Bài học rút ra từ nhóm nghiên cứu FactCheck.LT :

TikTok đã chuyển mình từ các thử thách nhảy và meme thành một nền tảng then chốt để định hình dư luận và lan truyền thông tin. Nhờ hệ sinh thái nội dung trực quan và kết nối độc đáo, nền tảng này cung cấp insight theo thời gian thực về thảo luận của công chúng cho các nhà nghiên cứu, đội ngũ kiểm chứng thông tin và nhóm hoạch định chính sách.

Hướng dẫn này cung cấp một quy trình thực tiễn, dựa trên bằng chứng để giám sát thông tin sai lệch trên TikTok, được đúc rút từ các nghiên cứu sâu rộng do FactCheck.LT thực hiện qua nhiều chu kỳ bầu cử tại Đông Âu.

Vì sao phân tích dữ liệu TikTok quan trọng đối với nghiên cứu về thông tin sai lệch?

Thuật toán của TikTok không chỉ phản ánh các xu hướng văn hóa — mà còn chủ động định hình chúng. Phân tích của chúng tôi cho thấy các thông điệp chính trị thường xuyên tận dụng nội dung giải trí, âm thanh thịnh hành và mạng lưới nhà sáng tạo nội dung để tiếp cận những nhóm khán giả hiếm khi theo dõi tin tức truyền thống.

Hệ thống phân tích xu hướng của nền tảng vận hành dựa trên các mối liên kết giữa âm thanh, hashtag, hiệu ứng và creator/nhà sáng tạo nội dung. Khi lập bản đồ mạng lưới đồng xuất hiện theo chủ đề, bạn có thể xác định thời điểm các luồng thông tin bên lề bắt đầu len vào các cộng đồng đại chúng, qua đó cung cấp tín hiệu cảnh báo sớm về nguy cơ lan truyền thông tin sai lệch. Ngữ cảnh quyết định mọi thứ trong môi trường này, vì các xu hướng hình thành trong mối quan hệ với các xu hướng khác chứ không tồn tại độc lập.

Những yếu tố cốt lõi nào cần được theo dõi?

1. Mạng lưới hashtag và khung kể chuyện

Thông tin sai lệch hiếm khi lan truyền chỉ qua một hashtag duy nhất. Thay vào đó, nó hình thành một mạng lưới liên kết phức tạp thông qua các cụm hashtag liên quan, tạo cầu nối giữa các cộng đồng khác nhau. Nghiên cứu của chúng tôi về các hashtag độc hại trên TikTok tại Belarus cho thấy các hashtag về sức khỏe đã đóng vai trò cầu nối sang nội dung chính trị, cho phép các luận điệu vượt qua ranh giới cộng đồng vốn dĩ tách biệt.

Điểm mấu chốt là không chỉ theo dõi các hashtag chính mà còn cả toàn bộ mạng lưới thẻ liên quan xung quanh. Những thẻ lân cận có mức đồng xuất hiện cao, các cụm cộng đồng và các điểm ngoại vi thường báo hiệu sớm đợt dịch chuyển khung thông điệp tiếp theo. Phân tích các mẫu quan hệ này theo thời gian giúp phân biệt khung thông điệp cốt lõi với các trường hợp chiếm dụng mang tính cơ hội.

Nguồn ảnh: Exolyt

Nguồn nghiên cứu: Luận điệu độc hại: TikTok ở Belarus và nghệ thuật thao túng kỹ thuật số

Trong bản cập nhật tháng 7, Exolyt đã bổ sung khả năng chọn khoảng thời gian tùy chỉnh trên bộ biểu đồ các hashtag liên quan vốn rất chuyên sâu và ấn tượng. Việc phân tích biểu đồ này đã gợi mở việc khảo sát một hashtag còn có quy mô lớn hơn – “змагары” / “fighters”.

2. Mẫu âm thanh như phương tiện chuyển tải xuyên ngôn ngữ

Âm thanh mẫu (audio templates) truyền tải ý tưởng vượt qua rào cản ngôn ngữ nhanh hơn nội dung dạng văn bản. Khẩu hiệu chính trị lan tỏa qua âm thanh viral là một trong những cách khuếch đại thông điệp hiệu quả nhất, với các CTA giống hệt nhau xuất hiện dưới nhiều nội dung tưởng như không liên quan. Trong các mùa bầu cử, chúng tôi liên tục ghi nhận mô thức này như một chỉ báo về hoạt động điều phối có chủ đích, thay vì lan tỏa tự nhiên.

Tốc độ tiếp nhận âm thanh giữa các cộng đồng ngôn ngữ khác nhau cung cấp insight quan trọng về mức độ điều phối thông điệp. Khi cùng một mẫu âm thanh xuất hiện đồng thời ở nhiều cộng đồng ngôn ngữ, đặc biệt trong khoảng thời gian rất ngắn, điều đó cho thấy hoạt động khuếch đại được điều phối hơn là lan truyền tự nhiên.

3. Insight từ bình luận và dữ liệu kiểm chứng (ground truth)

Phần bình luận thường hé lộ sự phối hợp mà nội dung chính khéo léo ẩn đi. Phân tích bình luận TikTok của chúng tôi trong mùa hè 2025 cho thấy việc phân tích dòng thời gian bình luận kết hợp với phân tích ở cấp độ cụm từ giúp phân biệt nội dung meme mang tính vui đùa với các nỗ lực thuyết phục có chủ đích và những chiến dịch brigading (huy động đám đông có tổ chức).

Nguồn ảnh: Exolyt

Nguồn nghiên cứu: Các tài khoản ủng hộ chính phủ Belarus trên TikTok bình luận như thế nào

Việc lặp lại cùng một cách diễn đạt trên nhiều video, các đợt bình luận dồn dập trong thời gian ngắn, và các lời kêu gọi hành động (CTA) theo kiểu copy‑paste là những tín hiệu rõ ràng của sự phối hợp. Sự dồn nén theo thời gian của các thông điệp giống hệt nhau trên các nội dung không liên quan là bằng chứng đặc biệt thuyết phục về hoạt động được dàn dựng, thay vì phản hồi tự nhiên của cộng đồng.

4. Mạng lưới Creator và chuỗi micro-influencer

Các câu chuyện lan truyền qua mạng lưới micro-influencer với hiệu quả vượt trội. Các chiến dịch ảnh hưởng hiệu quả nhất xác định những nhà sáng tạo nội dung hiện diện xuyên nhiều cộng đồng và liên tục gieo các khung thông điệp mang màu sắc chính trị trên nhiều chủ đề. Những tài khoản bắc cầu giữa các cộng đồng này trở thành các nút then chốt để khuếch đại câu chuyện.

Phân tích hiệu quả đòi hỏi theo dõi không chỉ các chỉ số của từng nhà sáng tạo nội dung mà còn cả các mẫu hình ở cấp độ mạng lưới, bao gồm các đợt bùng nổ tăng trưởng, hoạt động chéo giữa các hashtag, mức độ chồng lấn tệp khán giả và mẫu hình hợp tác. Các mạng lưới vận động đồng nhịp—đăng nội dung tương tự trong khoảng thời gian ngắn hoặc thể hiện các mẫu hình tương tác đồng bộ—cho thấy khả năng có sự phối hợp vượt ra ngoài động lực tự nhiên của cộng đồng.

5. Tín hiệu cộng đồng theo khu vực và ngôn ngữ

Cấu trúc cộng đồng trên TikTok, được tổ chức xoay quanh các hashtag như #BookTok và #PoliTikTok, tạo lợi thế phân tích để nhanh chóng nắm bắt mạch câu chuyện. Phân tách chủ đề theo địa lý và ngôn ngữ cho phép nhận diện thời điểm các cộng đồng vốn ít giao thoa bất ngờ dùng chung hashtag hoặc âm thanh — tín hiệu của sự can thiệp từ bên ngoài hoặc hoạt động seeding thông điệp có chủ đích.

Qua nghiên cứu tại Belarus, Ba Lan và Romania, chúng tôi nhận thấy các nhóm khán giả thuộc cộng đồng kiều dân, ở khu vực biên giới và nói ngôn ngữ thiểu số thường là mục tiêu sớm cho việc thử nghiệm thông điệp. Những cộng đồng này là nơi thử nghiệm trước khi thông điệp được triển khai ở quy mô dân số lớn hơn, vì thế chúng trở thành chỉ báo cảnh báo sớm quan trọng.

*Mẹo chuyên gia từ Exolyt

Tuy nhiên, xử lý sự phức tạp của lắng nghe mạng xã hội đa ngôn ngữ có thể là một thách thức lớn trong phân tích dữ liệu mạng xã hội. Đã có vô số sắc thái văn hóa cần cân nhắc; nay các đội ngũ còn phải vượt qua thiên lệch do dữ liệu tập trung vào tiếng Anh để thực sự khai thác sự phong phú của các ngôn ngữ khác, từ đó tạo ra insight toàn cầu toàn diện và chính xác hơn. Nhận thấy tầm quan trọng của âm thanh, Exolyt đã ra mắt tính năng phiên âm video để hỗ trợ phân tích nội dung hiệu quả hơn.

Nếu bạn là một chuyên gia social listening đang đối mặt với thách thức này, hãy dùng thử Exolyt để có ngay insight tức thời về nội dung video.

6. Trí tuệ hình ảnh vượt ra ngoài caption

Các chiến dịch tác động dư luận ngày càng cài cắm thông điệp vào văn bản trên màn hình, logo hoặc các yếu tố thị giác mà phần caption không hề nhắc tới. Phân tích ở cấp độ khung hình phát hiện các tín hiệu ám chỉ (dog-whistle) và những mạch nội dung nằm ngoài caption mà các hệ thống theo dõi chỉ dựa vào từ khóa thường bỏ sót hoàn toàn. Lớp nội dung thị giác này thường chứa những thông điệp nhạy cảm hoặc gây tranh cãi nhất, được cố ý tách rời khỏi phần văn bản có thể tìm kiếm.

Sự khác biệt giữa nội dung trong caption và nội dung ngoài caption phản ánh ý đồ và mức độ tinh vi. Những nội dung được thiết kế để né tránh hệ thống phát hiện thường ẩn thông điệp chính trong phần hiển thị (visual) trong khi giữ caption có vẻ vô hại, vừa tạo khả năng phủ nhận hợp lý vừa đảm bảo thông điệp vẫn truyền tải đến đúng khán giả mục tiêu.

7. Nhận diện mẫu hình theo thời gian

Xu hướng thực sự cho thấy nhịp tăng trưởng và tương tác hữu cơ, dao động tự nhiên. Những cú đẩy nhân tạo thường tăng vọt vào khung giờ bất thường, xuất hiện theo chu kỳ đều đặn như máy móc, hoặc lặp lại theo nhịp hằng ngày — những tín hiệu của tự động hóa, không phải hành vi tự nhiên của cộng đồng.

Xếp chồng đường cong tăng trưởng hashtag, mô hình tần suất đăng và tốc độ tăng bình luận tạo ra các dấu vân tay giúp phân biệt khuếch đại dàn dựng với tương tác cộng đồng tự nhiên. Những dấu vân tay theo thời gian này có giá trị đặc biệt khi kết hợp với phân tích mạng lưới creator và các chỉ số tương đồng nội dung.

Ví dụ về phân tích mạng lưới nhà sáng tạo nội dung trên Exolyt.

Nguồn ảnh: Exolyt

Nguồn nghiên cứu: Belarus làm bệ phóng: Video TikTok lan truyền các luận điệu của Điện Kremlin vào Moldova

Làm thế nào để duy trì quy trình theo dõi có hệ thống cho nghiên cứu về thông tin sai lệch có chủ đích?

• Thiết lập phạm vi và tham số

Hoạt động giám sát hiệu quả bắt đầu từ việc xác định rõ bức tranh mối đe doạ, dù trọng tâm là bầu cử, các chủ đề về di cư, thông tin sai lệch về sức khỏe hay địa chính trị khu vực. Những chương trình thành công thiết lập bộ tiêu chí theo dõi ban đầu, bao gồm 3–5 hashtag cốt lõi, 2–3 âm thanh đang thịnh hành và 10–20 creator chủ chốt có sức ảnh hưởng xuyên cộng đồng.

Mục tiêu phải rõ ràng và đo lường được, ví dụ: “phát hiện các luận điệu sai lệch mới xuất hiện về quy trình bỏ phiếu qua bưu điện” hoặc “theo dõi tuyên truyền xuyên biên giới nhắm vào cộng đồng nói tiếng thiểu số”. Sự cụ thể này giúp việc thu thập dữ liệu tập trung hơn và ngăn tình trạng mở rộng phạm vi ngoài kiểm soát (scope creep) khiến hiệu quả phân tích suy giảm.

• Bản đồ hóa mạng lưới và phân tích mối quan hệ

Xây dựng bản đồ mạng lưới toàn diện cho mỗi hashtag hạt giống cho thấy hệ sinh thái rộng hơn của nội dung và các cộng đồng được kết nối. Những bản đồ này làm nổi bật các hashtag lân cận có mức trùng lặp cao, các mô hình phân cụm cộng đồng và các điểm ở rìa mạng lưới — thường là tín hiệu sớm về những mạch chủ đề mới nổi.

Ảnh chụp hàng tuần của các mạng lưới kết nối này ghi lại sự biến chuyển theo thời gian, làm rõ cách các cụm hình thành, hợp nhất hoặc phân mảnh trước tác động của các sự kiện bên ngoài hoặc động lực nội bộ cộng đồng. Các nút ngoại vi cần được đặc biệt chú ý, vì chúng thường là chỉ báo sớm cho sự chuyển dịch khung câu chuyện ở giai đoạn tiếp theo.

• Insight về nhà sáng tạo và phân tích mạng lưới

Xây dựng danh sách theo dõi các tài khoản hiện diện trong nhiều cộng đồng hoặc thường xuyên liên quan tới các hashtag và âm thanh đang được theo dõi là nền tảng cho phân tích mạng lưới. Những nhà sáng tạo này thường đóng vai trò cầu nối giữa các cộng đồng, giúp truyền tải các câu chuyện vượt qua các ranh giới truyền thống.

Đối chiếu đa nguồn giữa mẫu hình tăng trưởng, các chỉ số tương tác và sắc thái cảm xúc trong bình luận cho thấy các mạng lưới đang hoạt động có phối hợp. Những hoạt động tinh vi nhất duy trì hành vi của từng tài khoản trông tự nhiên, nhưng ở cấp độ mạng lưới lại thể hiện sự phối hợp rõ rệt thông qua đăng tải đồng bộ, chia sẻ các yếu tố câu chuyện chung, hoặc các mẫu hình tương tác được điều phối.

• Khai thác bình luận và phân tích cụm từ

Thu thập định kỳ các bình luận từ các tài khoản trong danh sách giám sát và từ nội dung có mức tương tác cao đề cập đến các chủ đề mục tiêu cung cấp dữ liệu thực chứng để phân biệt phản ứng tự nhiên của cộng đồng với thông điệp được điều phối. Phân tích n-gram đơn giản trên các bình luận nổi bật giúp phát hiện các kịch bản và luận điểm lặp lại — chỉ dấu của những chiến dịch truyền thông được điều phối.

Các đợt tăng đột biến trong thời gian ngắn của những bình luận dùng câu chữ tương tự, xuất hiện trên nhiều video không liên quan, là bằng chứng rất mạnh về hành vi phối hợp. Những bất thường về tốc độ bình luận, nhất là khi đi kèm các mẫu câu lặp lại, giúp phân biệt tương tác cộng đồng chân thực với khuếch đại dàn dựng.

• Phân tích nội dung trực quan

Phân tích có hệ thống ở cấp độ khung hình tìm kiếm các từ khóa được nhúng, khẩu hiệu và tín hiệu thị giác — bao gồm biển hiệu, biểu tượng đảng phái và URL — mà phần caption cố ý bỏ qua. Lớp insight thị giác này thường chứa những thông điệp nhạy cảm nhất, được thiết kế để tiếp cận đúng đối tượng mục tiêu đồng thời né tránh các hệ thống phát hiện dựa trên văn bản.

Quá trình tài liệu hóa cần phân loại cẩn trọng các phát hiện thành hai nhóm: nội dung xuất hiện trong caption và nội dung ngoài caption; nhóm sau thường là dấu hiệu của các chiến thuật che giấu có chủ đích. Việc chụp màn hình phục vụ tài liệu hóa cần cân bằng giữa mục tiêu bảo toàn bằng chứng và thực hành tiết lộ thông tin một cách có trách nhiệm.

• Sản phẩm Báo cáo và Phân tích chuyên sâu

Báo cáo hiệu quả cần theo dõi các điểm đỉnh trong mạch câu chuyện thông qua trực quan hóa tăng trưởng của hashtag và âm thanh, đồng thời tập trung vào các insight có thể hành động. Bản tóm tắt hằng tuần cần trả lời bốn câu hỏi cốt lõi: điều gì đã biến động, ai tạo ra sự thay đổi đó, vì sao điều đó quan trọng, và khuyến nghị hành động là gì.

Thách thức là tránh tái khuếch đại nội dung gây hại, đồng thời vẫn cung cấp đủ bằng chứng cho việc ra quyết định. Ảnh chụp màn hình cắt gọn, sơ đồ mạng lưới với các chi tiết nhạy cảm được làm mờ và phân tích mẫu ở mức tổng hợp giúp đảm bảo cân bằng giữa minh bạch và trách nhiệm.

Ví dụ về các nghiên cứu tình huống theo chu kỳ bầu cử do FactCheck thực hiện

• Ba Lan: Rửa sạch luận điệu xuyên biên giới

Hoạt động giám sát xuyên biên giới của chúng tôi ghi nhận việc các hệ sinh thái truyền thông có liên hệ với Belarus kiểm thử và hợp thức hóa thông điệp một cách có hệ thống, rồi đưa các thông điệp đó vào nội dung TikTok tiếng Ba Lan trước các kỳ bầu cử. Chiến dịch này đóng gói lại các luận điểm thông qua những nhà sáng tạo nội dung gần gũi, bỏ qua hệ sinh thái truyền thông nội địa để tiếp cận trực tiếp cử tri trẻ.

Phân tích theo dòng thời gian về các đột tăng nội dung bằng tiếng Ba Lan, kết hợp với lập bản đồ mạng lưới creator/nhà sáng tạo nội dung, chỉ ra cách nội dung video dạng ngắn đã bỏ qua các quy trình kiểm chứng thông tin truyền thống. Điểm tinh vi không nằm ở từng nội dung riêng lẻ mà ở cách tiếp cận có hệ thống đối với việc tuyển mộ creator và điều phối thời điểm triển khai câu chuyện.

TikTok đã ảnh hưởng như thế nào đến kết quả cuộc bầu cử tổng thống tại Ba Lan bởi FactCheck

• Romania: Tốc độ tăng trưởng hashtag và diễn biến chiến dịch

Chu kỳ bầu cử Romania 2024–2025 cho thấy hashtag xoay quanh ứng viên và các vấn đề chính sách thay đổi nhanh chóng. Thông điệp chính trị liên tục tận dụng các xu hướng giải trí để tiếp cận nhóm công chúng vốn chủ động né tránh nội dung chính trị.

Phân tích ở cấp độ bình luận là then chốt để phân biệt phản hồi tự nhiên của cộng đồng với các nỗ lực thuyết phục được điều phối. Việc các cụm từ giống hệt nhau xuất hiện trên các video không liên quan trong khoảng thời gian ngắn, dồn dập là bằng chứng rõ ràng về sự điều phối; đồng thời, lập bản đồ mối quan hệ cho thấy các câu chuyện chính trị đã bắc cầu sang các cộng đồng giải trí thông qua các mẫu âm thanh dùng chung và hợp tác giữa các nhà sáng tạo nội dung.

Cuộc đua giữa các ứng cử viên tổng thống Romania trên TikTok bởi FactCheck

• Albania: Mạng lưới phân mảnh và chính trị bản sắc

TikTok tại Albania cho thấy các cụm hashtag phân mảnh, tăng vọt trong thời gian ngắn, nơi nội dung về bản sắc chính trị hòa lẫn với các xu hướng phong cách sống thông qua cơ chế Duet và Stitch của TikTok. Các tính năng cộng tác sẵn có trên nền tảng trở thành những công cụ khuếch đại câu chuyện, vượt qua ranh giới giữa các cộng đồng.

Bản đồ hóa mạng lưới quan hệ giúp nhận diện sớm việc hình thành các cầu nối giữa các chủ đề, từ đó cho phép nhóm phân tích thiết lập các tham số giám sát hiệu quả hơn cho những đợt triển khai chiến dịch tiếp theo. Trường hợp này nhấn mạnh rằng sự phân mảnh cộng đồng thực tế có thể tăng tốc độ lan tỏa câu chuyện bằng cách tạo ra nhiều lộ trình khuếch đại diễn ra đồng thời.

Các hashtag chính trị đang thịnh hành trên TikTok tại Albania

Các khung đạo đức và quy trình nào cần được tuân thủ trong phương pháp nghiên cứu này?

• Quyền riêng tư và trách nhiệm của nền tảng

Phương pháp nghiên cứu phải bảo vệ quyền riêng tư cá nhân và tuân thủ điều khoản dịch vụ của các nền tảng. Làm việc hoàn toàn với dữ liệu công khai giúp tránh vi phạm quyền riêng tư đồng thời vẫn duy trì hiệu quả phân tích.

Các nỗ lực tái định danh làm suy yếu chuẩn mực đạo đức và tính hợp lệ của nghiên cứu bằng cách chuyển trọng tâm từ các mẫu hành vi sang nhắm mục tiêu cá nhân.

Tuân thủ điều khoản của nền tảng bảo đảm thực hành nghiên cứu bền vững và duy trì quyền truy cập phục vụ giám sát liên tục. Vi phạm không chỉ có nguy cơ bị đình chỉ tài khoản cá nhân mà còn dẫn đến các hạn chế ở phạm vi rộng hơn, có thể làm suy giảm năng lực nghiên cứu ở cấp cộng đồng.

• Giảm tác hại trong thực hành nghiên cứu

Báo cáo nghiên cứu cần cân bằng giữa minh bạch và giảm thiểu tác hại, đồng thời tránh khuếch đại chính các luận điệu đang được nghiên cứu. Ảnh chụp màn hình cắt gọn, sơ đồ mạng với chi tiết nhạy cảm được làm mờ, và việc trình bày các mẫu hình ở cấp độ tổng hợp giúp duy trì cân bằng giữa bằng chứng và trách nhiệm.

Các tác động kéo theo của việc công bố nghiên cứu cần được cân nhắc kỹ lưỡng, vì các phân tích học thuật hoặc phân tích chính sách có thể vô tình cung cấp hướng dẫn thực thi cho các đối tượng có ý đồ xấu. Việc cung cấp bối cảnh và trình bày phương pháp cần cân bằng giữa giá trị học thuật và nguy cơ bị lạm dụng.

• Tính chặt chẽ trong phân tích và tiêu chuẩn bằng chứng

Không phải mọi bất thường đều cho thấy sự phối hợp hay ý đồ xấu. Phân tích chặt chẽ cần nhiều tín hiệu hội tụ, thay vì dựa vào một dấu hiệu đơn lẻ. Kết hợp các mẫu hình theo thời gian với dấu hiệu lặp lại của cùng một mạng lưới nhà sáng tạo nội dung và các tín hiệu thị giác ngoài caption tạo nền tảng vững chắc hơn cho việc quy kết nguồn gốc so với bất kỳ chỉ số đơn lẻ nào.

Tiêu chuẩn tài liệu hóa phải bảo đảm khả năng tái lập, đồng thời bảo vệ nguồn tin và phương pháp nhạy cảm. Lưu trữ URL, ảnh chụp màn hình có đóng dấu thời gian và minh bạch về phương pháp cho phép kiểm chứng mà không làm suy giảm năng lực giám sát liên tục hoặc ảnh hưởng đến bảo mật nguồn tin.

Làm thế nào để triển khai chiến lược giám sát thông tin sai lệch?

Giai đoạn 1: Phát triển hạ tầng

Việc triển khai thành công bắt đầu từ việc xác định rõ phạm vi rủi ro, bao gồm trọng tâm chủ đề, phạm vi địa lý và tham số ngôn ngữ. Thiết lập bộ tiêu chí ban đầu là nền tảng để mở rộng có hệ thống, bắt đầu từ 3–5 hashtag cốt lõi, 2–3 âm thanh thịnh hành và 10–20 nhà sáng tạo nội dung có sức ảnh hưởng chéo.

Lập bản đồ mối quan hệ ở đường cơ sở xác lập điểm xuất phát cho phân tích xu hướng, ghi nhận cấu trúc cộng đồng và dòng chảy câu chuyện hiện có trước khi bắt đầu giai đoạn theo dõi. Đường cơ sở này giúp phát hiện những thay đổi mà nếu không, rất dễ bị xem là hoạt động bình thường trên nền tảng.

Giai đoạn 2: Theo dõi có hệ thống

Cập nhật danh sách theo dõi nhà sáng tạo hằng tuần giúp nắm bắt các mạng lưới ảnh hưởng đang thay đổi và những điểm kết nối giữa các mạch nội dung mới hình thành. Phân tích mẫu hành vi trong bình luận làm rõ các tín hiệu phối hợp mà giám sát ở cấp nội dung có thể bỏ sót. Phân tích trực quan từng khung hình phát hiện các thông điệp ẩn được thiết kế để tránh bị phát hiện bởi các hệ thống phát hiện dựa trên văn bản.

Phát hiện bất thường theo thời gian kết hợp nhiều nguồn tín hiệu để nhận diện các mẫu khuếch đại được dàn dựng. Việc tích hợp tốc độ tăng của hashtag, tần suất đăng, mẫu tương tác và thời điểm bình luận tạo ra bộ dấu hiệu toàn diện để phân biệt hoạt động tự nhiên với hoạt động phối hợp.

Giai đoạn 3: Sản xuất thông tin phân tích

Cập nhật danh sách theo dõi nhà sáng tạo hàng tuần giúp nắm bắt sự vận động của các mạng lưới ảnh hưởng và các cầu nối mạch nội dung mới xuất hiện. Phân tích mẫu bình luận phát hiện các tín hiệu phối hợp mà việc giám sát ở cấp nội dung có thể bỏ sót. Rà soát trực quan theo từng khung hình phát hiện các thông điệp cài cắm được thiết kế để né tránh các hệ thống phát hiện dựa trên văn bản.

Truyền thông với các bên liên quan đòi hỏi phải điều chỉnh sản phẩm insight theo nhu cầu từng đối tượng, dù phục vụ nghiên cứu học thuật, xây dựng chính sách hay ứng phó trong vận hành. Phát triển các khuyến nghị về thông điệp đối trọng giúp hoàn thiện chu trình insight, cho phép triển khai chiến lược chủ động thay vì thuần phản ứng.

Các hàm ý chiến lược của việc theo dõi thông tin sai lệch là gì?

Các chiến dịch lan truyền thông tin sai lệch tận dụng triệt để các cơ chế vận hành cốt lõi của TikTok: khuếch đại bằng thuật toán, những người truyền tải thông điệp được xem là chân thực, và tốc độ lan truyền nội dung rất nhanh. Tuy nhiên, khi tiếp cận một cách có hệ thống, chính những đặc tính này lại mở ra cơ hội phát hiện sớm và phản ứng nhanh.

Nhận định then chốt từ nghiên cứu của chúng tôi qua nhiều chu kỳ bầu cử là: các chiến dịch gây ảnh hưởng tinh vi để lại những dấu hiệu có thể nhận diện trên nhiều chiều phân tích. Không một chỉ số đơn lẻ nào đủ để xác định dứt khoát tác nhân đứng sau, nhưng sự hội tụ bằng chứng từ phân tích mạng lưới, mẫu hình theo thời gian, mức độ tương đồng nội dung và các bất thường về tương tác sẽ tạo nên khả năng phát hiện mạnh mẽ.

Thành công đòi hỏi phải nhìn nhận TikTok không phải là một môi trường thông tin hỗn loạn, mà là một hệ thống có cấu trúc với các mẫu hình có thể dự báo và những bất thường có thể nhận diện. Với cách tiếp cận có hệ thống kết hợp lập bản đồ mối quan hệ, insight từ bình luận và đánh giá nội dung toàn diện, hoạt động giám sát mạng xã hội chuyển từ đánh giá thiệt hại sau sự cố (bị động) sang phát hiện sớm rủi ro (chủ động).

Mục tiêu then chốt là chuyển hóa nhiễu trên mạng xã hội thành insight sẵn sàng để ra quyết định, đủ nhanh để phản ứng hiệu quả. Điều đó đòi hỏi không chỉ năng lực phân tích nâng cao mà còn kỷ luật vận hành, nền tảng đạo đức, cùng việc truyền đạt rõ ràng về cả năng lực lẫn giới hạn tới các bên liên quan đang dựa vào nguồn insight này cho những quyết định then chốt.

Tài liệu hướng dẫn theo dõi hoạt động tuyên truyền thông tin sai lệch này được biên soạn và đúc rút từ các nghiên cứu chuyên sâu do FactCheck.LT thực hiện qua nhiều chu kỳ bầu cử và các chiến dịch ảnh hưởng. Các ấn phẩm nghiên cứu của họ cung cấp những nghiên cứu tình huống chi tiết và tài liệu về phương pháp.