NHỮNG CÔNG NGHỆ VÀ PHƯƠNG PHÁP GIÁM SÁT MẠNG XÃ HỘI

Những năm gần đây, đăng thông tin sai sự thật, hình ảnh phản cảm, lừa đảo trên internet, mạng xã hội đã trở thành vấn nạn gây bất an cho toàn xã hội. Tuy nhiên, việc giám sát mạng xã hội lại không hề đơn giản, cả về phương pháp và công 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 công cụ, phần mềm giám sát thông 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 toán học. Dùng thuật toán để tự động phát hiện các cộng đồng trong một đại tập hợp dữ liệu mạng xã hội.

Công chúng: loại phân tích này tập trung vào một nhóm người cùng quan tâm tới một vấn đề và sử dụng một diễn ngôn chung trên mạng xã hội để tranh luận.

Phân tích từ vựng: phương pháp phân tích văn bản được phát triển từ nghiên cứu ngôn ngữ học khối liệu (corpus linguistics). Thông 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, khuôn mẫu trong dữ liệu văn bản. Người ta chủ yếu dùng nó để xác định thực nghiệm xem một tập hợp văn bản muốn nói gì, thông qua những từ được cố ý dùng nhiều hoặc ít, qua sự liên kết giữa các từ.

Phân tích lập trường: Đó 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). Nó rất hữu ích trong việc trả lời những câu hỏi văn hóa - 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 thông điệp mạng xã hội. Định vị địa lý dùng tín hiệu từ GPS và có tính chính xác cao; nhưng người dùng thường tắt tính năng này. Tham chiếu địa lý có 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 nhóm 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 công, xuất phát từ một bài viết trên mạng xã hội. Người đăng thông tin này đã vô tình gắn “thẻ địa lý” (một tính năng của mạng xã hội) trong bài viết của mình, và ngay lập tức nó trở thành dấu vết để các chuyên gia phân tích lần ra sào huyệt của những kẻ khủng bố.

Dung lượng và phạm vi thông tin trên mạng xã hội khiến nó trở thành một nguồn lý tưởng để tập hợp tin tình báo. Mỗi ngày, người dùng Twitter đăng hơn 500 triệu dòng tweet, đăng ảnh, video, cập nhật trạng thái lên mạng xã hội. Hồ sơ của họ thường bao gồm thông 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.

Thông tin trên mạng xã hội không chỉ hữu ích với nhà chức trách Hoa Kỳ, ngay cả với các công 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 công tàu thuyền của các tổ chức tội phạm. Rất nhiều hệ thống lọc dữ liệu Machine learning được xử dụng để xử lý một lượng thông tin lớn trên mạng xã hội, có 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 nhóm tội phạm và khủng bố, giúp nhận dạng các thành viên cùng nơi chúng tụ tập.

Các nhà nghiên cứu đã có thể phát hiện những biểu hiện bất thường giữa những mạng lưới liên cá nhân, qua việc phân tích thông tin mà người dùng đăng tải trên các nền tảng này. Thông qua khảo sát mối quan hệ của người dùng trên Twitter, có thể định vị các nhóm dư luận khác nhau, xác định những cá nhân nào có xu hướng cực đoan hóa hoặc có thể phạm tội.

Thông tin từ mạng xã hội có thể bổ sung và cập nhật cho tin tức và phân tích tình báo. Thông qua mạng xã hội, người ta có thể xác định được “bức tranh” thời sự, những mâu thuẫn tiềm ẩn và xu hướng phát triển của nó trong mỗi khu vực. Những thay đổi đặc trưng trong dư luận ở một nước hay một khu vực, hoặc những biến tấu về ngôn ngữ và giọng điệu trong một cuộc thảo luận nào đó, cũng có thể là thông tin hữu ích trong môi trường xung đột.

KIỂM CHỨNG SỰ KIỆN VÀ PHẢN ỨNG NHẠY BÉN VỚI KHỦNG HOẢNG THÔNG 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 có thể những người quan sát thụ động sẽ trở thành “các nhà báo công dân”, thường xuyên cung cấp và truyền tải thông tin từ thực địa một cách liên tục.

 Năm 2011, trong thời điểm diễn ra các vụ bạo loạn, xả xúng vào đám đông ở London và các thành phố Anh khác, cảnh sát Anh đã thiết lập một kênh trực tuyến để giúp người dân thông báo về tình hình ở cộng đồng và nhận dạng những cá nhân tham gia cướp bóc và bạo động, dựa vào tập hợp ảnh về những nghi phạm mà cơ quan hành pháp đã đăng tải. Qua phân tích luồng thông 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 thông 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 thông tin khổng lồ trên mạng xã hội có 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 ngôn ngữ và văn hóa đặc thù, các phần mềm giám sát mạng xã hội machine learning trong tương lai gần có thể được dùng để phân tích cảm xúc của các đám đông biểu tình trong tương lai, nắm bắt tâm trạng và xu hướng bạo lực vào bất cứ thời điểm nào

Mạng xã hội còn được dùng rộng rãi bởi các chính phủ và các chủ thể phi nhà nước để gây ảnh hưởng công luận ở những khu vực có xung đột. Trong lịch sử, nhiều quốc gia khác nhau đã từng khởi động nhiều chiến dịch truyền thông 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 thông tin dễ khiến nó trở thành nơi lý tưởng để thực hiện các chiến dịch tuyên truyền.

Truyền thông xã hội độc đáo ở chỗ nó có thể nhanh chóng truyền hình ảnh, tuy những hình ảnh này thường sai lệch hoặc bị tách khỏi bối cảnh. Một tấm hình, một đoạn phim ngắn có thể là công cụ hữu hiệu để thay đổi cách khái quát hóa một vấn đề.

Khả năng lan truyền thông tin giả của mạng xã hội có 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 công khủng bố lớn. Một số bản tin này đã được các kênh truyền chính thống vô tình sử dụng. Việc giám sát và phân tích mạng xã hội giúp các chính phủ nhanh chóng nhận dạng và đẩy lùi sự lan tỏa của thông tin giả.

Giám sát hoạt động mạng xã hội có thể ngăn ngừa những biến cố khủng hoảng, hoặc giúp lực lượng hành pháp ứng phó hiệu quả hơn. Cuộc chiến thông tin đầy cam go, thách thức này sẽ còn biến chuyển rất khôn lường, khiến tất cả mọi quốc gia đều phải dành sự quan tâm nhất định cho vấn đề này./.

TS. Bùi Chí Trung

Đại học Quốc gia Hà Nội