Cách đáng tin cậy nhất để đánh giá một thông tin khoa học trên mạng không phải là soi kỹ trang web đang mở, mà là rời trang đó để xem các nguồn khác nói gì về nó. Người kiểm chứng tin chuyên nghiệp làm đúng như vậy. Họ trả lời ba câu hỏi: ai đứng sau thông tin, bằng chứng là gì, và các nguồn khác nói gì (Breakstone et al., 2021). Bài viết này hướng dẫn bạn áp dụng cách làm đó vào các bài đăng về sức khỏe, môi trường hay công nghệ mà bạn gặp hằng ngày.
Vì sao khó phân biệt thông tin khoa học đúng và sai trên mạng?
Khó, vì thông tin sai thường trông không khác thông tin đúng, và môi trường mạng xã hội không khuyến khích chúng ta dừng lại để kiểm tra. Một tổng quan trên tạp chí Trends in Cognitive Sciences cho thấy người dễ tin tin sai thường là người thiếu suy xét kỹ, thiếu kiến thức liên quan, và hay dựa vào cảm giác quen thuộc với thông tin (Pennycook & Rand, 2021).
Việt Nam cũng không đứng ngoài hiện tượng này. Trong giai đoạn đầu dịch Covid-19, một phân tích trên tạp chí Media and Communication mô tả mạng xã hội Việt Nam rơi vào tình trạng hỗn loạn với nhiều thông tin sai lệch, đi kèm các phát ngôn thiếu văn minh, khi rủi ro dịch bệnh bị khuếch đại trên mạng (Nguyen & Nguyen, 2020). Bạn có thể đọc thêm về cơ chế lan truyền của tin sai trong bài Thông tin sai lệch khoa học: cơ chế lan truyền và cách ứng phó.
Những dấu hiệu nào không đáng tin cậy như ta vẫn nghĩ?
Nhiều dấu hiệu quen thuộc như tên miền “.org”, trang “Giới thiệu”, giao diện chuyên nghiệp hay việc có nhiều đường dẫn không đủ để kết luận một trang đáng tin. Nhóm nghiên cứu của Đại học Stanford ghi nhận sinh viên đại học thường đánh giá trang web dựa đúng vào các đặc điểm bề mặt này, và hiếm khi rời trang để tìm thông tin ở nơi khác (Breakstone et al., 2021).
Lý do là các đặc điểm này đều dễ tạo ra. Trang “Giới thiệu” do chính tổ chức viết, nên thường chỉ nói điều có lợi cho họ.
Đọc ngang là gì và vì sao người kiểm chứng tin dùng cách này?
Đọc ngang (lateral reading) là cách rời một trang web lạ, mở thêm các tab mới để tìm hiểu xem các nguồn khác nói gì về trang đó, thay vì đọc từ trên xuống dưới của chính trang ấy. Khái niệm này đến từ một nghiên cứu so sánh cách người kiểm chứng tin chuyên nghiệp, giáo sư sử học và sinh viên đánh giá các trang web lạ (Wineburg & McGrew, 2019, dẫn theo Breakstone et al., 2021).
Giáo sư và sinh viên có xu hướng đọc dọc, gần như không rời trang. Ngược lại, người kiểm chứng tin rời trang gần như ngay lập tức. Nhờ vậy, họ đánh giá độ tin cậy nhanh hơn và chính xác hơn hai nhóm còn lại (Breakstone et al., 2021).
Đọc ngang là kỹ năng có thể học được. Trong một khóa học dinh dưỡng trực tuyến, chỉ 3 trên 87 sinh viên đọc ngang ở bài kiểm tra đầu khóa. Sau bốn học phần ngắn, con số này tăng lên 67 trên 87 sinh viên (Breakstone et al., 2021). Tuy vậy, nghiên cứu này có quy mô nhỏ, không có nhóm đối chứng, và các tác giả cũng nêu rõ chưa biết kỹ năng này duy trì được bao lâu hay có được áp dụng vào đời sống hằng ngày hay không.
Ba câu hỏi nào giúp kiểm tra một thông tin khoa học?
Người kiểm chứng tin thường dựa vào ba câu hỏi: ai đứng sau thông tin, bằng chứng là gì, và các nguồn khác nói gì (Breakstone et al., 2021).
Ai đứng sau thông tin?
Hãy tìm xem tổ chức hay cá nhân đăng tin là ai, họ có chuyên môn phù hợp với chủ đề không, và có lợi ích nào gắn với thông điệp không. Cách nhanh nhất là tìm tên tổ chức hoặc tác giả và đọc các nguồn độc lập nói về họ.
Bằng chứng là gì?
Hãy xem thông tin dựa trên một nghiên cứu, nhiều nghiên cứu hay chỉ là trải nghiệm cá nhân. Không phải mọi bằng chứng đều có giá trị ngang nhau. Trong y học, các loại nghiên cứu thường được sắp xếp theo thứ bậc, và tổng quan hệ thống đóng vai trò như công cụ để thẩm định, tổng hợp và áp dụng bằng chứng (Murad et al., 2016). Một nghiên cứu đơn lẻ, dù mới và hấp dẫn, hiếm khi đủ để kết luận chắc chắn. Cách lần về nghiên cứu gốc và đọc nhanh một bài báo khoa học được hướng dẫn trong bài Làm sao kiểm tra một nghiên cứu được chia sẻ trên mạng?.
Các nguồn khác nói gì?
Hãy kiểm tra xem các cơ quan y tế, tổ chức khoa học hay các cơ quan báo chí uy tín có đưa tin tương tự không. Nếu chỉ có một nguồn duy nhất đưa ra kết luận gây sốc, đó là lý do để thận trọng.
Làm sao nhận ra một kết luận khoa học đang bị nói quá?
Dấu hiệu dễ nhận thấy nhất là lời diễn đạt mạnh hơn mức nghiên cứu cho phép, đặc biệt khi một mối tương quan bị viết thành quan hệ nhân quả. Một tổng quan hệ thống về các nghiên cứu sức khỏe được chia sẻ nhiều trên mạng xã hội cho thấy 34% bài báo khoa học và 48% bài báo truyền thông dùng ngôn ngữ nhân quả mạnh hơn mức bằng chứng thực sự cho phép (Haber et al., 2018).
Sự phóng đại không chỉ đến từ báo chí. Một nghiên cứu trên tạp chí BMJ phân tích thông cáo báo chí của 20 trường đại học hàng đầu Vương quốc Anh. Khi thông cáo có phóng đại, khoảng 58-86% bản tin liên quan cũng phóng đại theo. Khi thông cáo không phóng đại, tỷ lệ này chỉ khoảng 10-18% (Sumner et al., 2014).
Vì vậy, khi gặp tiêu đề kiểu “ăn X giúp phòng ngừa bệnh Y”, bạn có thể tự hỏi: nghiên cứu làm trên người hay trên động vật, có phải chỉ là quan sát mối liên hệ, và nghiên cứu gốc có thật sự khuyên như vậy không.
Có nên dừng lại vài giây trước khi chia sẻ?
Có. Bằng chứng cho thấy nhiều người chia sẻ tin sai không phải vì cố ý, mà vì lúc đó họ không chú ý đến độ chính xác. Các can thiệp nhắc người dùng nghĩ về độ chính xác trước khi chia sẻ đã cho thấy hiệu quả trong một số nghiên cứu (Pennycook & Rand, 2021). Khi tin sai đã lan ra, việc đính chính cũng có những giới hạn riêng, được phân tích trong bài Vì sao đính chính tin sai không phải lúc nào cũng hiệu quả?.
Quy trình kiểm tra nhanh trong năm bước
- Dừng lại trước khi tin hoặc chia sẻ, nhất là khi thông tin khiến bạn sốc, sợ hãi hoặc phẫn nộ.
- Mở tab mới và tìm hiểu ai đứng sau trang web hoặc bài đăng.
- Tìm nguồn gốc của thông tin: nghiên cứu nào, công bố ở đâu, làm trên ai.
- So sánh với các nguồn độc lập và uy tín khác.
- Đối chiếu lời diễn đạt với loại bằng chứng: tương quan không phải nhân quả, kết quả trên động vật không tự động áp dụng cho con người.
Câu hỏi thường gặp
Trang web có tên miền .gov hoặc .edu thì luôn đáng tin?
Không hẳn. Tên miền chỉ cho biết loại tổ chức sở hữu trang, không bảo đảm mọi nội dung trên đó đều chính xác hoặc còn cập nhật. Bạn vẫn nên kiểm tra nội dung cụ thể với các nguồn khác.
Bài viết có trích dẫn nghiên cứu thì có đáng tin không?
Trích dẫn là dấu hiệu tốt, nhưng chưa đủ. Bạn cần xem nghiên cứu được dẫn có thật sự nói điều mà bài viết khẳng định hay không.
Đọc ngang có mất nhiều thời gian không?
Thường không. Người kiểm chứng tin chuyên nghiệp đánh giá nhanh hơn chính nhờ rời trang sớm, thay vì đọc hết nội dung của một trang lạ (Breakstone et al., 2021).
Kết luận
Không có công cụ nào giúp bạn phân biệt đúng sai tuyệt đối. Tuy vậy, bằng chứng hiện có cho thấy thói quen rời trang để kiểm tra nguồn, đặt ba câu hỏi về người đứng sau, bằng chứng và các nguồn khác, cùng với việc dừng lại trước khi chia sẻ, có thể giúp bạn đánh giá thông tin khoa học thận trọng hơn. Bắt đầu từ bài đăng tiếp theo khiến bạn bất ngờ, hãy thử mở thêm một tab mới trước khi tin.
Đôi lời giới thiệu
Bài viết này được tổng hợp bởi Nguyễn Hoàng Anh Khoa (Dy Khoa), giảng viên Khoa Quan hệ công chúng và Truyền thông, Trường Đại học Văn Lang, và là người tốt nghiệp Thạc sĩ Truyền thông Khoa học và Thu hút Công chúng (Science Communication and Public Engagement) tại Universiti Malaya (UM), Malaysia. Đây là lĩnh vực chuyên môn cốt lõi mà anh được đào tạo bài bản và tiếp tục theo đuổi trong nghiên cứu, giảng dạy và thực hành nghề nghiệp.
Nếu bạn thấy bài viết có sai sót hoặc muốn góp ý, vui lòng gửi email về [email protected].
Tài liệu tham khảo
- Breakstone, J., Smith, M., Connors, P., Ortega, T., Kerr, D., & Wineburg, S. (2021). Lateral reading: College students learn to critically evaluate internet sources in an online course. Harvard Kennedy School (HKS) Misinformation Review, 2(1). https://doi.org/10.37016/mr-2020-56
- Haber, N., Smith, E. R., Moscoe, E., Andrews, K., Audy, R., Bell, W., Brennan, A. T., Breskin, A., Kane, J. C., Karra, M., McClure, E. S., & Suarez, E. A. (2018). Causal language and strength of inference in academic and media articles shared in social media (CLAIMS): A systematic review. PLOS ONE, 13(5), Article e0196346. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0196346
- Murad, M. H., Asi, N., Alsawas, M., & Alahdab, F. (2016). New evidence pyramid. Evidence-Based Medicine, 21(4), 125-127. https://doi.org/10.1136/ebmed-2016-110401
- Nguyen, H., & Nguyen, A. (2020). Covid-19 misinformation and the social (media) amplification of risk: A Vietnamese perspective. Media and Communication, 8(2), 444-447. https://doi.org/10.17645/mac.v8i2.3227
- Pennycook, G., & Rand, D. G. (2021). The psychology of fake news. Trends in Cognitive Sciences, 25(5), 388-402. https://doi.org/10.1016/j.tics.2021.02.007
- Sumner, P., Vivian-Griffiths, S., Boivin, J., Williams, A., Venetis, C. A., Davies, A., Ogden, J., Whelan, L., Hughes, B., Dalton, B., Boy, F., & Chambers, C. D. (2014). The association between exaggeration in health related science news and academic press releases: Retrospective observational study. BMJ, 349, Article g7015. https://doi.org/10.1136/bmj.g7015
