Tác động của thuật toán đến việc tiêu thụ tin tức

Thuật toán AI sắp xếp nội dung tin tức phù hợp với sở thích cá nhân, cá nhân hóa thông tin. Họ phân tích các tương tác, lượt thích và chia sẻ trong quá khứ của người dùng để cung cấp nguồn cấp tin tức được cá nhân hóa. Điều này có thể làm cho việc xem tin tức trở nên thuận tiện và hấp dẫn hơn.

Cùng với đó, AI cũng ưu tiên nội dung mà chúng dự đoán người dùng sẽ thấy phù hợp và hấp dẫn nhất theo mức độ liên quan và mức độ tương tác của chính người dùng. Điều này có thể giữ người dùng trên nền tảng lâu hơn, tăng doanh thu quảng cáo cho các công ty truyền thông xã hội.

AI có thu thập và phân tích thông tin cá nhân

Tuy nhiên, thuật toán có thể vô tình tạo bong bóng bộ lọc (Filter Bubbles) bằng cách hiển thị cho người dùng nội dung phù hợp với niềm tin và sở thích hiện có của họ. Việc tiếp xúc có chọn lọc có thể hạn chế khả năng tiếp xúc với tin tức từ các quan điểm chính trị, văn hóa hoặc xã hội đa dạng. Điều này cản trở khả năng của người dùng trong việc tiếp cận với nhiều ý tưởng và quan điểm khác nhau.

Bên cạnh đó, nhờ buồng vang thông tin (Echo Chambers), các thuật toán củng cố niềm tin hiện có bằng cách hiển thị cho người dùng nội dung khẳng định nhất quán ý kiến ​​của họ. Điều này có thể dẫn đến sự phân cực và thiếu hiểu biết về các quan điểm đối lập.

Vòng lặp thông tin

Và khi người dùng nhận thấy rằng các thuật toán đang định hình mức tiêu thụ tin tức của họ để phù hợp với quan điểm hiện có của họ cũng chính là lúc có thể niềm tin vào các tổ chức truyền thông của con người bị suy giảm, ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu quả báo chí, truyền thông.

Giảm thiểu tác động tiêu cực của thuật toán

Các nền tảng tin tức và truyền thông xã hội có thể tăng tính minh bạch bằng cách cung cấp cho người dùng nhiều thông tin hơn về cách thức hoạt động của thuật toán và bằng cách cho phép người dùng tùy chỉnh thuật toán của họ trong phạm vi ranh giới đạo đức.

Tiếp theo, các nền tảng có thể tích cực quảng bá nội dung và quan điểm đa dạng để chống lại các bong bóng lọc và buồng vang thông tin. Điều này có thể được thực hiện thông qua các phần nội dung được tuyển chọn hoặc thuật toán đề xuất nội dung ưu tiên tính đa dạng.

Cuối cùng, khuyến khích kỹ năng hiểu biết về truyền thông và tư duy phản biện có thể giúp người dùng nhận biết và điều hướng các bong bóng lọc và buồng vang thông tin. Các chương trình giáo dục có thể dạy các cá nhân cách tìm kiếm các nguồn thông tin và tiếp cận những quan điểm đa dạng hơn.

Như vậy, các thuật toán AI đã trở thành những người gác cổng thông tin mạnh mẽ, định hình đáng kể cách tiêu thụ tin tức trong thời đại kỹ thuật số. Mặc dù việc cá nhân hóa có thể nâng cao trải nghiệm người dùng nhưng nó cũng có nguy cơ tạo ra các bong bóng bộ lọc và buồng vang thông tin làm hạn chế khả năng tiếp xúc với các góc nhìn đa dạng. 
Để đảm bảo một hệ sinh thái thông tin lành mạnh, điều quan trọng đối với các nền tảng truyền thông xã hội và tin tức là đạt được sự cân bằng giữa cá nhân hóa và tính đa dạng, đồng thời để các cá nhân tích cực tìm kiếm nhiều nguồn và quan điểm khác nhau. Trong thời đại mà các thuật toán có ảnh hưởng lớn, việc nâng cao hiểu biết về truyền thông và tính minh bạch của thuật toán ngày càng trở nên quan trọng để duy trì một công dân có hiểu biết và gắn kết.