Sci&Marcom GlossaryNhiều lập luận chống khoa học nghe hợp lý dù cách lập luận bên trong có lỗi. FLICC là bộ ghi nhớ gom năm kỹ thuật thường gặp trong phủ nhận khoa học. Theo Văn phòng Khoa học và Xã hội của Đại học McGill (Canada), ý tưởng ban đầu do Mark Hoofnagle đề xuất năm 2007, rồi được John Cook rút gọn thành từ viết tắt FLICC năm 2013 (Tseng Pellar, 2025). Năm chữ cái tương ứng khá sát với năm đặc điểm của chủ nghĩa phủ nhận mà Diethelm và McKee (2009) mô tả.
Năm kỹ thuật FLICC gồm những gì?
Các ví dụ dưới đây lấy từ tài liệu về phủ nhận biến đổi khí hậu của The Open University (2026):
- F, chuyên gia giả (fake experts): đưa người không đủ chuyên môn ra làm nguồn đáng tin, như một nhà vật lý đã nghỉ hưu.
- L, ngụy biện logic (logical fallacies): kết luận không suy ra được từ tiền đề, như “khí hậu từng thay đổi tự nhiên, nên thay đổi hiện nay cũng tự nhiên”.
- I, kỳ vọng bất khả thi (impossible expectations): đòi mức bằng chứng phi thực tế, như “thời tiết tuần sau còn không đoán chắc thì sao dự báo được khí hậu 100 năm”.
- C, chọn lọc dữ liệu có lợi (cherry picking): chỉ chọn số liệu ủng hộ một phía, như câu “trái đất ngừng nóng lên từ năm 1998”.
- C, thuyết âm mưu (conspiracy theories): cho rằng có kế hoạch bí mật nhằm che giấu sự thật.
Biết FLICC giúp gì cho người làm truyền thông?
Gọi đúng tên kỹ thuật có thể làm tin sai mất tác dụng. Trong thí nghiệm của Cook và cs. (2017), người tham gia được giải thích trước về chiêu “chuyên gia giả”, qua ví dụ quảng cáo thuốc lá dùng hình ảnh hàng chục nghìn bác sĩ, rồi mới đọc tin sai về một bản kiến nghị có hơn 31.000 người có bằng khoa học ký tên. Lời giải thích đi trước đã vô hiệu hóa tác động của tin sai. Xem thêm bài tiêm phòng tâm lý chống tin giả khoa học.
Câu hỏi thường gặp
FLICC chỉ dùng cho chủ đề khí hậu?
Không. Diethelm và McKee (2009) minh họa các đặc điểm này bằng thuốc lá, HIV/AIDS, vắc xin và thuyết sáng tạo, nên có thể áp dụng cho tin sai về sức khỏe.
Chỉ ra kỹ thuật FLICC có đủ để đính chính tin sai?
Chưa chắc. Cách trình bày và thời điểm cũng quan trọng, như phân tích trong bài vì sao đính chính tin sai không phải lúc nào cũng hiệu quả.
