ĐỀ XUẤT mô HÌNH và THUẬT TOÁN xác ĐỊNH NHỮNG NGƯỜI HƯỚNG dẫn dư LUẬN TRONG các CỘNG ĐỒNG ảo CHUYÊN BIỆT NHƯ FACEBOOK GROUPS

Mục tiêu nghiên cứu Đề tài “Đề xuất mô hình và thuật toán xác định những người hướng dẫn dư luận trong các cộng đồng ảo chuyên biệt như Facebook Groups” thực hiện tìm hiểu mạng xã hội

Luận Văn Thạc Sỹ này được thực hiện tại Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin TP Hồ Chí Minh Để hoàn thành luận văn này, tôi xin tỏ lòng biết ơn sâu sắc

và gửi lời cảm ơn chân thành đến Thầy TS Ngô Thanh Hùng, đã tận tình hướng

dẫn, giúp đỡ cho tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn tốt nghiệp

Tôi xin chân thành cảm ơn quý Thầy, Cô trong khoa Khoa học máy tính và phòng Sau đại học của Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin TP Hồ Chí Minh đã tận tình truyền đạt kiến thức, tạo điều kiện thuận lợi về mặt thủ tục cho hoạt động học tập và thực hiện luận văn của tôi

Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn tới các anh chị và các bạn lớp cao học khóa 8 đã giúp tôi rất nhiều trong quá trình học tập cũng như hoàn thành luận văn

Cuối cùng, tôi xin được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới gia đình, bạn bè đã luôn động viên, khích lệ tinh thần để tôi có đủ nghị lực hoàn thành luận văn thạc sỹ

Huỳnh Thanh Việt

Tôi cam đoan các kết quả tìm hiểu đưa ra trong luận văn này dựa trên các kết quả thu được trong quá trình tìm hiểu của riêng tôi

Nội dung của luận văn có tham khảo và sử dụng một số thông tin, tài liệu từ các nguồn sách, tạp chí, website được liệt kê trong danh mục các tài liệu tham khảo

TP Hồ Chí Minh, Tháng 06 năm 2016

Huỳnh Thanh Việt

MỤC LỤC

MỤC LỤC 1

DANH MỤC CÁC KÝ TỰ, CHỮ VIẾT TẮT 5

DANH MỤC CÁC BẢNG 6

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ 8

MỞ ĐẦU 10

Chương 1: TỔNG QUAN 15

Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 20

2.1 Lý thuyết về truyền thông - 20

2.1.1 Truyền thông và quá trình truyền thông 20

2.1.2 Các loại truyền thông 25

2.1.3 Mô hình truyền thông hai giai đoạn 28

2.1.4 Truyền thông trong cộng đồng ảo 31

2.2 Lý thuyết về Opinion Leader - 32

2.2.1 Định nghĩa Opinion Leader 32

2.2.2 Xác định Opinion Leader 34

2.2.3 Mô hình hóa mạng xã hội 35

2.2.3.1 Mô hình đồ thị mạng xã hội 35

2.2.3.2 Mô hình lan truyền sức ảnh hưởng 36

2.2.4 Các phương pháp xác định Key Player/Opinion leader 37

2.3 Lý thuyết về xử lý đa luồng và xử lý phân tán - 39

2.3.1 Xử lý đa luồng 39

2.3.2 Mô hình lập trình phân tán MapReduce 40

Chương 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH VÀ GIẢI THUẬT XÁC ĐỊNH KEY PLAYERS 42

3.1 Mô tả bài toán - 42

3.2 Những giả định của bài toán - 42

3.2.1 Mô hình đồ thị thông tin 42

3.2.1.1 Hướng của cạnh 42

3.2.1.2 Trọng số của cạnh 42

3.2.2 Mô hình lan truyền độc lập 43

3.2.3 Lựa chọn mô hình cho bài toán 43

3.3 Áp dụng mô hình cho nhóm Facebook - 43

3.3.1 Giới thiệu nhóm Facebook, phân tích nhóm Facebook 43

3.3.2 Phương pháp thu thập dữ liệu từ nhóm Facebook 45

3.4 Sức ảnh hưởng giữa 2 đỉnh trong đồ thị - 48

3.4.1 Sức ảnh hưởng trực tiếp giữa 2 đỉnh 48

3.4.2 Sức ảnh hưởng gián tiếp giữa 2 đỉnh 48

3.4.2.1 Sức ảnh hưởng giữa 2 đỉnh khi chỉ có 1 đường đi nối 2 đỉnh đó 49

3.4.2.2 Sức ảnh hưởng giữa 2 đỉnh khi có 2 đường đi nối 2 đỉnh đó 49

3.4.2.3 Sức ảnh hưởng giữa 2 đỉnh trong trường hợp tổng quát 50

3.4.3 Kiểm chứng công thức tìm sức ảnh hưởng của một đỉnh tới đỉnh khác 51

3.5 Phương pháp xác định Opinion leader/Key player - 51

3.5.1 Dựa vào tổng sức ảnh hưởng tới tất cả các đỉnh 51

3.5.1.1 Mô tả bài toán 51

3.5.1.2 Các bước thực hiện thuật toán 51

3.5.2 Dựa vào tổng số đỉnh bị ảnh hưởng của từng đỉnh theo một ngưỡng (threshold) quan tâm  52

3.5.2.1 Mô tả bài toán 52

3.5.2.2 Các bước thực hiện thuật toán 52

3.6 Xác định sức ảnh hưởng giữa hai đỉnh theo mô hình xử lý đa luồng - 53

3.6.1 Ý tưởng thực hiện 53

3.6.2 Mô hình xử lý 53

Chương 4: CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM 55

4.1 Dữ liệu đồ thị thông tin dùng thử nghiệm - 55

4.1.1 Dữ liệu đồ thị thông tin tự tạo 55

4.1.1.1 Đồ thị thông tin dạng thẳng 55

4.1.1.2 Đồ thị thông tin chứa các đường đi gián tiếp giao nhau giữa hai đỉnh 55

4.1.1.3 Đồ thị thông tin chứa hai đường đi gián tiếp không giao nhau giữa hai đỉnh 56

4.1.1.4 Đồ thị thông tin chứa đường đi trực tiếp và hai đường đi gián tiếp giữa hai đỉnh 56

4.1.1.5 Đồ thị thông tin chứa đường đi trực tiếp và nhiều đường đi gián tiếp giữa hai đỉnh 57

4.1.2 Dữ liệu đồ thị thông tin thu thập từ Facebook Group 57

4.1.2.1 Đồ thị thông tin một nhóm của các lập trình viên Windows Phone trong chương trình DVLUP tại Việt Nam 57

4.1.2.2 Đồ thị thông tin một nhóm chuyên về điện thoại Nokia Lumia 58

4.2 Môi trường cài đặt - 59

4.3 Thử nghiệm - 59

4.3.1 Kiểm nghiệm công thức tìm sức ảnh hưởng của từng đỉnh tới các đỉnh khác trong đồ thị bằng mô hình lan truyền ý tưởng 59

4.3.1.1 Đồ thị thông tin dạng thẳng 60

4.3.1.2 Đồ thị thông tin chứa các đường đi gián tiếp giao nhau giữa hai đỉnh 67

4.3.1.3 Đồ thị thông tin chứa hai đường đi gián tiếp không giao nhau giữa hai đỉnh 68

4.3.1.4 Đồ thị thông tin chứa đường đi trực tiếp và hai đường đi gián tiếp

giữa hai đỉnh 69

4.3.1.5 Đồ thị thông tin chứa đường đi trực tiếp và nhiều đường đi gián tiếp giữa hai đỉnh 70

4.3.2 Xác định Key players dựa theo phương pháp KPP-TI, KPP-NOA và phương pháp sức ảnh hưởng thông tin 71

4.3.2.1 Dữ liệu đồ thị thông tin tự tạo 72

4.3.2.2 Dữ liệu đồ thị thông tin thu thập từ nhóm Facebook 75

4.3.4 So sánh các phương pháp xác định Key players/Opinion leaders 78

4.3.4.1 Nhận xét, so sánh các kết quả 2 phương pháp tìm Key players KPP-TI, KPP-NOA với phương pháp dựa vào sức ảnh hưởng thông tin 78

4.3.4.2 Nhận xét, so sánh 2 cách tiếp cận xác định Key player trong đề tài 78 Chương 5: KẾT LUẬN, ƯU ĐIỂM, HẠN CHẾ, HƯỚNG PHÁT TRIỂN 80

5.1 Kết quả - 80

5.2 Đóng góp chính của đề tài - 80

5.3 Ưu điểm - 81

5.4 Hạn chế - 81

5.5 Hướng phát triển - 81

TÀI LIỆU THAM KHẢO 82

PHỤ LỤC 85

DANH MỤC CÁC KÝ TỰ, CHỮ VIẾT TẮT

KPP-TI: Key player Problem – Total Influence

KPP-NOA: Key player Problem – Number Of Affected

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 3.1 Bảng dữ liệu Available của module thu thập dữ liệu 45

Bảng 3.2 Bảng dữ liệu Feeds của module thu thập dữ liệu 46

Bảng 3.3 Bảng dữ liệu Likes của module thu thập dữ liệu 46

Bảng 3.4 Bảng dữ liệu Users của module thu thập dữ liệu 46

Bảng 4.1: Kết quả kiểm nghiệm sức ảnh hưởng trực tiếp giữa 2 đỉnh của đồ thị thông tin dạng thẳng 62

Bảng 4.2: Kết quả kiểm nghiệm sức ảnh hưởng giữa 2 đỉnh qua 1 đỉnh trung gian của đồ thị thông tin dạng thẳng 64

Bảng 4.3: Kết quả kiểm nghiệm sức ảnh hưởng giữa 2 đỉnh qua 2 đỉnh trung gian của đồ thị thông tin dạng thẳng 65

Bảng 4.4: Kết quả kiểm nghiệm sức ảnh hưởng giữa 2 đỉnh qua 3 đỉnh trung gian của đồ thị thông tin dạng thẳng 66

Bảng 4.5: Kết quả kiểm nghiệm sức ảnh hưởng giữa 2 đỉnh qua 4 đỉnh trung gian của đồ thị thông tin dạng thẳng 67

Bảng 4.6: Kết quả kiểm nghiệm sức ảnh hưởng với đồ thị thông tin chứa các đường gián tiếp giao nhau 68

Bảng 4.7: Kết quả kiểm nghiệm sức ảnh hưởng với đồ thị thông tin chứa hai đường gián tiếp không giao nhau 69

Bảng 4.8: Kết quả kiểm nghiệm sức ảnh hưởng với đồ thị thông tin chứa đường đi trực tiếp và hai đường gián tiếp 70

Bảng 4.9: Kết quả kiểm nghiệm sức ảnh hưởng với đồ thị thông tin chứa đường đi trực tiếp và nhiều đường gián tiếp 71

Bảng 4.10: Kết quả các đỉnh Key Players theo 3 phương pháp của đồ thị thông tin dạng thẳng 73

Bảng 4.11: Kết quả các đỉnh Key Players theo 3 phương pháp của đồ thị thông tin chứa các đường đi gián tiếp giao nhau 73

Bảng 4.12: Kết quả các đỉnh Key Players theo 3 phương pháp của đồ thị thông tin chứa hai đường đi gián tiếp không giao nhau 74

Bảng 4.13: Kết quả các đỉnh Key Players theo 3 phương pháp của đồ thị thông tin chứa đường đi trực tiếp và hai đường đi gián tiếp 74

Bảng 4.14: Kết quả các đỉnh Key Players theo 3 phương pháp của đồ thị thông tin chứa đường đi trực tiếp và nhiều đường đi gián tiếp 75

Bảng 4.15: Kết quả các đỉnh Key Players theo 3 phương pháp với ngưỡng NOA bằng 0.4 của đồ thị thông một nhóm của các lập trình viên Windows Phone trong chương trình DVLUP tại Việt Nam 76Bảng 4.16: Kết quả các đỉnh Key Players theo 3 phương pháp với ngưỡng KPP-NOA bằng 0.7 của đồ thị thông một nhóm của các lập trình viên Windows Phone trong chương trình DVLUP tại Việt Nam 76Bảng 4.17: Kết quả các đỉnh Key Players theo 3 phương pháp với ngưỡng của KPP-NOA bằng 0.4 của đồ thị thông tin nhóm điện thoại Nokia Lumia 77

Bảng 4.18: Kết quả các đỉnh Key Players theo 3 phương pháp với ngưỡng của NOA bằng 0.7 của đồ thị thông tin nhóm điện thoại Nokia Lumia 78

KPP-DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình 2.1: Truyền thông trong đời sống hàng ngày 21

Sơ đồ 2.1: Mô hình truyền thông tuyến tính 23

Sơ đồ 2.2: Mô hình truyền thông chu kỳ theo Jakobson [3] 23

Hình 2.2: Truyền thông liên cá nhân 26

Hình 2.3: Truyền thông đại chúng 27

Sơ đồ 2.3: Giả thuyết về quá trình truyền thông hai giai đoạn 30

Hình 2.4: Opinion Leader trong cộng đồng 33

Hình 2.5: Mô hình đa luồng[1] 39

Hình 2.6: Minh họa một chương trình đa luồng ứng với các hàm[1] 39

Hình 2.7: Minh họa không đồng bộ giữa các luồng trên một dữ liệu[12] 40

Hình 2.8: Mô hình lập trình Map-Reduce[2] 41

Hình 2.9: Ba vai trò chính trong thực hiện Map-Reduce[2] 41

Sơ đồ 3.1: Liên kết giữa hai đỉnh (người) trên mạng xã hội 42

Sơ đồ 3.2: Quan hệ giữa hai người trên mạng xã hội với trọng số 43

Hình 3.1: Hình ảnh một nhóm Facebook 44

Sơ đồ 3.3 Sơ đồ thu thập dữ liệu từ nhóm Facebook 47

Sơ đồ 3.4: Quan hệ ảnh hưởng của 2 đỉnh gián tiếp 49

Sơ đồ 3.5: Quan hệ ảnh hưởng của 2 đỉnh có 2 đường đi 49

Sơ đồ 3.6: Quan hệ ảnh hưởng của 2 đỉnh có nhiều đường đi 50

Sơ đồ 3.7: Mô hình xử lý đa luồng tìm sức ảnh hưởng từng đỉnh đến các đỉnh khác 54

Hình 4.1: Đồ thị thông tin dạng thẳng 55

Hình 4.2: Đồ thị thông tin chứa các đường đi gián tiếp giao nhau 55

Hình 4.3: Đồ thị thông tin chứa hai đường đi gián tiếp không giao nhau 56

Hình 4.4: Đồ thị thông tin chứa đường đi trực tiếp và hai đường đi gián tiếp 56Hình 4.5: Đồ thị thông tin chứa đường đi trực tiếp và nhiều đường đi gián tiếp 57Hình 4.6: Đồ thị thông tin một nhóm của các lập trình viên Windows Phone trong chương trình DVLUP tại Việt Nam 58Hình 4.7: Đồ thị thông tin một nhóm chuyên về điện thoại Nokia Lumia 58Hình 4.8: Giao diện thực thi chương trình kiểm nghiệm mô hình lan truyền ý tưởng 59Hình 4.9: Giao diện thực thi chương trình tìm Key Players theo Phương pháp KPP-

TI và KPP-NOA 72

và thậm chí cả cách nhìn các giá trị trong cuộc sống

Hiện nay, có rất nhiều ứng dụng công nghệ thông tin giúp cho mọi người trên toàn thế giới có thể trao đổi thông tin với nhau, trong số đó thì mạng xã hội là một dịch vụ thu hút được số lượng lớn người dùng trên toàn cầu Mạng xã hội là là dịch

vụ kết nối các thành viên, người dùng trên Internet lại với nhau dựa theo những tiêu chí, sở thích nào đó, với nhiều mục đích khác nhau, là nơi họ trao đổi thông tin với nhau, chia sẻ suy nghĩ, ý tưởng mà không bị giới hạn về không gian và thời gian Một mạng xã hội có thể đề cập đến nhiều lĩnh vực, hoặc chỉ đề cập đến một lĩnh vực nhất định nào đó

Các thành viên trong mạng xã hội sẽ giao tiếp với các thành viên khác trong mạng, mỗi thành viên sẽ là một thành phần (truyền hoặc nhận) trên luồng thông tin đang hoạt động của mạng xã hội đó Để khai thác được tối đa lợi ích từ luồng thông tin này thì việc phân tích các trang mạng xã hội là cần thiết Phân tích mạng xã hội

sẽ giúp ta có cái nhìn rõ hơn về mạng xã hội đó, hiểu rõ được luồng thông tin được lan truyền trên nó cũng như những thành phần quan trọng, có ảnh hưởng lớn đến tất

cả các thành phần còn lại

Phân tích mạng xã hội là dùng các kĩ thuật phân tích, tiến hành trên một mạng các người dùng tham gia vào mạng xã hội Phân tích mạng xã hội sẽ giúp ta có cái nhìn rõ hơn về mạng xã hội đó, hiểu rõ được luồng thông tin được lan truyền trên

nó cũng như những thành phần quan trọng, có ảnh hưởng lớn đến tất cả các thành phần còn lại, từ đó ta có thể tác động vào luồng thông tin đang hoạt động trên mạng

xã hội theo mục đích cụ thể

Mục tiêu nghiên cứu

Đề tài “Đề xuất mô hình và thuật toán xác định những người hướng dẫn dư luận trong các cộng đồng ảo chuyên biệt như Facebook Groups” thực hiện tìm

hiểu mạng xã hội Facebook, thu thập dữ liệu, nghiên cứu xây dựng mô hình dựa trên mô hình đồ thị thông tin và mô hình lan truyền độc lập; xây dựng công thức tính sức ảnh hưởng dựa trên mô hình lan truyền độc lập; đề xuất phương pháp xác định người hướng dẫn dư luận; cài đặt giải thuật xác định người hướng dẫn dư luận trong một cộng đồng ảo chuyên biệt như Facebook groups

Đối tượng nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu các thuộc tính, đặc trưng của trang mạng xã hội như bài viết của người dùng đăng trên các trang mạng xã hội, các trạng thái của người dùng với bài viết của người dùng khác như thích (like) Việc xác định sức ảnh hưởng một người đến người khác trong mạng dựa vào những thuộc tính này, dựa trên xác suất lan truyền ý tưởng thành công giữa các thành viên trong nhóm Facebook

Phạm vi nghiên cứu

Đề tài chỉ tập trung vào việc xác định những người hướng dẫn dư luận trên một nhóm người dùng trên các diễn đàn Facebook với lĩnh vực/chủ đề nhất định Việc xác định dựa vào số lượng bài viết, số lượng thích bài viết Đề tài chưa xét đến phản hồi (comments) từ phía người dùng, thành viên, vấn đề này thuộc về nghiên cứu trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trong giới hạn đề tài không đề cập đến

Đề tài mô hình hóa mạng xã hội, cụ thể là nhóm Facebook dưới dạng đồ thị thông tin, tập trung vào xác định công thức tính sức ảnh hưởng giữa hai đỉnh dựa trên xác

suất lan truyền ý tưởng thành công và đề xuất công thức xác định Keyplayer/

Opinion Leader

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Hiện nay có rất nhiều công trình nghiên cứu về Key Player, cùng với một số

nghiên cứu về Opinion Leaders và Influential People Tuy nhiên, với đề tài “Đề xuất mô hình và thuật toán xác định những người hướng dẫn dư luận trong các cộng đồng ảo chuyên biệt như Facebook Groups” thì cần phải xây dựng lại mô

hình mạng xã hội và công thức tìm Opinion Leader/ Key Player cho phù hợp, nên

đề tài sẽ xây dựng lại một mô hình dựa vào mô hình đồ thị thông tin và mô hình lan truyền độc lập; xây dựng công thức tính sức ảnh hưởng dựa trên xác suất lan truyền

ý tưởng thành công; đề xuất phương pháp xác định Opinion Leader/ Key Player Đây là những đóng góp có ý nghĩa khoa học của đề tài

Xác định được những người hướng dẫn dư luận trong mạng xã hội cũng có ý nghĩa lớn trong nhiều ứng dụng của thực tiễn cuộc sống, hỗ trợ tích cực cho việc hoàn thành các mục tiêu, yêu cầu của con người Đối với mỗi ngành nghề kinh tế có

ý nghĩa quan trọng trong việc quảng cáo, tiếp thị, tư vấn người tiêu dùng… Trong đời sống xã hội, góp phần giáo dục tư tưởng, tinh thần cho con người, hướng con người tới những suy nghĩ và hành động đúng đắn

Nội dung và phương pháp nghiên cứu

Nội dung 1 Tìm hiểu trang mạng xã hội Facebook Groups và thu thập dữ liệu

Nội dung 2

Mô hình hóa mạng xã hội dựa trên mô hình đồ thị thông tin và mô hình lan truyền độc lập phục vụ cho bài toán xác định Opinion Leaders/ Key players

Cấu trúc của báo cáo

- Chương 1: Tổng quan, trình bày các nghiên cứu có liên quan mật thiết đến

đề tài

- Chương 2: Cơ sở lý thuyết, bao gồm các lý thuyết về truyền thông, lý thuyết về opinion leader, các mô hình mạng xã hội và các phương pháp xác định Opinion leader/Key player

- Chương 3: Xây dựng mô hình bài toán dựa trên mô hình đồ thị thông tin và

mô hình lan truyền độc lập; xây dựng công thức tính sức ảnh hưởng giữa

hai thành viên trong mạng; đề xuất hai phương pháp xác định Key players/ Opinion Leader; xây dựng giải thuật cho các công thức;

- Chương 4: Những mô tả về quá trình cài đặt công thức tính sức ảnh hưởng, kiểm chứng bằng mô hình lan truyền độc lập; Cài đặt, thử nghiệm hai phương pháp xác định Key players

- Chương 5: Kết luận, những ưu điểm, hạn chế và hướng phát triển của đề tài

Chương 1: TỔNG QUAN

Hiện nay, có rất nhiều trang mạng xã hội như Google Plus+, MySpace, LinkedIn, Twitter, Facebook… Trong số các trang mạng xã hội trên thì Facebook là trang mạng xã hội thu hút số lượng người dùng nhiều nhất Tính đến tháng 10 năm

2015, trên toàn thế giới có hơn 1,49 tỷ hàng tháng người sử dụng Facebook đang hoạt động, 968 triệu người đăng nhập Facebook hàng ngày, có 4,5 tỉ lượt thích được tạo ra hàng ngày, 300 triệu ảnh được upload hàng ngày Tại Việt Nam đã có 30 triệu người dùng Facebook tính đến tháng 6 năm 2015

Phân tích mạng xã hội là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực, có ý nghĩa quan trọng trong thực tiễn, giúp con người có thể nắm bắt và điều chỉnh được luồng thông tin phức tạp đang hoạt động liên tục trên cộng đồng [10,11] Phân tích mạng

xã hội để tìm ra thành phần có ảnh hưởng lớn đến các thành phần còn lại, những thành phần này được gọi là Key Player [14]

Xác định được Key Player trên mạng xã hội là một nhân tố thuận lợi, giúp ta

có thể khai thác tốt mạng xã hội đó theo những mục đích nhất định[7] Trong một

số trường hợp key player được hiểu như là những người hướng dẫn dư luận(opinion leader) Những người này thông qua các phát biểu, bài viết của mình có thể tác động đến hành vi (mua sắm, suy nghĩ, lựa chọn, bầu cử…) của những người khác

Có nhiều phương pháp xác định Key players như phương pháp tiếp cận trung tâm được đưa ra bởi Stephen Borgatti và một phương pháp khác là phương pháp dựa vào sức ảnh hưởng thông tin

Nghiên cứu của Stephen Borgatti [14] đã nêu lên hai vấn đề về key player là KPP-1 (Key player problem-1) và KPP-2:

 KPP-1:với một mạng xã hội, tìm ra một tập k đỉnh, nếu loại bỏ sẽ làm gián đoạn tối đa việc giao tiếp giữa các nút còn lại KPP-1 thì thực hiện việc xác định Key players cho mục đích tối ưu việc lan truyền thông tin qua mạng qua các đỉnh được chọn làm Key player

 KPP-2: với một mạng xã hội, tìm ra một tập k đỉnh, mà có kết nối lớn nhất đến tất cả các nút khác, khi loại bỏ chúng sẽ gây ra sự phân mảnh (đổ vỡ)

thông tin lớn nhất cho những đỉnh còn lại KPP-2 thực hiện việc xác định Key players cho mục đích phân mảnh mạng bằng cách loại bỏ các nút trọng điểm trong mạng

Phương pháp tiếp cận trung tâm của Borgatti xác định key player dựa vào độ

đo về tính trung tâm của mỗi đỉnh trên mạng, sau đó chọn ra một tập bao gồm k đỉnh có tính trung tâm nhất Những đỉnh này là Key players

Borgatti sử dụng ba độ đo trung tâm của một đỉnh là Betweeness, Degree và Closeness để giải quyết hai vấn đề về key player là KPP-1 và KPP-2 Trong đó, Betweenness được dùng cho KPP-1, Degree và Closeness được dùng cho KPP-2 Giả sử ta có đồ thị G=(V, E) với V là tập đỉnh, E là tập cạnh (liên kết giữa hai đỉnh) thì độ đo Betweenness, Degree và Closeness của một đỉnh được tính theo công thức 1.1 [14]:

 Betweenness:

(v)(v) st B

+ st : số đường đi ngắn nhất giữa đỉnh s và đỉnh t

+ st(v): số đường đi ngắn nhất giữa đỉnh s và đỉnh t và có đi qua đỉnh v Freeman đã định nghĩa độ đo Betweenness là tổng tỷ lệ của đường đi ngắn nhất từ một đỉnh đến các đỉnh khác qua một đỉnh cho trước[21] Độ đo Betweenness của một đỉnh cho thấy vai trò của đỉnh đó trong sự kết nối của những cặp đỉnh khác với nhau thông qua đường đi tốt nhất Nếu loại bỏ đỉnh này thì có thể làm cho những cặp đỉnh còn lại không thể kết nối được với nhau, làm mất tính kết nối đầy

đủ giữa những cặp đỉnh còn lại

 Mức độ trung tâm dựa trên bậc của đỉnh (Degree centrality) Công thức tính:

CD(v) = deg(v)

n−1

Trong đó: deg(v) là bậc của đỉnh v

 Mức độ trung tâm dựa trên độ gần (Closeness centrality) tỷ lệ với tổng

(1.1)

(1.2)

Với dij là khoảng cách ngắn nhất giữa đỉnh i với đỉnh j

Closeness của một đỉnh là tổng đường đi ngắn nhất từ đỉnh đó đến tất cả các đỉnh còn lại trên đồ thị

Một nghiên cứu của tác giả người Ấn Độ là Mohamed Abdel-Ghany thực hiện tại ngôi làng Elkordy ở Ai Cập[8] Tác giả đã tiến hành thu thập dữ liệu từ tất cả nông dân của làng, bao gồm 72 nông dân thông qua một bảng thăm dò ý kiến Mỗi người dân sẽ trả lời tên người mà họ nói với người đó hoặc họ nhận được lời khuyên từ người đó về vấn đề nông nghiệp và vấn đề chăn nuôi [8] Từ dữ liệu thu thập được thông qua bảng thăm dò ý kiến, tác giã đã mô hình hóa thành một đồ thị

G = (V, E), với V là tập đỉnh, E là tập cạnh Mỗi đỉnh trên đồ thị G sẽ đại diện cho một người nông dân và mỗi cạnh sẽ biểu diễn sự tương tác giữa hai đỉnh [8] Sau khi đã mô hình hóa tập dữ liệu bảng thăm dò ý kiến những người dân trong làng thành đồ thị G, tác giả đã dùng phương pháp dựa trên 2 vấn đề về Key Players của Borgatti để tìm ra người có sức ảnh hưởng đến những người dân trong làng Elkordy

Phương pháp xác định key player dựa vào cách tiếp cận trung tâm của Borgatti, đã được hai nhà nghiên cứu người Ấn Độ là Mohamed Sathik và Abdul Rasheed vận dụng để xác định Key player trên trang blog trực tuyến[9]

Hai tác giả đã phân tích mạng xã hội kết hợp dùng phương pháp tiếp cận trung tâm để tìm những cá nhân có vai trò quan trọng trên mạng các bài viết (Blog) trực tuyến Nhóm tác giả định nghĩa mạng xã hội như là một đồ thị biểu diễn sự tương tác giữa các cá nhân, bao gồm tập hợp các đỉnh đại diện cho người tham gia, tổ chức hoặc có thể là nhóm người, tập các cạnh đại diện cho sự liên kết giữa các đỉnh[9]

Mohamed Sathik và Abdul Rasheed đã sử dụng bộ dữ liệu được thu thập từ trang blog trực tuyến, bao gồm 146 bài viết được viết bởi 146 bệnh nhân AIDS, với mỗi bài viết thu thập được còn kèm theo các phản ứng với nó Từ bộ dữ liệu thu

(1.3)

thập, nhóm tác giả đã xây dựng lên một đồ thị có hướng G=(V, E), với V là tập đỉnh, mỗi đỉnh đại diện cho từng bài viết, E là tập cạnh biểu diễn cho sự tương tác giữa hai đỉnh Cạnh của đồ thị được xây dựng trên cơ sở: nếu có phản ứng j với bài viết i thì sẽ có một cạnh xuất phát từ i tới j Bài viết có sức ảnh hưởng là bài viết được nhiều sự phản hồi ý kiến [9] Bài viết có sức ảnh hưởng được xác định thông qua ba độ đo Betweeness, Degree và Closeness

Một nghiên cứu khác của Ala Berzinji là “Detecting Key Players in Terrorist Networks” [4], phát hiện nhân tố quan trọng trong mạng lưới khủng bố Nhóm tác giả cũng định nghĩa cấu trúc của mạng lưới khủng bố là đồ thị gồm các đỉnh là những tên khủng bố và cạnh là mối quan hệ của những tên này Nhóm tác giả sử dụng phương pháp tìm nhân tố quan trọng dựa vào vai trò trung tâm trong mạng theo ba độ đo: Degree, Betweenness và Closeness

Một phương pháp khác xác định key player là dựa vào sức ảnh hưởng thông tin, được hai tác giả Vito Latora và Massimo Marchiori dùng để tìm ra các thành phần có sức ảnh hưởng, có tính chất quyết định đến toàn bộ mạng thông tin[17] Mục đích của nghiên cứu là chống lại bọn tội phạm khủng bố

Dữ liệu được nhóm tác giả sử dụng là thông tin của những tên tội phạm thực hiện

vụ tấn công vào ngày 11 tháng 9 năm 2001 trên nước Mỹ và những kẻ có liên quan trực tiếp hoặc gián tiếp đến những tên tội phạm này Dữ liệu này được mô hình hóa thành một đồ thị có hướng G = (V, E), với V là tập đỉnh, mỗi đỉnh đại diện cho một tên tội phạm hoặc một người có liên quan tới tội phạm khủng bố; E là tập cạnh, biểu diễn cho mối quan hệ giữa hai đỉnh [17]

Để tìm ra người có sức ảnh hưởng lớn, tác giả sử dụng công thức tính sức ảnh hưởng thông tin của toàn mạng:

đồ thị và tính lại sức ảnh hưởng thông tin của mạng sau khi bỏ đỉnh (sức ảnh hưởng thông tin của từng đỉnh)

Sức ảnh hưởng thông tin của từng đỉnh được xác định như độ lệch giữa sức ảnh hưởng thông tin của đồ thị G và sức ảnh hưởng thông tin của đồ thị G’, với G’

là đồ thị G sau khi vô hiệu hóa đỉnh đang xét

Công thức tính sức ảnh hưởng thông tin của đỉnh k:

P(G) – P(Gk) Trong đó Gk là đồ thị G khi đã vô hiệu hóa đỉnh k

Những đỉnh có sức ảnh hưởng thông tin cao sẽ được chọn làm key player/opinion leader

Trong một bài viết khác của tác giả Ortiz-Arroyo, Discovering Sets of Key Players in Social Networks [10], nhóm tác giả cũng sử dụng công thức tính sức ảnh hưởng thông tin để xác định nhân tố quan trọng trong mạng xã hội sử dụng phương pháp dựa vào sức ảnh hưởng thông tin

Có nhiều công trình nghiên cứu về key player/opinion leader Đề tài “Đề xuất

mô hình và thuật toán xác định những người hướng dẫn dư luận trong các cộng đồng ảo chuyên biệt như Facebook Groups” sẽ xây dựng lại mô hình mạng thông

tin thể hiện được sức ảnh hưởng giữa các đỉnh trong mạng với nhau và xây dựng công thức tính sức ảnh hưởng giữa hai đỉnh trong mạng, đề xuất hai phương pháp xác định Key players

(1.5)

Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Key player được hiểu như là những người có vai trò quan trọng trong cộng đồng, là những thành phần có vai trò như là trung tâm, liên kết chặt chẽ đến các thành phần còn lại của toàn mạng Nếu loại bỏ Key player ra khỏi mạng thì sẽ gây

ra sự phân mảnh mạng Key player cũng có thể được hiểu như là người có sức ảnh hưởng đến hành vi, quyết định của người khác thông qua quá trình trao đổi, truyền đạt thông tin Key player hiểu theo nghĩa này còn được gọi là những người có sức ảnh hưởng (Opinion leader), và trong đề tài này sẽ tập trung nghiên cứu về Key player theo nghĩa này

Do đó, trong phần cơ sở lý thuyết sẽ không chỉ trình bày về các khái niệm, mô hình, giải thuật xác định người có sức ảnh hưởng mà còn trình bày về lý thuyết truyền thông và ảnh hưởng của truyền thông tới hành vi và quyết định của con người

2.1 Lý thuyết về truyền thông

2.1.1 Truyền thông và quá trình truyền thông

Truyền thông là quá trình truyền đạt thông tin thông qua trao đổi ý tưởng, cảm xúc, ý định, thái độ, mong đợi, nhận thức hoặc các lệnh như ngôn ngữ, cử chỉ phi ngôn ngữ, chữ viết, hành vi hoặc có thể bằng các phương tiện khác như thông qua điện từ, hoá chất, hiện tượng vật lý và mùi vị [3] Đó là sự trao đổi có ý nghĩa của thông tin giữa hai hoặc nhiều thành viên Truyền thông đòi hỏi phải có một người gửi, một tin nhắn, một phương tiện truyển tải và người nhận, mặc dù người nhận không cần phải có mặt hoặc nhận thức về ý định của người gửi để giao tiếp tại thời điểm việc truyền thông này diễn ra Do đó, thông tin liên lạc có thể xảy ra trên những khoảng cách lớn trong thời gian và không gian Truyền thông yêu cầu các bên giao tiếp chia sẻ một khu vực dành riêng cho thông tin được truyền tải Quá trình giao tiếp được coi là hoàn thành khi người nhận hiểu thông điệp của người gửi Truyền thông(communication) có thể nói ngắn gọn là quá trình truyền đạt thông tin, là một dạng hoạt động căn bản của bất cứ một tổ chức nào mang tính chất

xã hội [3]

Truyền thông đóng vai trò rất quan trọng trong sự phát triển của xã hội

Truyền thông được sử dụng rộng rãi trong mọi hoạt động diễn ra trong đời sống hằng ngày Hoạt động của con người hằng ngày sử dụng truyền thông rất nhiều như trong giao tiếp, trong công việc và cả vui chơi giải trí Truyền thông đóng vai trò tiên quyết để có thể hình thành nên một xã hội hoặc cộng đồng con người Con người chúng ta giao tiếp, trao đổi với nhau thông qua truyền thông như lời nói, chữ viết, cử chỉ, điệu bộ… Khi nghe hay xem một tin tức trên đài phát thanh hay truyền hình, thì ta đã tiếp thu được thông tin, đây cũng là truyền thông

Trong một cơ quan, tổ chức truyền thông được sử dụng trong các cuộc họp, các sự kiện triển khai kế hoạch mới, hay đơn giản là trong một cuộc phỏng vấn việc làm thông thường thì đều sử dụng truyền thông

Hình 2.1: Truyền thông trong đời sống hàng ngày Trong hình 2.1, mọi người đang trao đổi với nhau về thông tin mà họ quan tâm Thông tin được truyền giữa những người này với nhau thông qua lời nói, cử chỉ, hành động và đôi khi có cả thái độ

Truyền thông không chỉ được sử dụng trong hoạt động của con người mà còn được sử dụng trong sự trao đổi thông tin giữa các loài động vật Một số loài động vật ăn thịt săn mồi theo đàn, làm tăng khả năng thành công của việc săn mồi, để thực hiện hành động săn mồi theo tổ chức thì chúng cũng đã trao đổi thông tin với nhau Hay một loài vật bị tấn công thì nó sẽ phát ra thông tin kêu cứu đến đàn của

nó, để cầu mong sự cứu giúp từ tập thể của chúng [3]

Một bầy ong hay một bầy kiến cũng có truyền thông Đám ong thợ thường truyền đạt cho nhau thông tin về các loài hoa mà chúng tìm được, cũng như về khoảng cách hoặc phương hướng mà chúng rủ nhau bay tới để hút nhụy và đưa mật

về tổ

 Quá trình truyền thông

Khi nhắc đến truyền thông, người ta thường đề cặp đến công thức “5W” (Who says what in which channel to whom with what effect?) [3], một công thức nổi tiếng của Harold Lasswell Công thức 5W có thể được diễn tả: “Ai nói cái gì, bằng kênh nào, nói cho ai nghe và có hiệu quả gì” Harold Dwight Lasswell sinh ngày 13 tháng

02 năm 1902, mất ngày 18 tháng 12 năm 1978, là một nhà khoa học chính trị và nhà

lý thuyết thông tin hàng đầu ở Hoa Kì Ông là thành viên của trường xã hội học Chicago và là một Giáo sư luật tại đại học Yale

Mô hình truyền thông của Lasswell là một trong những mô hình truyền thông sớm nhất và có ảnh hưởng nhất, được phát triển bởi các nhà khoa học chính trị Mỹ

và lý thuyết truyền thông của Harold Lasswell vào năm 1948, khi Harold Lasswell

là một Giáo sư ở trường luật Yale

Trọng tâm mô hình truyền thông của Lasswell được chia nhỏ theo từng thành phần của truyền thông:

 Who: liên quan đến người giao tiếp, là người công thức hoá thông điệp được

truyền đi

 What: nội dung của thông điệp

 Channel: các phương tiện lan truyền

 Whom: mô tả cho người nhận thông điệp

 Effect: hiệu quả của thông điệp

Tuy nhiên, giới hạn của mô hình truyền thông của Lasswell là chỉ hình dung quá trình truyền thông như một đường thẳng (tuyến tính) giữa người phát và người nhận Điều này dễ làm sinh ra quan niệm người nhận thông điệp là một người nhận tin thụ động và không có bất cứ phản ứng nào trở lại người phát tin

Vấn đề này có thể được minh hoạ trong sơ đồ 2.1

Sơ đồ 2.1: Mô hình truyền thông tuyến tính Nguồn: Truyền thông tuyến tính theo [3]

Về sau, các nhà nghiên cứu không còn quan niệm quá hình truyền thông chỉ là một quá trình tuyến tính nữa, mà quan niệm quá trình truyền thông như một chu kì với dạng vòng khép kín, gồm 4 giai đoạn chính: phát tin, truyền tin, nhận tin và phản hồi

Quan niệm quá trình truyền thông là một chu kì khép kín, được nhà ngôn ngữ học Roman Jakobson phát hoạ một cách hoàn chỉnh

Sơ đồ 2.2: Mô hình truyền thông chu kỳ theo Jakobson [3]

Để hiểu rõ được mô hình truyền thông theo chu kì của Jakobson, chi tiết của từng giai đoạn trong mô hình sẽ được trình bày sau đây [3, tr 16-20]:

 Giai đoạn phát tin:

Truyền thông là bộc lộ ý tưởng của mình bằng một hệ thống tín hiệu, dưới dạng ngôn ngữ hoặc cử chỉ, nghĩa là bằng một thứ mã mà người phát có thể hiểu được, thao tác này gọi là mã hoá Có thể nói ngôn ngữ là một hệ thống mã, tiếng nói không gì khác hơn là một chuỗi những âm thanh, còn chữ viết là một chuỗi những

ký tự Những âm thanh hay ký tự này được sắp xếp và phối hợp với nhau theo một

số quy tắc ngữ pháp nhất định, nhằm mục đích mang những ý nghĩa nào đó.Giữa giai đoạn “phát thảo thông điệp trong đầu” và giai đoạn “mã hoá”, thường xảy ra một thứ hiện tượng giống như bị nhiễu: nội dung một thông điệp sau khi được mã hoá đôi khi không hoàn toàn phản ánh chính xác ý tưởng định nói trong đầu Nguyên nhân hiện tượng này, một mặt có thể do người phát tin chưa làm chủ được ngôn ngữ mà mình sử dụng, nhưng cũng có thể do ngay bản thân ngôn ngữ thường không cho phép diễn đạt được hết những ý tứ, những sắc thái tế nhị hoặc phức tạp

mà người phát tin muốn bày tỏ

 Giai đoạn truyền tin:

Giai đoạn truyền đạt thông tin có thể diễn ra bằng hình thức tiếp xúc trực tiếp (đối diện) giữa người phát và người nhận tin, nhưng cũng có thể thông qua một phương diện kĩ thuật trung gian hay một kênh truyền thông nào đó như điện thoại, máy fax, telex, máy nhắn tin, thư từ (viết trên giấy), thư điện tử (e-mail)…cũng có khi “kênh truyền thông” ở đây lại là một người thứ ba, đóng vai trò trung gian, mà người phát tin nhờ nhắn lại cho người nhận tin

Khi thông điệp được chuyển qua một kênh trung gian nào đó thì rất có khả năng là sẽ bị nhiễu bởi những loại tiếng ồn khác nhau (máy bị rè, tiếng động ồn ào xung quanh…), và do đó nội dung thông điệp có thể bị sai lạc hoặc bị mất đi một phần nào đó Còn trường hợp truyền tin thông qua một người thứ ba (nhờ nhắn lại) thì rất có thể bộ lọc chủ quan của người này cũng làm biến dạng đi ít nhiều nội dung của thông điệp

 Giai đoạn nhận tin:

Giai đoạn nhận tin được chia ra làm một số thao tác, tuy nhiên những thao tác này xảy ra gần như cùng một lúc

Thao tác “thu nhận tin” (thao tác “ghi lại thông điệp”): việc ghi nhận tin có thể không được đầy đủ, một phần do tác động của tiếng ồn nhưng cũng có thể một phần

do người nhận tin không nắm bắt được trọn vẹn thông điệp Người nghe thường không nghe được đầy đủ trọn vẹn thông điệp được phát ra: anh ta nghe không rõ ràng hoặc nghe không kịp, nhất là khi mà thông điệp được phát ra quá dài dòng Lúc đó, người nhận tin chỉ ghi nhớ được một phần của thông điệp mà thôi: vì không thể ghi nhớ toàn văn nội dung thông điệp giống như một cái máy ghi âm, nên

anh ta buộc phải chọn lọc một số thông tin mà anh ta có thể nhớ được, một cách có

ý thức hay không có ý thức Người nghe thường chọn lọc theo những tiêu chuẩn như: những vấn đề mà anh ta đang quan tâm, những nội dung phù hợp với suy nghĩ của anh ta, những điều mà anh ta cho là quan trọng hoặc hấp dẫn

Thao tác giải mã: mỗi ngôn ngữ bao gồm những từ, những thuật ngữ hoặc thành ngữ mang những biểu tượng đặc thù Vì thế, nếu người nhận tin không nắm bắt được đầy đủ chìa khoá của hệ thống mã này thì rất có thể sẽ tiếp thu không đúng, giải mã không đúng nội dung thông điệp

Sau khi giải mã thông điệp người nhận tin muốn hiểu được thông điệp thì cần phải giải thích nội dung thông điệp theo một khung quy chiếu Khung quy chiếu này được quy định bởi nguồn gốc xã hội, tuổi tác, quá trình giáo dục và trình độ học thức của người nhận tin Khung quy chiếu bao gồm 2 trục: trục nhận thức và trục cảm xúc Trục nhận thức là vốn kiến thức cũng như vốn sống sẽ cung cấp những yếu tố cần thiết để giải thích thông điệp Trục cảm xúc là hành trang tâm lý cũng như tâm trạng hay tính khí lúc nhận thông điệp

Việc tiếp nhận thông điệp thường mang tính chất cục bộ, chọn lọc và lý giải, nên thông điệp do người phát tin chuyển đi thường gây ra một kết quả là làm cho người nhận tin có một phản ứng nào đó trở lại cho người phát tin Tại thời điểm này, người nhận tin cũng trở thành người phát tin

 Phản hồi:

Quá trình truyền thông là một quá trình trao đổi thông tin giữa hai nguồn thông tin Truyền thông không thể được quan niệm như một quá trình tuyến tính, một chiều, xảy ra một lần là xong (giữa người phát tin và người nhận tin) mà phải được xem xét như một chu kì trong đó có nhiều thông điệp được trao đổi qua lại với nhau giữa các luồng thông tin

2.1.2 Các loại truyền thông

Truyền thông được phân làm 3 loại: truyền thông liên cá nhân, truyền thông tập thể và truyền thông đại chúng

 Truyền thông liên cá nhân:

Truyền thông liên các nhân là sự trao đổi thông tin giữa hai hoặc nhiều người

Sự truyền thông được thể hiện qua lời nói, chữ viết hay có thể qua cử chỉ, điệu bộ

Truyền thông liên các nhân được gọi là thành công khi người gởi thông điệp và người nhận thông điệp hiểu được thông điệp [3]

Truyền thông liên cá nhân rất phổ biến trong cuộc sống hằng ngày Chúng ta trò chuyện với nhau về các vấn đề trong cuộc sống, thảo luận hay tranh luận đều là truyền thông liên cá nhân

Hình 2.2: Truyền thông liên cá nhân Trong hình 2.2 thì người gởi (sender) sẽ gởi thông điệp đến người nhận (receiver) thông qua các kênh truyền tin Người nhận khi đã nhận được và hiểu thông điệp được gởi có thể có phản hồi lại với người gởi

 Truyền thông tập thể:

Truyền thông tập thể là truyền thông được thực hiện trong một cơ quan, tổ chức, một nội bộ công ty hay một nhóm xã hội nào đó

 Truyền thông đại chúng:

Truyền thông đại chúng là quá trình truyền đạt thông tin đến tất cả mọi người trong xã hội thông qua các phương tiện truyền thông đại chúng như đài phát thanh, truyền hình…

Hình 2.3: Truyền thông đại chúng Các phương tiện truyền thông đại chúng là những công cụ kĩ thuật hay những kênh mà nhờ vào đó người ta mới có thể thực hiện quá trình truyền thông đại chúng Các phương tiện truyền thông sẽ tiến hành việc phổ biến, loan truyền thông tin

ra xã hội

Truyền thông đại chúng là một quá trình xã hội đặc thù bao gồm 3 thành tố[3]:

 Hoạt động truyền thông: thu thập thông tin, xử lý và đưa lên các phương tiện truyền thông đại chúng

 Nhà truyền thông: báo chí, đài phát thanh, đài truyền hình, phóng viên, biên tập viên…

 Đại chúng: là những người thuộc mọi tầng lớp trong xã hội, không phân biệt trình độ, giai cấp

Ví dụ:

Quảng cáo là một lĩnh vực có liên quan đến truyền thông đại chúng Quảng cáo là hoạt động mà nhà đầu tư (kinh doanh) muốn tiếp thị, giới thiệu các sản phẩm hay dịch vụ mới của mình đến đông đảo người tiêu dùng Nội dung giới thiệu, tiếp thị của quảng cáo được thực hiện thông qua các phương tiện truyền thông đại chúng như phát thanh, truyền hình hay trên mạng Internet

Thông qua các phương tiện truyền thông này, nhà đầu tư có thể thu hút được

sự chú ý và tiêu thụ của người tiêu dùng Nhà đầu tư có thể quản lý được các thông tin đăng lên quảng cáo

2.1.3 Mô hình truyền thông hai giai đoạn

Lý thuyết về truyền thông được trình bày ở mục 2.1.2 chỉ mô tả quá trình mà thông tin có thể đến được với người nhận từ người gửi Tuy nhiên, nó không đề cập đến việc thông tin này có làm thay đổi hay làm ảnh hưởng thế nào đến hành vi của người nhận Sự ảnh hưởng này được phát hiện và đề xuất bởi Paul Lazarsfeld, Bernard Berelson và Hazel Gaudet với mô hình truyền thông hai giai đoạn [12] Trong một cuộc nghiên cứu của họ được thực hiện vào năm 1944[13] Đây là một cuộc nghiên cứu về mức độ ảnh hưởng của những chiến dịch vận động tranh cử tổng thống đối với dân chúng Mỹ, để tìm hiểu xem người dân quyết định thế nào khi đi bầu cử, và tại sao họ lại quyết định bầu cho một ứng viên nào đó

Nghiên cứu này tập trung phân tích quá trình ra quyết định của người dân đối với một chiến dịch tranh cử Tổng thống Những kết quả của cuộc chiến dịch mong muốn là những thông điệp từ các phương tiện truyền thông đại chúng sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến lá phiếu bầu cử của người dân Tuy nhiên, kết quả của cuộc nghiên cứu đã tạo ra một sự ngạc nhiên rất lớn, hầu như các cuộc vận động tranh cử không ảnh hưởng đến quyết định bầu cử của người dân Điều này trái ngược với những gì

mà trước đây chúng ta đã suy nghĩ, là các cuộc vận động tranh cử sẽ có tác động rất lớn đến quyết định bầu cử của người dân [12]

Các tác giả của công trình nghiên cứu cho rằng, hiệu quả của những cuộc vận động tranh cử chỉ củng cố thêm lòng tin của người dân đối với ý định bầu cử ban đầu của

họ hoặc chỉ khơi dậy những tri thức vốn đã tồn tại trong đầu của người dân

Để lý giải cho điều này, nhóm nghiên cứu cho rằng khi tiếp thu thông tin từ phương tiện truyền thông về các cuộc vận động tranh cử, thì xu hướng của người dân là chọn lọc và chỉ tập trung chú ý vào các thông tin mà mình đang quan tâm Nói một cách khác, người dân chỉ quan tâm đến những thông tin của những ứng viên mà họ đã có ý định bầu cử hoặc trước đây họ đã có những tư tưởng tốt cho ứng viên này, còn thông tin của những ứng viên mà họ không chọn thì sẽ không được chú ý hay thậm chí họ chẳng quan tâm tới Thông tin từ phương tiện truyền thông chỉ giúp họ gia tăng thêm sự ủng hộ đối với ứng viên mà họ đã lựa chọn từ trước [12]

Sau cuộc điều tra, các tác giả còn khẳng định quyết định của người dân phụ thuộc vào họ thuộc tầng lớp xã hội nào, thuộc hoàn cảnh xã hội nào và bối cảnh gia đình ra sao Những người thuộc cùng một tầng lớp, địa vị xã hội hay hoàn cảnh sống tương tự nhau thì sẽ có những quyết định gần giống nhau Nghiên cứu còn khẳng định, các buổi trò chuyện, tranh luận của người dân với những người xung quanh, những người cùng địa vị xã hội với họ có ảnh hưởng lớn đến quyết định bầu

cử của họ, hơn là các thông điệp được phát ra từ các phương tiện truyền thông đại chúng Những quan hệ cá nhân bình thường đã tác động đến quyết định bỏ phiếu của người dân, hơn là khi người dân tiếp xúc với báo chí, phát thanh và truyền hình Cuộc nghiên cứu đã nêu lên vai trò của truyền thông liên cá nhân đối với truyền thông đại chúng Qua đó, nhấn mạnh rằng quá trình truyền thông không phải lúc nào cũng đi theo con đường “từ trên xuống dưới”, mà thông thường là đi theo quy luật “ngang hàng”: người dân thường trò chuyện, tranh luận, hay tìm hiểu về một chuyện gì đó với những người thuộc cùng giới, cùng tầng lớp, cùng môi trường

xã hội, chứ ít khi hỏi han hoặc trò chuyện với những người có vị thế xã hội cao hơn[3]

Ví dụ: Một bà nội trợ hiếm khi nào đi mua sắm ngay lập tức một món đồ ngay sau

lúc xem quảng cáo trên báo chí hay trên ti-vi, nhất là nếu đây là một món đồ tương đối đắt tiền; bà ta thường đi hỏi thêm ý kiến một vài người bạn ở cùng xóm hoặc làm cùng cơ quan trước khi đi đến quyết định cuối cùng

Cuộc điều tra cho thấy rằng người dân không chịu ảnh hưởng trực tiếp từ các phương tiện truyền thông đại chúng, mà chịu ảnh hưởng gián tiếp thông qua các cuộc trao đổi với những người có uy tín trong nhóm xã hội của họ, những ý kiến của người dân được hình thành từ các giao tiếp mang tính chất liên cá nhân

Từ những kết quả thu được của cuộc nghiên cứu, các tác giả đã phát hoạ ra giả thuyết về mô hình truyền thông hai giai đoạn và nhận diện ra những người hướng dẫn dư luận, là những người đóng vai trò trung gian trong quá trình truyền thông của mô hình truyền thông hai giai đoạn

Sơ đồ 2.3: Giả thuyết về quá trình truyền thông hai giai đoạn

Mô hình truyền thông hai giai đoạn chỉ ra rằng thông tin mà chúng ta nhận được từ các phương tiện truyền thông đại chúng theo hai giai đoạn, nghĩa là thông tin được truyền tải từ các phương tiện truyền thông đại chúng đến một giai đoạn trung gian, rồi mới tới người nhận là chúng ta Hai giai đoạn đó là [26]:

 Giai đoạn thứ nhất:

Thông tin được truyền từ phương tiện truyền thông đến những người hướng dẫn dư luận, là những người nắm bắt thường xuyên các phương tiện truyền thông và những thông tin được phát ra từ các phương tiện truyền thông Những người này là những người có nhiều tri thức và giàu kinh nghiệm sống do thường xuyên cập nhật thông tin từ phương tiện truyền thông Họ là những người có uy tín trong một nhóm

xã hội và thường được mọi người hỏi han ý kiến Những người hướng dẫn dư luận

có thể thay đổi theo thời gian dựa vào tri thức mà họ nắm giữ

 Giai đoạn thứ hai:

Thông tin được chuyển từ những người hướng dẫn dư luận đến những người nhận bình thường Thông tin từ các phương tiện truyền thông đại chúng sẽ được những người hướng dẫn dư luận tiếp thu và giải thích theo ý kiến riêng của họ, sau

đó truyền đến người xung quanh họ thông qua các buổi trò chuyện, tranh luận hay thông qua các ý kiến trả lời với những câu hỏi của những người xung quanh đặt ra với họ

ý tưởng

ý tưởng

TRUYỀN THÔNG ĐẠI CHÚNG

ý tưởng ý tưởng Người

dân

Người hướng dẫn

dư luận

ý tưởng

Giả thuyết về mô hình truyền thông hai giai đoạn giúp nâng cao sự hiểu biết của chúng ta về sự ảnh hưởng của phương tiện truyền thông lên những quyết định của mình, cũng như giúp nâng cao khả năng dự đoán về sức ảnh hưởng của phương tiện truyền thông đến những hành vi của người tiếp nhận thông tin

Thời điểm ban đầu khi giả thuyết về mô hình truyền thông hai giai đoạn được đưa ra đã bị rất nhiều chỉ trích và phủ định bởi vô số các kết quả nghiên cứu [26] Deutschmann và Danielson đã khẳng định, họ ủng hộ giả thuyết mô hình truyền thông hai giai đoạn của Katz-Lazarsfeld như là một sự mô tả cho quá trình thông tin ban đầu, cái được áp dụng cho truyền thông đại chúng một cách thận trọng Deutschmann và Danielson cũng đã tìm được những bằng chứng quan trọng cho rằng thông tin từ các phương tiện truyền thông đại chúng được truyền trực tiếp đến toàn thể mọi người, mà không cần dựa vào những người hướng dẫn dư luận làm trung gian trong quá trình truyền tin[26]

Nghiên cứu của Everett Rogers [26] chỉ ra rằng 2/3 số người được hỏi, công nhận nhận thức của họ từ truyền thông đại chúng hơn nhận thức từ truyền thông mặt đối mặt (truyền thông liên cá nhân)

Tuy nhiên, lý thuyết về truyền thông hai giai đoạn đã mô tả đầy đủ sự hiểu biết

về sự ảnh hưởng của truyền thông đại chúng lên lòng tin và hành vi Những phát hiện của Troldahl cho rằng những người hướng dẫn dư luận có vai trò quyết định trong lý thuyết về sự cân bằng [15] Lý thuyết về sự cân bằng cho rằng con người cần có động lực để giữ sự nhất quán giữa lòng tin và ý kiến Điều này được thể hiện khi một người tiếp xúc với những sự quan sát mới không phù hợp với lòng tin hiện tại của họ, họ sẽ rơi vào sự mất cân bằng Để giải quyết sự mất cân bằng này, người

đó cần phải tìm đến người hướng dẫn dư luận mà họ tin tưởng để hỏi xin ý kiến, những ý kiến này sẽ bổ sung những tri thức cần thiết để họ trở về trạng thái cân bằng

2.1.4 Truyền thông trong cộng đồng ảo

Trên một mạng xã hội nhất định, sự trao đổi thông tin giữa các thành viên được thực hiện thông qua nhiều hình thức như văn bản, hình ảnh, âm thanh… Sự trao đổi thông tin này chính là truyền thông

Mạng xã hội có thể được xem như là một cộng đồng ảo Cộng đồng ảo này giúp mọi người có thể tương tác, trao đổi với nhau dựa trên ứng dụng Internet Cộng đồng ảo phân làm 2 loại: cộng đồng ảo chỉ nói về một lĩnh vực (cộng đồng ảo chuyên đề) và cộng đồng ảo nói về nhiều lĩnh vực khác nhau Cộng đồng ảo chuyên

đề là cộng đồng ảo, mà trên đó mọi người tham gia chỉ trao đổi thông tin về một chủ

đề nhất định Ví dụ như diễn dàn về lập trình C#, C++, những nhóm trên Facebook Cộng đồng ảo nói về nhiều lĩnh vực khác nhau thì thông tin trên nó rất đa dạng phong phú, thuộc nhiều chủ đề khác nhau Ví dụ: các trang web hỏi và đáp, trang web quảng cáo Mô hình truyền thông hai giai đoạn có ý nghĩa quan trọng trên cộng đồng ảo và được thể hiện trong sự ảnh hưởng giữa các cá nhân trong cộng đồng ảo Trên một cộng đồng ảo, thông qua việc đọc bài viết thì ý tưởng của người này sẽ ảnh hưởng đến người khác Từ đó người chịu ảnh hưởng chỉ thường đọc hoặc chia

sẻ lại bài viết của người ảnh hưởng tới họ.Thông qua các bài viết sẽ dần dần hình thành lên các nhóm trên cộng đồng ảo

Trong mỗi nhóm sẽ có một người có sức ảnh hưởng lớn đến tất cả những người còn lại Người này được gọi là người dẫn dắt nhóm Bài viết của người dẫn dắt nhóm thường sẽ được nhiều người quan tâm Các thành viên trong nhóm sẽ thường đọc, like và chia sẻ bài viết của người dẫn dắt nhóm của họ Người dẫn dắt nhóm là người có nhiều kiến thức trong một hoặc nhiều lĩnh vực khác nhau Họ là người thường xuyên thu thập tin tức từ nhiều luồng thông tin khác nhau, thích tiếp thu những điều mới và họ có khả năng truyền đạt cao

Những thông tin mà những người trong nhóm đã từng nghe hoặc đọc được trước kia, khi họ được đọc, viết lại hoặc chia sẻ những thông tin này từ những người dẫn dắt nhóm của họ thì họ sẽ có sự tập trung cao hơn, đọc và phân tích những thông tin này cũng kĩ lưỡng, sâu sắc hơn

2.2 Lý thuyết về Opinion Leader

2.2.1 Định nghĩa Opinion Leader

Opinion Leader là người dẫn dắt dư luận, được tìm ra trong quá trình nghiên cứu xây dựng mô hình truyền thông hai giai đoạn và đóng vai trò trung gian trong

mô hình Trong bài viết của Elihu Katz về mô hình truyền thông hai giai đoạn [5], ông cho rằng người hướng dẫn dư luận là người có ảnh hưởng đến ý kiến, hành

động và hành vi của người dân hơn là truyền thông đại chúng Người hướng dẫn dư luận là những người thường xuyên tiếp xúc với các phương tiện truyền thông đại chúng, nên họ không ngừng cập nhật thông tin mới, có khả năng học hỏi cao, khả năng lập luận chắc chắn và họ rất có khả năng thuyết phục mọi người Người hướng dẫn dư luận thường được mọi người tôn trọng, rất có địa vị trong xã hội [8]

Hình 2.4: Opinion Leader trong cộng đồng Người hướng dẫn dư luận là một người lãnh đạo trong một nhóm người cụ thể,

mà trong đó người hướng dẫn dư luận sẽ đóng vai trò là người tiếp nhận thông tin từ các phương tiện truyền thông, sau đó phân tích theo sự hiểu biết của mình rồi truyền đạt lại cho những người ít hoạt động (không thường xuyên cập nhật thông tin) hơn trong nhóm của họ

Ví dụ: Trong một văn phòng thì người quản lý (có thể là giám đốc hay trưởng

phòng) chính là Opinion Leader, người này sẽ tiếp nhận thông tin về kế hoạch mới trực tiếp từ cấp trên và sau đó sẽ truyền tải thông tin đến các nhân viên trong phòng của mình, hoặc nhân viên có thắc mắc gì về những vấn đề liên quan đến kế hoạch mới thì sẽ đến hỏi người quản lý của phòng mình, để được giải đáp những thắc mắc

đó Liên quan đến Opinion Leader, đã có rất nhiều nghiên cứu để tìm ra định nghĩa cho Opinion Leader Nghiên cứu của Rogers và Cartano vào năm 1962 [13] chỉ ra rằng, con người trước khi đưa ra quyết định thì họ thường tìm đến những người mà

họ tin tưởng, là những người mà có sự ảnh hưởng không đồng đều lên các quyết

định của nhiều người khác nhau, để củng cố hay tăng thêm lòng tin cho ý kiến của

họ Những người được mọi người tin tưởng và hỏi ý kiến được gọi là Opinion Leader

Opinion Leader là người có ảnh hưởng đến ý kiến, thái độ, lòng tin, động lực

và hành vi của những người khác [16]

Opinion Leader có một số thuộc tính tổng quát [19]:

 Nắm bắt thông tin từ nhiều kênh truyền thông và giàu kinh nghiệm sống hơn những người khác Có tri thức và có khả năng chuyên nghiệp trong nhận định vấn đề trong một lĩnh vực cụ thể

 Nắm bắt mọi hoạt động của xã hội, có mối quan hệ xã hội rộng lớn và kết nối mật thiết với cộng đồng

 Có cái nhìn sâu sắc, tinh thần sáng tạo, suy nghĩ năng động và luôn mong muốn đón nhận những gì mới mẻ

2.2.2 Xác định Opinion Leader

Xác định được người hướng dẫn dư luận không phải là một chuyện dễ dàng, nhất là đối với những cuộc điều tra được tiến hành trên cộng đồng Người ta thường đặt ra hai loại câu hỏi sau để tìm kiếm ra người hướng dẫn dư luận [3]:

(1) Trong thời gian gần đây, ông/bà có bao giờ tìm cách thuyết phục người khác về một chuyện gì đó hay không?

(2) Trong thời gian gần đây, có ai đến hỏi ý kiến ông/bà về một chuyện gì đó hay không?

 Xác định Opinion Leader theo cách truyền thống

Opinion Leader có thể được xác định dựa vào 4 phương pháp: quan sát, phân cấp theo những vai trò chính (khoá), đo lường quan hệ xã hội giữa các cá nhân với nhau và ý thức nhận ra chính bản thân [19] Phương pháp quan sát là xác định opinion leader thông qua cấu trúc của mạng và theo các dấu vết hành vi trong hệ thống Phương pháp phân cấp theo những vai trò chính, opinion leader là những người được chọn trong một số lĩnh vực đặc biệt, họ là những người nắm bắt nhiều thông tin trong hệ thống xã hội

Đo lường quan hệ xã hội giữa những cá nhân với nhau, là cuộc điều tra về những người cung cấp thông tin, họ là những người nhận hoặc yêu cầu thông tin từ những lĩnh vực đặc biệt

Ý thức nhận ra chính bản thân được thực hiện từ những người cung cấp thông tin, tiến hành đánh giá sự ảnh hưởng của họ và tìm ra opinion leader

 Xác định Opinion Leader trên cộng đồng ảo:

Xác định opinion leader trên một cộng đồng ảo ta có thể sử dụng phương pháp quan sát và phương pháp điều tra một cách toàn diện Quá trình gồm các bước [19]:

(1) Tìm ra những người tích cực và có nhiều người nhận ý kiến từ họ trong một lĩnh vực cụ thể trên một diễn đàn của cộng đồng bằng phương pháp quan sát Nếu không thể thực hiện thì đến bước kế tiếp

(2) Làm một cuộc điều tra trực tuyến đối với những người nhận ý kiến từ người khác và hỏi họ về opinion leader của họ

(3) Tóm lượt lại dữ liệu và kết hợp chúng lại với nhau cùng với những quan sát trước đây để tìm ra một hoặc một vài opinion leader

Tuy nhiên, với một cộng đồng ảo có số lượng thành viên quá nhiều thì việc xác định ra opinion leader bằng phương pháp quan sát rất khó và khả năng thực hiện được rất thấp Vì vậy, phương pháp thuận lợi nhất để tìm ra opinion leader trên những cộng đồng ảo là tiến hành phân tích mạng xã hội (cộng đồng ảo) kết hợp sử dụng các mô hình, giải thuật để tìm opinion leader, hoặc có thể tìm opininon leader bằng cách sử dụng các phần mềm như NetDraw, phần mềm xác định key player [28, 29]

2.2.3 Mô hình hóa mạng xã hội

2.2.3.1 Mô hình đồ thị mạng xã hội

Hầu hết các nghiên cứu trong lĩnh vực xác định key player/opinion leader đều

mô hình hóa bài toán dưới dạng đồ thị đơn giản G = (V, E), với V là tập đỉnh và E

là tập cạnh Đồ thị G có thể là đồ thị có hướng hoặc vô hướng Cạnh có thể có trọng

số hoặc không có trọng số (quy ước là 1) Đối với bài toán xác định key player thì

đồ thị G=(V, E) có đỉnh là đối tượng của mạng, cạnh là liên hệ giữa những đối tượng Đỉnh còn có thể là cá nhân, bài viết Cạnh có thể là phản hồi của các thành viên trong mạng tới bài viết của các thành viên khác

Trọng số của cạnh biểu thị sự tương tác giữa hai đỉnh Trong phần lớn các nghiên cứu thì trọng số của cạnh bằng 1

Trong bài toán xác định opinion leader thì đồ thị G=(V, E) có đỉnh là đối tượng truyền thông, cạnh cho biết có sự ảnh hưởng của đối tượng lên hành vi, quyết định của đối tượng khác Cạnh có thể có trọng số

2.2.3.2 Mô hình lan truyền sức ảnh hưởng

Trong mạng xã hội thì ý tưởng được truyền từ người này sang người khác Trong các nghiên cứu về Key player/ Opinion Leader, hai mô hình dưới đây mô tả

về sức ảnh hưởng hành vi trong mạng xã hội

 Mô hình lan truyền tuyến tính với ngưỡng

Mô hình lan truyền tuyến tính với ngưỡng (Linear Threshold Model) mô hình hóa mạng xã hội (thường là mạng bạn bè) với cạnh là ảnh hưởng của người này tới người kia(với giá trị trong khoảng [0, 1]), mỗi đỉnh có một giá trị gọi là ngưỡng Ban đầu có 1 tập S các đỉnh được chọn (tập này là tập đang xét sức ảnh hưởng của tập đối với toàn mạng) Những đỉnh trong tập được chọn được coi là tích cực (active) Tiếp theo sẽ lần lượt xét tất cả các đỉnh còn lại chưa đưa vào S Với mỗi đỉnh được xét sẽ xem các đỉnh trỏ tới nó có active ko, nếu có thì đỉnh đang xét nhận thêm (bằng giá trị hiện tại cộng thêm) 1 giá trị bằng cạnh giữa 2 đỉnh này Nếu giá trị tổng này lớn hơn giá trị ngưỡng của đỉnh đang xét thì đỉnh này được thiết lập

là tích cực và đỉnh đang xét được thêm vào tập đỉnh S; ngược lại thì đỉnh được gán bằng thụ động (inactive) và giá trị tổng được đặt lại bằng 0 Quá trình lan truyền này lặp lại cho tới khi tại một lần lặp nào đó ta không thêm được bất kỳ đỉnh mới nào vào tập S Khi đó sức ảnh hưởng của tập S ban đầu được xác định tương ứng với số lượng đỉnh có trong tập S lúc kết thúc thuật toán [20]

Giá trị ngưỡng của một đỉnh càng cao thì cho thấy cá nhân tương ứng với đỉnh càng khó tiếp nhận sản phẩm mới hoặc ý tưởng mới Tuy nhiên việc xác định giá trị ngưỡng cho từng đỉnh là khó và thiếu thông tin để xác định Do đó một số tác giả tạo ngẫu nhiên (random) giá trị ngưỡng này, một số tác giả thì chọn bằng 0.5 cho tất

cả các đỉnh

 Mô hình lan truyền độc lập

Mô hình lan truyền độc lập (Independent Cascade Model) là mô hình mạng thể hiện xác suất lan truyền ý tưởng từ đỉnh này đến đỉnh khác trong mạng xã hội Trong mạng, khi một đỉnh đã được kích hoạt, nó sẽ có một cơ hội để kích hoạt đỉnh

kế cận (hàng xóm) của nó với một xác suất thành công nào đó Khi đỉnh mới được kích hoạt, việc lan truyền ý tưởng sẽ tiếp tục thực hiện với đỉnh mới đó Cứ tiếp tục lan truyền như vậy cho đến khi không thể lan truyền được nữa Tức là quá trình lan truyền sẽ dừng lại khi không còn đỉnh mới nào có thể được kích hoạt Lúc đó ta sẽ

có được kết quả của việc lan truyền ý tưởng trong mạng Một đỉnh nguồn có thể lan truyền ý tưởng thành công đến một đỉnh đích trong mạng, còn có nghĩa là đỉnh đích

đã chấp nhận ý tưởng được lan truyền từ đỉnh nguồn[23, 24, 25, 27]

2.2.4 Các phương pháp xác định Key Player/Opinion leader

 Phương pháp tiếp cận trung tâm:

Phương pháp xác định Key Player dựa vào cách tiếp cận trung tâm thực hiện việc xác định Key Player nhờ vào độ đo tính trung tâm của một đỉnh đối với toàn mạng Phương pháp này sẽ tính toán tầm quan trọng về mặt cấu trúc của từng đỉnh trên đồ thị thông qua ba đại lượng là Degree, Betweenness và Closeness [14]

Với đồ thị mạng thông tin G=(V, E), với V là tập các đỉnh, E là tập cạnh biểu diễn cho liên kết giữa hai đỉnh

 Degree: được tính dựa trên số đường kết nối trực tiếp của một đỉnh (bậc của

đỉnh) Độ đo Degree của một đỉnh được tính theo công thức 1.2 được đề cập

ở phần trên

 Betweenness: cho biết một đỉnh điều khiển bao nhiêu luồng thông tin giữa

những đỉnh khác hoặc giữa những mạng thông tin khác nhau Độ đo Betweenness của đỉnh v được tính theo công thức 1.1 được đề cập ở phần trên

 Closeness: để tính toán khả năng của một đỉnh có thể đi tới tất cả những đỉnh

khác nhanh như thế nào với đường đi là ngắn nhất Closeness được tính theo công thức 1.3 được đề cập ở phần trên Closeness của một đỉnh là tổng đường đi ngắn nhất từ đỉnh đó đến tất cả các đỉnh còn lại trên đồ thị