Bong bóng lọc

Bong bóng lọc (Filter bubble) là một trạng thái cô lập về trí tuệ nảy sinh khi các hoạt động tìm kiếm cá nhân hóa, hệ thống đề xuất và sự sự giám tuyển thuật toán trình bày thông tin một cách có chọn lọc cho mỗi người dùng. Các kết quả tìm kiếm dựa trên thông tin người dùng, chẳng hạn như vị trí của họ, hành vi nhấp chuột trong quá khứ và lịch sử tìm kiếm. Kết quả là người dùng ngày càng tiếp xúc nhiều hơn với những thông tin củng cố niềm tin hiện có của họ, đồng thời tách biệt bản thân khỏi những nội dung thách thức các niềm tin đó. Điều này đã bao vây các cá nhân một cách hiệu quả trong một bong bóng văn hóa hoặc tư tưởng, dẫn đến một cái nhìn hạn hẹp và mang tính tùy chỉnh hơn về thế giới. Các lựa chọn do các thuật toán này đưa ra đôi khi mới minh bạch. Các ví dụ điển hình bao gồm kết quả tìm kiếm cá nhân hóa của Google và dòng tin tức cá nhân hóa của Facebook. Thuật ngữ bong bóng lọc được nhà hoạt động internet Eli Pariser đặt ra vào khoảng năm 2010. Theo Pariser, hiệu ứng bong bóng có thể có những tác động tiêu cực đến diễn ngôn dân sự, nhưng các quan điểm trái ngược lại coi hiệu ứng này là tối thiểu và có thể giải quyết được. Theo Pariser, người dùng ít được tiếp xúc với các quan điểm trái chiều và bị cô lập về trí tuệ trong bong bóng thông tin của họ. Ông đã đưa ra ví dụ trong đó một người dùng tìm kiếm trên Google từ "BP" và nhận được tin tức đầu tư về BP, trong khi một người tìm kiếm khác nhận được thông tin về vụ tràn dầu Deepwater Horizon, lưu ý rằng hai trang kết quả tìm kiếm "khác biệt rõ rệt" mặc dù sử dụng cùng một từ khóa. và do đó đã làm dấy lên những nghi vấn về tác động của hiện tượng "bong bóng lọc" đối với việc người dùng tiếp xúc với tin giả (fake news) và buồng vang (echo chamber), thúc đẩy sự quan tâm mới đối với thuật ngữ này,
Cách thức
đề ra vào khoảng năm 2010.]]
Nhà nghiên cứu Pariser đã định nghĩa khái niệm bong bóng lọc theo các thuật ngữ chính thức hơn là "hệ sinh thái thông tin cá nhân được cung cấp bởi các thuật toán này." Một công ty internet sau đó sử dụng thông tin này để quảng cáo mục tiêu cho người dùng, hoặc làm cho một số loại thông tin nhất định xuất hiện nổi bật hơn trong các trang kết quả tìm kiếm.

Pariser cũng báo cáo: "Theo một nghiên cứu của Wall Street Journal, năm mươi trang web Internet hàng đầu, từ CNN đến Yahoo đến MSN, cài đặt trung bình 64 cookie chứa đầy dữ liệu và các báo hiệu theo dõi cá nhân. Tìm kiếm một từ như "trầm cảm" trên Dictionary.com, trang web này sẽ cài đặt tới 223 cookie theo dõi và báo hiệu trên máy tính của bạn để các trang Web khác có thể nhắm mục tiêu bạn bằng các thuốc chống trầm cảm. Chia sẻ một bài viết về nấu ăn trên ABC News, và bạn có thể bị đuổi theo khắp nơi trên Web bởi các quảng cáo cho nồi tráng Teflon. Mở ra—dù chỉ trong một thoáng—một trang liệt kê các dấu hiệu cho thấy vợ/chồng của bạn có thể đang ngoại tình và hãy chuẩn bị để bị ám ảnh bởi các quảng cáo thử thai huyết thống DNA".

Trong cuốn The Filter Bubble, Pariser cảnh báo rằng một nhược điểm tiềm tàng đối với việc tìm kiếm có lọc là nó "ngăn cách chúng ta với những ý tưởng, chủ đề mới và thông tin quan trọng," và "tạo ra ấn tượng rằng lợi ích tự thân hẹp hòi của chúng ta là tất cả những gì tồn tại." Ông cảnh báo rằng "việc chỉnh sửa web theo thuật toán vô hình" có thể làm hạn chế sự tiếp xúc của chúng ta với thông tin mới và làm hẹp tầm nhìn của chúng ta.

Việc truy cập vào dữ liệu của các lần nhấp chuột vào liên kết được hiển thị thông qua các phép đo lưu lượng truy cập trang web xác định rằng bong bóng lọc có thể mang tính tập thể hoặc cá nhân. Tính đến năm 2011, một kỹ sư đã nói với Pariser rằng Google đã xem xét 57 mẩu dữ liệu khác nhau để điều chỉnh kết quả tìm kiếm của người dùng một cách cá nhân, bao gồm dữ liệu không phải cookie như loại máy tính đang được sử dụng và vị trí vật lý của người dùng. Nhiều người thậm chí không biết rằng bong bóng lọc tồn tại. Điều này có thể thấy trong một bài báo trên tờ The Guardian, trong đó đề cập đến thực tế rằng "hơn 60% người dùng Facebook hoàn toàn không biết về bất kỳ sự giám tuyển nào trên Facebook, thay vào đó tin rằng mọi câu chuyện từ bạn bè và các trang họ theo dõi đều xuất hiện trong dòng tin tức của họ". Một giải thích ngắn gọn cho cách Facebook quyết định những gì xuất hiện trên dòng tin tức của người dùng là thông qua một thuật toán tính đến "cách bạn đã tương tác với các bài đăng tương tự trong quá khứ". Bài diễn văn chia tay của Barack Obama đã xác định một khái niệm tương tự như bong bóng lọc là một "mối đe dọa đối với nền dân chủ [của người Mỹ]," cụ thể là sự "rút lui vào bong bóng của chính chúng ta, ...đặc biệt là các dòng tin tức mạng xã hội của chúng ta, được bao quanh bởi những người giống chúng ta và chia sẻ cùng quan điểm chính trị và không bao giờ thách thức các giả định của chúng ta... Và ngày càng nhiều, chúng ta trở nên quá an toàn trong các bong bóng của mình đến mức chúng ta bắt đầu chỉ chấp nhận những thông tin, cho dù nó có đúng hay không, phù hợp với ý kiến của mình, thay vì căn cứ ý kiến của mình trên những bằng chứng có sẵn".

Đối với phương tiện truyền thông tin tức, buồng vang là một mô tả ẩn dụ về một tình huống trong đó các niềm tin được khuếch đại hoặc củng cố bằng cách giao tiếp và lặp lại bên trong một hệ thống khép kín. Mặc dù các thuật toán có làm hạn chế sự đa dạng chính trị, một số bong bóng lọc là kết quả của sự lựa chọn của người dùng. Bất kể thuật toán của Facebook cho News Feed là gì, mọi người có xu hướng kết bạn, theo dõi những người chia sẻ niềm tin tương tự hơn. Tuy nhiên, ngay cả khi mọi người có tùy chọn để nhấp vào một liên kết cung cấp các quan điểm trái ngược, họ vẫn mặc định chọn các nguồn được xem nhiều nhất của mình.
Nghiên cứu
Một nghiên cứu năm 2020 từ Đức đã sử dụng mô hình Tâm lý học Ngũ đại (Big Five) để kiểm tra tác động của tính cách cá nhân, nhân khẩu học và tư tưởng đối với việc tiêu thụ tin tức của người dùng. Dựa trên quan điểm rằng số lượng nguồn tin tức mà người dùng tiêu thụ ảnh hưởng đến khả năng họ bị mắc kẹt trong một bong bóng lọc với sự đa dạng truyền thông cao hơn làm giảm khả năng là kết quả của họ gợi ý rằng một số đặc điểm nhân khẩu học nhất định (tuổi cao hơn và nam giới) cùng với một số đặc điểm tính cách nhất định (sự cởi mở cao) có mối tương quan thuận với số lượng nguồn tin tức được các cá nhân tiêu thụ. Nghiên cứu cũng tìm thấy một mối liên hệ tư tưởng tiêu cực giữa sự đa dạng truyền thông và mức độ người dùng tuân theo chủ nghĩa độc tài cánh hữu. Bên cạnh việc đưa ra các yếu tố người dùng cá nhân khác nhau có thể ảnh hưởng đến vai trò của sự lựa chọn người dùng, nghiên cứu này cũng đặt ra các câu hỏi và mối liên hệ giữa khả năng người dùng bị mắc kẹt trong bong bóng lọc và hành vi bỏ phiếu của người dùng. Nghiên cứu cũng thấy rằng "lựa chọn cá nhân" hay thiên kiến xác nhận, cũng ảnh hưởng đến những gì được lọc ra khỏi News Feed. Họ cũng chỉ trích quy mô mẫu nhỏ của Facebook, chiếm khoảng "9% người dùng Facebook thực tế" và thực tế là kết quả nghiên cứu "không thể tái lập" do nghiên cứu được thực hiện bởi "các nhà khoa học của Facebook", những người có quyền truy cập vào dữ liệu mà Facebook không cung cấp cho các nhà nghiên cứu bên ngoài. Nghiên cứu thực nghiệm gần đây của Tan & Yoon (2025) chỉ ra rằng hệ thống đề xuất cá nhân hóa của TikTok và các tính năng bong bóng lọc làm tăng đáng kể cả sự gắn kết của người dùng và tính hữu ích được nhận thức.

Các phát hiện của họ chứng minh rằng tính giải trí, tính thông tin và sự tiện lợi, các đặc điểm dịch vụ cốt lõi của nền tảng, trực tiếp củng cố sự gắn kết của người dùng, từ đó thúc đẩy việc tiếp tục sử dụng ứng dụng. Tan & Yoon (2025) cũng nhấn mạnh rằng thái độ của người dùng đối với quyền riêng tư dữ liệu lớn đóng vai trò điều hòa mức độ phản hồi tích cực của người dùng đối với các đề xuất cá nhân hóa, bổ sung thêm một khía cạnh quan trọng vào việc hiểu ảnh hưởng thuật toán của TikTok. Điều này cũng cho thấy hệ thống đề xuất của TikTok nhanh chóng học hỏi sở thích người dùng thông qua các vi tương tác như thời gian xem, phát lại, tạm dừng và bỏ qua, làm cho nền tảng này hiệu quả một cách độc đáo trong việc dự đoán và củng cố các mối quan tâm của người dùng. Nghiên cứu chỉ ra rằng các tính năng giao diện như cuộn vô hạn, tự động phát và định dạng video ngắn làm khuếch đại sức mạnh của hệ thống đề xuất bằng cách loại bỏ lực cản và tăng khối lượng dữ liệu gắn kết mà nền tảng có thể thu thập. Bot mạng xã hội đã được các nhà nghiên cứu khác nhau sử dụng để kiểm tra sự phân cực và các tác động liên quan được quy cho bong bóng lọc và buồng vang. Một nghiên cứu năm 2018 đã sử dụng bot mạng xã hội trên Twitter để kiểm tra việc cố ý cho người dùng tiếp xúc với các quan điểm đảng phái. nhà hoạt động internet Eli Pariser nhấn mạnh cách mà sự gia tăng xảy ra của bong bóng lọc càng làm tăng giá trị của vốn xã hội bắc cầu của một người như định nghĩa của Robert Putman. Pariser lập luận rằng bong bóng lọc củng cố cảm giác về sự đồng nhất xã hội, điều này làm yếu đi các mối liên kết giữa những người có tiềm năng có các mối quan tâm và quan điểm khác nhau. Liên minh Châu Âu đang thực hiện các biện pháp để giảm bớt tác động của bong bóng lọc. Nghị viện Châu Âu đang tài trợ các cuộc điều tra về cách bong bóng lọc ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tin tức đa dạng của mọi người. Ngoài ra, họ đã giới thiệu một chương trình nhằm giáo dục công dân về mạng xã hội.

Trước những lo ngại gần đây về việc lọc thông tin trên mạng xã hội, Facebook đã thừa nhận sự hiện diện của bong bóng lọc và đã có những bước tiến hướng tới việc loại bỏ chúng. Vào tháng 1 năm 2017, Facebook đã loại bỏ cá nhân hóa khỏi danh sách Chủ đề đang thịnh hành để ứng phó với vấn đề một số người dùng không thấy các sự kiện được bàn luận nhiều ở đó. Tương tự, Google, tính đến ngày 30 tháng 1 năm 2018, cũng đã thừa nhận sự tồn tại của những khó khăn do bong bóng lọc trong nền tảng của mình. Bằng cách huấn luyện công cụ tìm kiếm của mình nhận diện ý định của người dùng (user intent) của một truy vấn tìm kiếm thay vì cú pháp đen trắng của câu hỏi, Google đang cố gắng giới hạn quy mô của bong bóng lọc. Các câu hỏi liên quan đến định kiến hoặc ý kiến gây tranh cãi sẽ không được giải quyết cho đến thời điểm sau đó, thúc đẩy một vấn đề lớn hơn vẫn đang tồn tại đó là liệu công cụ tìm kiếm hoạt động như một trọng tài của sự thật hay như một người hướng dẫn có kiến thức để đưa ra quyết định.
Nguy hại
Bong bóng lọc bắt nguồn từ sự bùng nổ của cá nhân hóa truyền thông, thứ có thể bẫy người dùng. Việc sử dụng AI để cá nhân hóa các sản phẩm cung cấp có thể dẫn đến việc người dùng chỉ xem các nội dung củng cố quan điểm của chính họ mà không thách thức họ. Các trang mạng xã hội như Facebook cũng có thể trình bày nội dung theo cách khiến người dùng khó xác định nguồn gốc của nội dung, dẫn đến việc họ phải tự quyết định xem nguồn đó là đáng tin cậy hay giả mạo. Điều đó có thể dẫn đến việc mọi người quen với việc nghe những gì họ muốn nghe, điều này có thể khiến họ phản ứng cực đoan hơn khi nhìn thấy một quan điểm đối lập. Bong bóng lọc có thể khiến người đó coi bất kỳ quan điểm đối lập nào là sai trái và do đó có thể cho phép truyền thông áp đặt các quan điểm lên người tiêu dùng. Các nghiên cứu giải thích rằng bong bóng lọc củng cố những gì người ta đang suy nghĩ. Đây là lý do tại sao việc sử dụng các nguồn tài nguyên cung cấp nhiều quan điểm khác nhau là vô cùng quan trọng. Các nhà công nghệ, kỹ sư mạng xã hội và các chuyên gia máy tính cũng đã kiểm tra sự phổ biến của bong bóng lọc. Vì nội dung được các cá nhân người dùng mạng xã hội nhìn thấy bị ảnh hưởng bởi các thuật toán tạo ra bong bóng lọc, người dùng các nền tảng mạng xã hội dễ bị ảnh hưởng bởi thiên kiến xác nhận, và có thể bị tiếp xúc với các thông tin thiên lệch, gây hiểu lầm. Phân loại xã hội và các thực hành phân biệt đối xử không chủ ý khác cũng được dự đoán là kết quả của việc lọc cá nhân hóa. Những tiết lộ vào tháng 3 năm 2018 về việc Cambridge Analytica thu thập và sử dụng dữ liệu người dùng của ít nhất 87 triệu hồ sơ Facebook trong cuộc bầu cử tổng thống năm 2016 đã làm nổi bật các hệ lụy đạo đức của bong bóng lọc.
Xem thêm
Giám tuyển thuật toán
Sự cực đoan hóa thuật toán
Bất bình đẳng sự chú ý
Củng cố cộng đồng
Trang trại nội dung
Lý thuyết Internet chết
Chống cực đoan hóa
Buồng vang
Hiệu ứng đồng thuận giả
Phân cực nhóm
Tư duy tập thể
Đại dịch thông tin
Hấp thụ phương tiện truyền thông
Truyền thông hẹp
Hiệu ứng thao túng công cụ tìm kiếm
Lý thuyết tiếp xúc chọn lọc
Sự tình cờ thú vị
Định kiến
Chú thích

Tham khảo
Pariser, Eli. The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You, Penguin Press (New York, 2011)








Berman, Ron & Katona, Zsolt (2020). "Curation Algorithms and Filter Bubbles in Social Networks." Marketing Science, 39(2): 296–316. doi:10.1287/mksc.2019.1208.