Khái niệm thông tin sai lệch là gì?
Những thông tin mà bạn đọc trên các nền tảng trực tuyến, đặc biệt là trên mạng xã hội, thường không hoàn toàn chính xác. Thông tin sai lệch có thể là tin tức, câu chuyện hoặc những thủ đoạn cố ý cung cấp thông tin không đúng sự thật và lừa dối người đọc. Thông thường, những câu chuyện không chính xác này được tạo ra để ảnh hưởng đến quan điểm của người đọc, định hình ý kiến dư luận, thúc đẩy chính trị và thường có thể mang lại lợi nhuận cho các nhà xuất bản trực tuyến. Thông tin sai lệch có thể đánh lừa người đọc bằng cách giả mạo như các trang web đáng tin cậy hoặc sử dụng tên và địa chỉ web tương tự như các tổ chức tin tức có uy tín.
Theo bà Martina Chapman (một chuyên gia về năng lực truyền thông ), có ba yếu tố để tạo ra tin đồn: “sự nghi ngờ, thông tin sai và thao túng”.
Sự gia tăng của thông tin sai lệch
Truyền thông chệch lệch không phải là vấn đề mới, nhưng nó đã trở thành một đề tài nóng được quan tâm từ năm 2017. Theo cách truyền thống, chúng ta nhận tin tức từ những nguồn đáng tin cậy, và những nhà báo cùng các phương tiện truyền thông phải tuân theo những quy tắc vô cùng nghiêm ngặt. Tuy nhiên, internet đã mang đến một cách thức hoàn toàn mới để xuất bản, chia sẻ và tiêu thụ thông tin cùng tin tức mà ít quy định hoặc tiêu chuẩn biên tập.
Hiện nay, rất nhiều người đọc cảm thấy bối rối khi nhận tin tức từ các trang web, mạng xã hội mà không biết liệu những thông tin đó có đáng tin cậy hay không. Tình trạng quá tải thông tin và sự thiếu hiểu biết về cách thức hoạt động của Internet cũng đóng góp làm tăng các thông tin chệch lệch cũng như những thông tin lừa dối. Các trang mạng xã hội đóng vai trò quan trọng trong việc mở rộng phạm vi tiếp cận của những tin tức không chính xác đó.
“Hoạt động kinh doanh từ truyền thông mạng xã hội ưa chuộng các tin đồn, tính mới lạ, tốc độ và khả năng chia sẻ,” ông Simeon Yates – một chuyên gia về đọc hiểu truyền thông chia sẻ.
Các loại thông tin chệch lệch
Có nhiều ý kiến đa dạng về việc xác định các loại thông tin không chính xác. Tuy nhiên, khi đánh giá nội dung trực tuyến, chúng ta cần chú ý đến các loại tin tức sai lệch và tạo hiểu lầm, bao gồm:
1. Thủ đoạn nhấp chuột (Clickbait)
Đây là những câu chuyện được sáng tạo để thu hút nhiều người truy cập trang web và tăng doanh thu quảng cáo cho trang đó. Những câu chuyện ‘thủ đoạn’ này sử dụng tiêu đề hấp dẫn để thu hút sự chú ý và kích thích người xem nhấp vào trang web của nhà xuất bản, thông tin thường không chính xác hoặc không hoàn toàn đúng.
2. Tuyên truyền (Propaganda)
Thông tin và tin đồn được tạo ra để lừa dối khán giả, hình thành ý kiến cộng đồng hoặc tuyên truyền tư tưởng phục vụ cho mục đích chính trị hoặc chương trình nghị sự.
3. Châm biếm / Bắt chước (Satire/Parody)
Nhiều trang web và tài khoản mạng xã hội đăng tin giả mạo để mang lại giải trí và bắt chước. Ví dụ như The Onion, Waterford Whispers, The Daily Mash,…
4. Báo chí chưa kỹ lưỡng (Sloppy Journalism)
Thỉnh thoảng, những phóng viên hoặc nhà báo đăng một câu chuyện với thông tin không đáng tin cậy hoặc không kiểm tra tất cả các sự kiện dẫn đến sự hiểu lầm cho độc giả. Ví dụ: trong cuộc bầu cử tại Hoa Kỳ, nhà bán lẻ thời trang Urban Outfitters đã phát hành “Hướng dẫn về Ngày bầu cử”, hướng dẫn này chứa thông tin không chính xác về việc cử tri cần có ‘thẻ đăng ký cử tri’. Điều này không bắt buộc ở bất kỳ tiểu bang nào ở Hoa Kỳ khi cử tri tham gia bỏ phiếu.
5. Tiêu đề tạo hiểu lầm (Misleading Headings)
Những câu chuyện không hoàn toàn chưa sự thật có thể bị biến tấu bằng cách sử dụng các tiêu đề tạo hiểu lầm hoặc giật gân. Những loại tin tức này có thể lan truyền nhanh chóng trên các trang mạng xã hội, nơi chỉ có tiêu đề và đoạn trích nhỏ của bài báo đầy đủ được hiển thị trên newsfeed của người dùng.
6. Tin tức có chủ kiến/độc đáo (Biased/Slanted News)
Nhiều độc giả bị hấp dẫn bởi những bài viết hoặc tin tức tương đồng với niềm tin, quan điểm, ý kiến cá nhân của họ và truyền thông sai lệch có thể dễ dàng “thu hút” những thành kiến này. Hơn thế nữa, mạng xã hội thường hiển thị tin tức, bài viết mà chúng ta có thể sẽ quan tâm dựa trên phân tích cá nhân hóa của người dùng.
