Lật tẩy mánh lới những kẻ tuyên truyền thông tin sai lệch vẫn dùng để qua mặt khoa học

Thế nhưng những đạo luật cấm thuốc là vẫn ì ạch đóng bụi trên bàn giấy, có những luật hạn chế xuất hiện 40 năm sau khi bài báo đáng sợ được đăng tải trên Reader’s Digest.

Rất dễ nhận ra tại sao, thậm chí tổng hợp các lý do lại còn viết được thành sách. Đó chính là những gì Naomi Oreskes và Erik Conway đã làm năm 2010: họ xuất bản cuốn sách Merchants of Doubts – Những con buôn sự hồ nghi, vạch ra bộ mặt của ngành công nghiệp thuốc lá đã cố gắng lấp liếm sự thật. Ngành thuốc lá bao bọc lấy chứng cứ ung thư bằng những nghi vấn, khiến người dùng không biết đâu mà lần.

Các công ty sản xuất thuốc là và các doanh nghiệp quan hệ công chúng hợp sức lực và của cải lại, dựng lên Ủy ban Nghiên cứu Ngành Công nghiệp Thuốc lá TIRC, đưa ra những tuyên bố cho rằng thuốc lá không có khả năng khiến người dùng tử vong. Chính chiến thuật đánh lạc hướng thành công đã trì hoãn các đạo luật liên quan tới thuốc lá có hiệu lực sớm hơn.

Tất cả những bằng chứng khoa học đều hiện hữu rõ ràng, nhưng những cuộc tranh luận, những ý kiến trái chiều dựa trên các cơ sở mơ hồ đã khiến đại đa số quần chúng mất phương hướng, mù mờ giữa rừng giả và thật.

Oreskes và Conway cho rằng những kẻ gây dựng thành công chiến thuật thuốc lá xưa kia cũng chính là người đứng đằng sau các ý kiến trái chiều về biến đổi khí hậu.

Cùng lúc đó, xã hội lại dấy thêm lên một câu hỏi khác: Những kẻ hiểm độc đánh lạc hướng nhận định khoa học của đám đông như thế nào?

Câu trả lời bạn tìm kiếm đến từ Jamas Owen Weatherall, Cailin O’Connor từ Đại học California, Justin Bruner tới từ Đại học Quốc gia Úc; họ cùng nhau tạo ra một mô hình giả lập máy tính cho thấy cách thức sự nhất trí ý kiến về khoa học hình thành ra sao, rồi xét tới cách thức sự đồng lòng đó ảnh hưởng lên các chính sách liên quan.

Họ nghiên cứu sâu hơn để trả lời câu hỏi tại sao sự thật lại có thể bị biến tướng dễ dàng đến thế, và những kẻ gieo rắc giả dối đã sử dụng những kĩ năng gì để đạt được mục đích. Họ phát hiện ra cách thức thay đổi sự thật của thời đại mới tinh vi, xảo quyệt hơn nhiều âm mưu thuốc lá xưa kia.

"Ví dụ, năm 1954, TIRC phân phát một mẩu tin nhỏ, tựa đề ‘Một góc nhìn khoa học về các tranh cãi quanh thuốc lá’, cho gần 200.000 bác sĩ, nhà báo, các nhà lập pháp. Trong mẩu tin, họ nhấn mạnh những nghiên cứu có lợi cho mình, đặt ra nghi vấn cho những thông tin cho rằng thuốc lá có hại", đó là case-study mà nhà nghiên cứu Weatherall và đồng nghiệp đưa ra. Họ gọi đó là tự tạo thành kiến – bias production.

Đợt tấn công thứ hai là ủng hộ hết mình những nghiên cứu đơn lẻ đứng về phía quan điểm của bên sản xuất thuốc lá. Ví dụ, họ hết mình ủng hộ nghiên cứu chỉ ra mối liên quan giữa amiăng và ung thư phổi, vì báo cáo khoa học này sẽ chỉ ra thêm những yếu tố gây ung thư phổi khác, chĩa búa rìu dư luận ra xa khỏi bao thuốc lá thơm ngon. Các nhà nghiên cứu gọi đây là chia sẻ có chọn lọc – selective sharing.

Nhóm các nhà khoa học muốn tìm hiểu rõ cách những phương pháp trên ảnh hưởng tới ý kiến cộng đồng. Để có được nó, trước hết họ phải có mô hình giả lập máy tính cho thấy cách khoa học ảnh hưởng lên ý kiến của các nhà lập pháp.

Đầu tiên là các nhà khoa học, nhất trí thực hiện thử nghiệm và cho phép những kết quả khoa học ảnh hưởng lên cách nhìn nhận vấn đề của mình. Mục tiêu của mỗi nhà khoa học là tạo ra hai giả thuyết, quyết định xem đâu sẽ là giả thuyết có ý nghĩa hơn.

Một giả thuyết sẽ dựa trên "hành động A", đã được hiểu rõ, hiệu quả trong khoảng 50% số lần thử. Nó được liên kết trực tiếp tới giả thuyết A.

Ngược lại, giả thuyết B sẽ dựa trên những hành động thiếu nghiên cứu và bằng chứng hậu thuẫn. Các nhà khoa học chưa rõ giả thuyết B hơn hay kém A, nhưng theo lập trình sẵn, thì thực chất giả thuyết B hiệu quả hơn.

Các nhà khoa học sẽ quan sát thực tế dựa trên giả thuyết có sẵn, không rõ kết quả cuối cùng sẽ ra sao. Vậy nên ngay cả khi ta có sự thật giả thuyết B hiệu quả hơn A, một số kết quả cuối cùng vẫn sẽ ủng hộ A.

Trong giai đoạn đầu tiên của hệ thống giả lập, các nhà khoa học sẽ tin vào những điều khác nhau trong cả hai giả thuyết A và B. Ví dụ, một nhà khoa học có chỉ số tin tưởng 0,7 sẽ tin 70% giả thuyết B là đúng, rồi sẽ áp dụng giả thuyết B vào những thử nghiệm tương lai.

Sau mỗi vòng thử nghiệm như vậy, các nhà khoa học sẽ cập nhật xem mình đang tin vào giả thuyết nào, dựa trên kết quả nghiên cứu và các kết quả sẵn có. Thử nghiệm diễn ra liên tục cho tới khi tất cả các nhà khoa học đều tin vào một giả thuyết duy nhất. Bằng cách này, giáo sư Weatherall và cộng sự giả lập được cách nhóm các nhà khoa học tìm ra tiếng nói chung trong nghiên cứu.

Thế nhưng những quan điểm đó có ảnh hưởng ra sao tới nhà lập pháp? Để xác minh, các nhà nghiên cứu tiếp tục tạo ra một nhóm giả lập khác, những nhà lập pháp bị ảnh hưởng bởi ý kiến từ các nhà khoa học, nhưng bản thân họ thì không tác động ngược lại được các nhà khoa học. Điều tối quan trọng: các nhà lập pháp chỉ tin một số lượng nhất định các nhà khoa học.

Các nhà lập pháp khởi đầu vòng giả lập của mình với một thế giới quan riêng, cập nhật theo từng vòng khi sử dụng ý kiến từ các nhà khoa học. Nhưng trong mô hình này, các nhà lập pháp chỉ là bên nhận ý kiến từ bên ngoài và cập nhật bản thân, mục tiêu chính của nghiên cứu nằm tại nhóm thứ ba.

Weatherall và các cộng sự tạo ra nhóm tuyên truyền, đây mới là những người có ảnh hưởng lớn lên các nhà lập pháp, và cũng là mục tiêu chính của nghiên cứu: họ muốn xem cách thức ảnh hưởng ra sao.

Nhóm tuyên truyền quan sát kỹ các nhà khoa học, liên lạc với tất cả các nhà lập pháp với mục đích thuyết phục họ giả thuyết yếu hơn mới là sự thực, chính là giả thuyết A trong nghiên cứu này. Họ làm vậy bằng cách chỉ tìm những nghiên cứu ủng hộ giả thuyết A, đưa cho nhóm lập pháp xem.

Nhóm tuyên truyền có cách thức làm việc tương tự với hai phương cách đã nêu ở trên, tự tạo thành kiến – bias production và chia sẻ chọn lọc – selective sharing. Họ tự chọn ra một nhóm các nhà nghiên cứu để tự tạo thành kiến, rồi chọn ra những kết quả có lợi cho đức tin của mình nhất để chia sẻ.

Cả hai cách trên đều tạo ra những ảnh hưởng lớn, theo Weatherall và cộng sự nhận định, chia sẻ chọn lọc có tác dụng tương đương tự tạo thành kiến, và chi phí để chia sẻ chọn lọc thấp hơn nhiều. Chẳng cần tạo bằng chứng giả, chỉ cần chọn ra được kết quả có lợi là nhóm tuyên truyền đã đạt được mục đích. Những bằng chứng họ chọn lọc ra được dựa trên những nghiên cứu khoa học thật, nên càng có cơ sở để người chưa hiểu chuyện nghe theo.

Nói đi cũng phải nói lại, không chỉ những người tuyên truyền thông tin sai lệch làm sai lệch cách nhìn nhận khoa học của đám đông. Weatherall và cộng sử chỉ ra những nhà báo khoa học cũng cố gắng tìm ra những kết quả hay ho trong một báo cáo nghiên cứu. Áp lực phải tìm những mẩu tin thú vị khiến họ làm vậy và có khi còn ảnh hưởng tới cả những nhà lập pháp. Tuy nhiên, chưa rõ ảnh hưởng của việc chọn tin thú vị để đăng tải ảnh hưởng ra sao tới thế giới thực.

Khám phá của nhóm nghiên cứu sẽ có tác động mạnh mẽ lên cuộc sống mà ta vẫn biết. "Người ta có thể vẫn tưởng việc tự tạo ra thành kiến tác động mạnh tới cộng đồng hơn việc chia sẻ lại thông tin từ người khác. Nhưng thực tế, bằng chứng cho thấy chiến thuật tinh vi, kín đáo hơn lại hiệu quả hơn nhiều".

Vấn đề nhức nhối đã rõ mà cách giải quyết cũng không phải quá cao siêu: cần những nghiên cứu lớn hơn, được đầu tư bài bản hơn. Theo Weartherall và cộng sự nhận định, các nhà khoa học cs tiếng nói cần được khích lệ, ngay cả khi những nghiên cứu của họ chưa đạt được kết quả như mong muốn.

Điều này sẽ khiến việc chia sẻ chọn lọc khó khăn hơn nhiều, sẽ không còn những cá nhân bị ảnh hưởng bởi kẻ có ý đồ xấu.

Và lại một câu hỏi nữa được đưa ra, ai sẽ là người hưởng lợi từ nghiên cứu của Weatherall và các cộng sự? Là những kẻ tuyên truyền tin giả hay các nhà khoa học, các nhà lập pháp?

Trí Thức Trẻ