II. Những cơ hội và thách thức đối với đối tượng tuyên truyền
GIÁM SÁT MẠNG XÃ HỘ I CUỘC CHIẾN ĐẦY THÁCH THỨC
CUỘC CHIẾN ĐẦY THÁCH THỨC
TS BÙI CHÍ TRUNG
Đại học Quốc gia Hà Nội
hiều nước đang quyết liệt nâng cao năng lực phân tích và giám sát mạng xã hội. Đây là một cơng việc hết sức phức tạp, khĩ khăn trên nhiều phương diện, cả về kỹ thuật, tài chính và pháp lý.
Những cơng nghệ và phương pháp giám sát mạng xã hội
Những năm gần đây, đăng thơng tin sai sự thật, hình ảnh phản cảm, lừa đảo trên Internet, mạng xã hội đã trở thành vấn nạn gây bất an cho tồn xã hội. Tuy nhiên, việc giám sát mạng xã hội lại khơng hề đơn giản, cả về phương pháp và cơng nghệ, nguồn lực, nhân sự cũng như các chế tài, quy định pháp luật... Thế giới đang thúc đẩy nghiên cứu cho sự ra đời nhiều cơng cụ, phần mềm giám sát thơng tin trên mạng xã hội nhằm vào nhiều mục tiêu khác nhau. Các phương pháp giám sát mạng xã hội tiếp cận dựa trên những yếu tố cơ bản như:
Phân tích mạng lưới xã hội (SNA): bao gồm việc nhận dạng và hiển
thị hình ảnh các cấu trúc xã hội, sử dụng kiến thức của các ngành như tâm lý học, nhân học, lý thuyết đồ thị trong tốn học. Dùng thuật tốn để tự động phát hiện các cộng đồng trong một đại tập hợp dữ liệu mạng xã hội.
Cơng chúng: loại phân tích này tập trung vào một nhĩm người cùng
quan tâm tới một vấn đề và sử dụng một diễn ngơn chung trên mạng xã hội để tranh luận.
Phân tích từ vựng: phương pháp phân tích văn bản được phát triển từ
nghiên cứu ngơn ngữ học khối liệu (corpus linguistics). Thơng qua các đánh giá số liệu, phân tích từ vựng đếm tần suất của từ, khoảng cách giữa các từ và những đặc tính khác để phát hiện cấu trúc, khuơn mẫu trong dữ liệu văn bản. Người ta chủ yếu dùng nĩ để xác định thực nghiệm xem một tập hợp văn bản muốn nĩi gì, thơng qua những từ được cố ý dùng nhiều hoặc ít, qua sự liên kết giữa các từ.
Phân tích lập trường: Đĩ là một phiên bản tinh vi và chi tiết hơn của
phân tích cảm xúc. Phân tích lập trường khảo sát tần suất của các hạng mục từ và cụm từ (ví dụ như tức giận, buồn bã, tương lai, quá khứ, tính chắc chắn, tính bất ổn). Nĩ rất hữu ích trong việc trả lời những câu hỏi văn hĩa - xã hội về thái độ, tình cảm, giá trị.
Định vị địa lý và tham chiếu địa lý: đây là hai phương pháp thuần -
địa lý để xác định nguồn gốc của một thơng điệp mạng xã hội. Định vị địa lý dùng tín hiệu từ GPS và cĩ tính chính xác cao; nhưng người dùng thường tắt tính năng này. Tham chiếu địa lý cĩ thể thu về một mẫu dữ liệu lớn hơn, bằng cách dùng siêu dữ liệu (metadata) để truy ra vị trí của người đăng tải.
Các mạng neuron sâu DNN: giúp máy tính thực hiện các tác vụ
phân loại, qua việc chia nhỏ các nhĩm trừu tượng, phức tạp thành các lớp nhỏ hơn.
Giám sát mạng xã hội để ngăn chặn mạng lưới khủng bố
và tội phạm
Năm 2015, một trong những chiến dịch ném bom của quân đội Mỹ nhằm vào trụ sở của Nhà nước hồi giáo tự xưng ISIL ở Iraq đạt kết quả thành cơng, xuất phát từ một bài viết trên mạng xã hội. Người đăng thơng tin này đã vơ tình gắn “thẻ địa lý” (một tính năng của mạng xã hội) trong bài viết của mình, và ngay lập tức nĩ trở thành dấu vết để các chuyên gia
phân tích lần ra sào huyệt của những kẻ khủng bố.
Dung lượng và phạm vi thơng tin trên mạng xã hội khiến nĩ trở thành một nguồn lý tưởng để tập hợp tin tình báo. Mỗi ngày, người dùng Twitter đăng hơn 500 triệu dịng tweet, đăng ảnh, video, cập nhật trạng thái lên mạng xã hội. Hồ sơ của họ thường bao gồm thơng tin cá nhân như tuổi, giới, thành viên gia đình, nơi làm việc... tập hợp những bài viết này giúp tìm hiểu về đời sống hàng ngày của cá nhân, cũng như những thái độ và hành vi của các mạng xã hội.
Thơng tin trên mạng xã hội khơng chỉ hữu ích với nhà chức trách Hoa Kỳ, ngay cả với các cơng ty vận tải biển hàng đầu thế giới cũng theo sát những bài viết trên Twitter và Facebook của hải tặc Somali để tìm hiểu kế hoạch truy tìm và tấn cơng tàu thuyền của các tổ chức tội phạm. Rất nhiều hệ thống lọc dữ liệu Machine learning được sử dụng để xử lý một lượng thơng tin lớn trên mạng xã hội, cĩ thể giúp cộng đồng an ninh quốc tế thu thập dữ liệu thời gian thực về các mối đe dọa và sự kiện an ninh, tăng cường dự báo những bất ổn tại khu vực. Những dữ liệu này cũng đi sâu vào hoạt động của các nhĩm tội phạm và khủng bố, giúp nhận dạng các thành viên cùng nơi chúng tụ tập.
Các nhà nghiên cứu đã cĩ thể phát hiện những biểu hiện bất thường giữa những mạng lưới liên cá nhân, qua việc phân tích thơng tin mà người dùng đăng tải trên các nền tảng này. Thơng qua khảo sát mối quan hệ của người dùng trên Twitter, cĩ thể định vị các nhĩm dư luận khác nhau, xác định những cá nhân nào cĩ xu hướng cực đoan hĩa hoặc cĩ thể phạm tội.
Thơng tin từ mạng xã hội cĩ thể bổ sung và cập nhật cho tin tức và phân tích tình báo. Thơng qua mạng xã hội, người ta cĩ thể xác định được “bức tranh” thời sự, những mâu thuẫn tiềm ẩn và xu hướng phát triển của nĩ trong mỗi khu vực. Những thay đổi đặc trưng trong dư luận ở một nước hay một khu vực, hoặc những biến tấu về ngơn ngữ và giọng điệu trong
một cuộc thảo luận nào đĩ, cũng cĩ thể là thơng tin hữu ích trong mơi trường xung đột.
Kiểm chứng sự kiện và phản ứng nhạy bén với khủng
hoảng thơng tin
Mạng xã hội đã được dùng để ngay lập tức kiểm chứng những diễn biến, sự kiện và cải thiện độ nhạy bén của các lực lượng an ninh. Khi các sự kiện nổi cộm diễn ra, rất cĩ thể những người quan sát thụ động sẽ trở thành “các nhà báo cơng dân”, thường xuyên cung cấp và truyền tải thơng tin từ thực địa một cách liên tục.
Năm 2011, trong thời điểm diễn ra các vụ bạo loạn, xả súng vào đám đơng ở London và các thành phố Anh khác, cảnh sát Anh đã thiết lập một kênh trực tuyến để giúp người dân thơng báo về tình hình ở cộng đồng và nhận dạng những cá nhân tham gia cướp bĩc và bạo động, dựa vào tập hợp ảnh về những nghi phạm mà cơ quan hành pháp đã đăng tải. Qua phân tích luồng thơng tin Twitter trong khoảng thời gian này, người ta thấy rằng, các nội dung phản ánh về một vụ việc nổi cộm thường nổi lên rất tập trung trên các trang mạng xã hội. Các cơ quan hành pháp cũng dùng thơng tin này để cải thiện khả năng phản ứng kịp thời với các sự vụ bất thường. Họ dùng những dữ liệu này để lên kế hoạch can thiệp, nhằm thu hẹp phạm vi của cuộc bạo loạn, xác định những kẻ chủ mưu, gây ảnh hưởng hay bắt giữ một số cá nhân.
Việc giám sát, phát hiện các đầu mối tin tức đáng chú ý từ khối lượng thơng tin khổng lồ trên mạng xã hội cĩ thể được hỗ trợ bằng các phần mềm chuyên dụng. Những phần mềm này đang được phát triển để hướng tới việc phân tích cảm xúc thực của người dùng, để phân biệt, định vị rõ hơn những người ủng hộ hay chống đối. Vượt qua những rào cản về ngơn ngữ và văn hĩa đặc thù, các phần mềm giám sát mạng xã hội machine
learning trong tương lai gần cĩ thể được dùng để phân tích cảm xúc của các đám đơng biểu tình trong tương lai, nắm bắt tâm trạng và xu hướng bạo lực vào bất cứ thời điểm nào.
Mạng xã hội cịn được dùng rộng rãi bởi các chính phủ và các chủ thể phi nhà nước để gây ảnh hưởng cơng luận ở những khu vực cĩ xung đột. Trong lịch sử, nhiều quốc gia khác nhau đã từng khởi động nhiều chiến dịch truyền thơng để hỗ trợ cho các mục tiêu chính trị, đáp trả những chiến dịch gây ảnh hưởng của địch thủ. Mạng xã hội và khả năng chia sẻ thơng tin dễ khiến nĩ trở thành nơi lý tưởng để thực hiện các chiến dịch tuyên truyền.
Truyền thơng xã hội độc đáo ở chỗ nĩ cĩ thể nhanh chĩng truyền hình ảnh, tuy những hình ảnh này thường sai lệch hoặc bị tách khỏi bối cảnh. Một tấm hình, một đoạn phim ngắn cĩ thể là cơng cụ hữu hiệu để thay đổi cách khái quát hĩa một vấn đề.
Khả năng lan truyền thơng tin giả của mạng xã hội cĩ thể bị các đối tượng xấu dùng để kích động bạo lực và gây hoảng loạn. Những bản tin và lời đồn thất thiệt thường được lan tỏa trên mạng xã hội, nhất là sau các vụ tấn cơng khủng bố lớn. Một số bản tin này đã được các kênh truyền thơng chính thống vơ tình sử dụng. Việc giám sát và phân tích mạng xã hội giúp các chính phủ nhanh chĩng nhận dạng và đẩy lùi sự lan tỏa của thơng tin giả.
Giám sát hoạt động mạng xã hội cĩ thể ngăn ngừa những biến cố khủng hoảng, hoặc giúp lực lượng hành pháp ứng phĩ hiệu quả hơn. Cuộc chiến thơng tin đầy cam go, thách thức này sẽ cịn biến chuyển rất khơn lường, khiến tất cả mọi quốc gia đều phải dành sự quan tâm nhất định cho vấn đề này
⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯