ງານວິໄຈພົບວ່າຂ່າວປອມແຜ່ກະຈາຍໄດ້ໄກ ແລະ ໄວກວ່າຂ່າວຈິງຫຼາຍໃນໂລກອອນລາຍ ເຊິ່ງງານວິໄຈທີ່ພະຍາຍາມອອກມາໃຫ້ຄຳຕອບກໍມີຢູ່ຈຳນວນບໍ່ໜ້ອຍ. ແຕ່ງານທີ່ອີງຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ທີ່ສຸດເທົ່າທີ່ເຄີຍມີມາຄື “ຜົນງານຂອງໂຊຣູຊ ໂວຊູກິ (Soroush Vosoughi), ເດັບ ຣອຍ (Deb Roy) ແລະ ສິນັນ ອາຣາລ (Sinan Aral) ນັກວິໄຈແຫ່ງສະຖາບັນເຕັກໂນໂລຊີແມັດຊາຊູເຊັດ (Massachusetts Institute of Technology or MIT) ທີ່ຕີພິມລົງໃນວາລະສານ Science ໃນປີ ຄ.ສ 2020”.
ງານວິໄຈນີ້ສຶກສາການແຜ່ກະຈາຍຂ່າວປອມອອນລາຍ ເພື່ອຕອບຄຳຖາມສອງຄຳຖາມຂອງງານວິໄຈທີ່ມີມາກ່ອນໜ້ານີ້ ທີ່ຍັງບໍ່ເຄີຍມີຄຳຕອບມາກ່ອນຄື:
- ຂ່າວປອມກັບຂ່າວແທ້ແຜ່ກະຈາຍຕ່າງກັນແນວໃດ?
- ອົງປະກອບໃດຂອງການພິຈາລະນາ ທີ່ສົ່ງຜົນຕໍ່ຄວາມຕ່າງເຫລົ່ານີ້?
ກ່າວຄື ຖ້າຕ້ອງການຄວບຄຸມການແຜ່ກະຈາຍຂອງຂ່າວປອມ ກໍຕ້ອງເຂົ້າໃຈກ່ອນວ່າຂ່າວປອມແຜ່ກະຈາຍແນວໃດ ເຊິ່ງອັນທີ່ຈິງການສຶກສາເລື່ອງນີ້ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງໃໝ່ ບໍ່ວ່າຈະຍຸກໃດ ການຕັດສິນໃຈ, ການສ້າງຄວາມຮ່ວມມື, ການສື່ສານ ແລະ ການຕະຫຼາດ ລ້ວນແລ້ວແຕ່ອີງອາໄສຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມາທີ່ໄປທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ທ່ຽງຕົງ ແຕ່ສິ່ງທີ່ໃໝ່ຄື “ສື່ສັງຄົມອອນລາຍ ເຮັດໃຫ້ການສຶກສາເລື່ອງນີ້ມີມິິຕິ ແລະ ຄວາມສັບຊ້ອນໃໝ່ໆເພີ່ມສູງຂຶ້ນ”
ຄົນຫັນມາສົນໃຈເລື່ອງຂ່າວປອມກັນຫຼາຍຂຶ້ນເພາະເລື່ອງປະຊາທິປະໄຕ, ການເມືອງ, ຕະຫລາດຫຸ້ນ ແລະ ການລົງທຶນ ຂ່າວປອມເຮັດໃຫ້ເຮົາຕອບສະໜອງຕໍ່ເຫດການຮອບຕົວຢ່າງຜິດພ້ຽນໄປໝົດ ຕັ້ງແຕ່ເລື່ອງນ້ອຍໆ ໄປຈົນເຖິງເລື່ອງໃຫຍ່ຢ່າງໄພທຳມະຊາດ ແລະ ການກໍ່ການຮ້າຍ.
ສັງຄົມອອນລາຍ ຫຼື Social Media ຊ່ວຍໃຫ້ຂໍ້ມູນໄຫຼໄປໄດ້ຢ່າງໄວວາ ບໍ່ວ່າຈະຂໍ້ມູນແທ້ຫຼືຂໍ້ມູນປອມ ເພາະເຫດນີ້ຄົນຈຶ່ງຄິດວ່າ “ຖ້າຈະແກ້ການແຜ່ກະຈາຍຂອງຂ່າວປອມ ກໍຕ້ອງແກ້ທີ່ສື່ສັງຄົມອອນລາຍເຫຼົ່ານີ້” ແຕ່ແທ້ໆແລ້ວ, ເຮົາບໍ່ຮູ້ຢ່າງຊັດເຈນວ່າ ເຮົາຕ້ອງໂທດເຕັກໂນໂລຊີໜ້ອຍຫຼາຍສຳ່ໃດ. ງານວິໄຈທີ່ມີມາແລ້ວສ່ວນໃຫຍ່ ກໍສຶກສາຂ່າວລືເປັນເລື່ອງໆໄປ (ເຊັ່ນ: ແຜ່ນດິນໄຫວໃນເຮຕິ ຫຼື ລະເບີດໃນບອສຕັນ) ແຕ່ບໍ່ໄດ້ສຶກສາປຽບທຽບຫຼາຍໆເລື່ອງພ້ອມກັນ ຫຼື ສຶກສາທຳມະຊາດພື້ນຖານວ່າ ເຫດໃດຂ່າວປອມຈຶ່ງແພ່ກະຈາຍບໍ່ຄືຂ່າວແທ້ຂ່າວຈິງ.
ໃນງານວິໄຈທີ່ກຳລັງເວົ້າເຖິງນີ້ ຊ່ອງທາງອອນລາຍຢ່າງ Twitter ໃຫ້ການສະໜັບສະໜູນໂດຍອະນຸຍາດໃຫ້ເຂົ້າເຖິງຂໍ້ຄວາມທັງໝົດທີ່ເກັບໄວ້ຕັ້ງແຕ່ເປີດໃຫ້ບໍລິການມາ ໜຶ່ງໃນຄະນະວິໄຈເຊິ່ງຄື ເດບ ຣອຍ ເປັນ Chief Media Scientist ຂອງ Twitter ຕັ້ງແຕ່ປີ ຄ.ສ 2006-2017.
ເລື່ອງໆໜຶ່ງອາດຈະເປັນຕົ້ນຕໍຂອງກະແສຂ່າວໄດ້ຫຼາຍກະແສ ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ຖ້າມີຄົນຂຽນຂ່າວເລື່ອງ “ກ” 10 ຄົນ ຄົນລະຂໍ້ຄວາມ ໂດຍເປັນອິດສະຫຼະຈາກກັນ ແລະ ແຕ່ລະຂໍ້ຄວາມມີຄົນ Retweet 100 ຄົນ ໃຫ້ນັບວ່າຂ່າວເລື່ອງ “ກ” ນີ້ມີກະແສ 10 ໂດຍແຕ່ລະກະແສມີຄວາມຍາວເປັນ 100 ເປັນຕົ້ນ.
ງານວິໄຈນີ້ວິເຄາະຂໍ້ຄວາມໃນ Twitter ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມເປີດຕົວ ຄືໃນປີ 2006-2017 ເຊິ່ງນັບແລ້ວພົບວ່າມີປະມານ 126.000 ກະແສຂ່າວທີ່ແຜ່ກະຈາຍໂດຍປະມານ 3 ລ້ານຄົນ. ການຈຳແນກວ່າແຕ່ລະຂ່າວນ້ັນແທ້ຫຼືປອມ ອາໄສຂໍ້ມູນຈາກອົງກອນກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນ 6 ອົງກອນ ໂດຍໂປຣແກຣມປະມວນຜົນແບບອັດຕະໂນມັດ, ຫາກຂໍ້ຄວາມໃນ Twitter ເປັນຮູບພາບ ກໍແປງເປັນຕົວອັກສອນດ້ວຍເຕັກໂນໂລຊີ Optical Character Recognition.
ຫາກກຳນົດໃຫ້ ຄວາມເລິກ (Depth) ຄືຄວາມຍາວຂອງການ Retweet ຕໍ່ໆກັນຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນຈົນເຖິງ Tweet ນັ້ນໆ ເຊັ່ນ ສົມມຸດວ່າ: ທ້າວ.ກ ຂຽນທະວີດຕົ້ນຕໍ ທ້າວ.ຂ ຣີທະວີດຂໍ້ຄວາມທ້າວ.ກ ແລະ ທ້າວ.ຄ ຣີທະວີດທ້າວ.ຂ ອີກຕໍ່ໜຶ່ງ ຄວາມເລິກຂອງຂໍ້ຄວາມຣີທະວີດທ້າວ.ຂ ຄື 3
ຜົນການວິເຄາະໜ້າແປກໃຈເລີຍເຊັ່ນ:
- ຂ່າວແທ້ຕ້ອງໃຊ້ເວລາຫຼາຍກວ່າຂ່າວປອມ 6 ເທົ່າໃນການເຂົ້າເຖິງຄົນ 1.500 ຄົນ
- ຂ່າວແທ້ໃຊ້ເວລາຫຼາຍກວ່າຂ່າວປອມ 20 ເທົ່າໃນການແຜ່ໄປຈົນເຖິງການ Retweet ໃນຄວາມເລິກລະດັບ 10
- ເວລາທີ່ຂ່າວປອມໃຊ້ແຜ່ໄປຈົນເຖິງຄວາມເລິກລະດັບ 19 ໜ້ອຍກວ່າເວລາທີ່ຂ່າວແທ້ໃຊ້ແຜ່ໄປຈົນເຖິງຄວາມເລິກລະດັບ 10 (ເກືອບ 10 ເທົ່າ)
- ຂ່າວປອມແຜ່ເປັນວົງກວ້າງກວ່າຂ່າວແທ້ ໃນທຸກລະດັບຄວາມເລິກ
- ຂ່າວປອມມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ ໃນການຖືກຣີທະວີດຫຼາຍກວ່າຂ່າວແທ້ 70%
ຂ່າວປະເພດທີ່ແຜ່ເລິກກວ່າ, ກວ້າງກວ່າ ແລະ ໄວກວ່າຂ່າວປະເພດອື່ນໆຄື “ຂ່າວການເມືອງ” ຂ່າວການເມືອງໃຊ້ເວລາໃນການເຂົ້າເຖິງຄົນ 20.000 ຄົນ ໄວກວ່າຂ່າວອື່ນ ໃຊ້ເວລາໃນການເຂົ້າເຖິງຄົນ 10.000 ຄົນເກືອບ 3 ເທົ່າ
ສົມມຸດຖານໜຶ່ງຂອງທີ່ມາຂອງປາກົດການນີ້ຄື “ມະນຸດມັກຄວາມແປກໃໝ່” ຄວາມແປກໃໝ່ຊ່ວຍໃຫ້ມະນຸດຕັດສິນໃຈໄດ້ດີ ແລະ ແບ່ງປັນຂໍ້ມູນລະຫວ່າງກັນ. ຂໍ້ມູນໃຫມ່ມີຄ່າຫລາຍກວ່າຂໍ້ມູນເກົ່າ ເພາະເຮັດໃຫ້ຜູ້ເສບຮູ້ສຶກວ່າ “ທັນໂລກ”
ງານວິໄຈນີ້ທົດສອບສົມມຸດຖານນີ້ດ້ວຍ. ກ່າວຄື ພິຈາລະນາສະເພາະຂ່າວປອມທີ່ມີຄວາມແປກໃຫມ່ເມື່ອທຽບກັບຂ່າວຈິງ ແລ້ວເບິ່ງວ່າຄົນມີແນວໂນ້ມຈະຣີທະວີດຂ່າວປອມຈຳພວກນີ້ຫຼາຍກວ່າປົກກະຕິຫຼືບໍ່ ແລ້ວຜົນຄືພົບວ່າແມ່ນແທ້ໆ.
ສຸດທ້າຍແລ້ວ ຂ່າວປອມຕ່າງໆຈະກະຈາຍໄປໄດ້ຫຼາຍໜ້ອຍເທົ່າໃດ ກໍຢູ່ທີ່ຕົວພວກເຮົາວ່າຈະຢັ້ງໃຈບໍ່ຟ້າວກົດແຊຣ໌, ອາດຈະລອງຫາຂໍ້ມູນດ້ານອື່ນໆຮອບດ້ານ ພ້ອມທັງເພີ່ມການພິຈາລະນາ ກັບທຸກຂ່າວທີ່ໄດ້ອ່ານກໍຈະສາມາດລົດ ແລະ ຄັດກອງຂ່າວປອມໄດ້.
ທີ່ມາ: https://web.facebook.com/406167566171094/posts/3491979104256576/?_rdc=1&_rdr
