Thuật toán gợi ý nội dung ảnh hưởng tâm lý người dùng ra sao?

Bạn mở TikTok hay Facebook chỉ để xem một video, rồi vài chục phút sau vẫn đang lướt mà không nhớ mình bắt đầu từ đâu. Người ta hay đổ lỗi cho thuật toán gợi ý, nhưng bằng chứng cho thấy bức tranh phức tạp hơn. Thuật toán đoán nội dung bạn xem tiếp từ hành vi của chính bạn, và nó gặp những xu hướng sẵn có của tâm trí như chú ý đến cảm xúc mạnh hay so sánh mình với người khác. Còn chuyện nó gây nghiện hay nhốt ta trong bong bóng thì nghiên cứu chưa thống nhất. Cùng Trần Toàn Psy tìm hiểu nhé!

Thuật toán gợi ý nội dung là gì?

Thuật toán gợi ý nội dung (recommender system) là hệ thống tự động chọn từ một kho nội dung rất lớn những bài đăng hoặc video mà bạn có nhiều khả năng quan tâm. Hệ thống xếp chúng theo mức dự đoán đó để hiển thị trên bảng tin hoặc dòng video, chủ yếu dựa vào những gì bạn từng làm.¹ Bạn có thể hình dung nó như một nhân viên quán cà phê chỉ thấy bạn hay gọi món gì, chứ không biết bạn nghĩ gì.

Theo mô tả của chính TikTok, việc xếp hạng dựa trên ba nhóm yếu tố: tương tác của người dùng, thông tin về nội dung và thông tin về người dùng. Với phần lớn người dùng, tương tác như thích, chia sẻ, bình luận, xem hết hay lướt qua thường được tính nặng hơn. Thời gian xem một video cũng có thể được tính vào nhóm này.¹ Bên cạnh đó, Facebook và Instagram cũng dùng các hệ thống trí tuệ nhân tạo để xếp hạng nội dung trong bảng tin và video ngắn.²

Đây là mô tả do các nền tảng tự công bố, không phải kết quả kiểm toán độc lập. Tỷ trọng của từng yếu tố thay đổi theo thời gian và không được nêu cụ thể trong các tài liệu này.¹ Nền tảng cũng cho biết có chủ ý đưa nội dung mới vào để đa dạng hóa những gì bạn xem.¹ Vì vậy, phần còn lại của bài chỉ bàn đến những gì nghiên cứu độc lập đã đo được.

Cuộn vô hạn và phần thưởng biến thiên có khiến ta nghiện không?

Hiện chưa đủ bằng chứng để kết luận như vậy, dù cơ chế học từ phần thưởng có vẻ liên quan. Lịch củng cố tỷ lệ biến thiên (variable-ratio schedule) là kiểu củng cố trong đó một hành vi được thưởng sau một số lần thực hiện thay đổi, ví dụ trung bình mười lần mới có một lần thưởng.³ Khi lướt TikTok hay Facebook, ta không biết video kế tiếp hay hay dở, nên nhiều người cho rằng cơ chế này giải thích vì sao khó dừng.⁴

Một bài viết mang tính khái niệm năm 2023 bắt đầu từ nghiên cứu về cờ bạc. Các tác giả lập luận rằng phần thưởng không đoán trước được có thể tạo ra quá trình học tương tự thông qua tín hiệu dopamine. Theo các tác giả, cuộn vô hạn và gợi ý cá nhân hóa là những nguồn biến thiên mới ở sản phẩm số.⁵ Đây là lập luận lý thuyết, chưa phải phép đo trực tiếp trên người đang lướt mạng.

Về hành vi thật, một nghiên cứu năm 2021 phân tích hơn một triệu bài đăng của hơn 4.000 người trên nhiều nền tảng. Kết quả ghi nhận hành vi đăng bài khớp với nguyên lý học từ phần thưởng: người dùng giãn cách các bài đăng để thu được nhiều phản hồi xã hội nhất. Một thí nghiệm trực tuyến với 176 người cũng chỉ ra rằng phần thưởng xã hội thật sự ảnh hưởng đến hành vi.⁴ Tuy nhiên, các nghiên cứu này đo việc đăng bài chứ không đo việc cuộn xem, và hành vi khớp mô hình học chưa có nghĩa là nghiện.

Các nghiên cứu hình ảnh não cho kết quả chưa thống nhất. Một tổng quan hệ thống năm 2025 gồm 11 nghiên cứu với 504 người ghi nhận rằng nhận “lượt thích” kích hoạt các vùng xử lý phần thưởng, như nhân accumbens. Tuy vậy, các tác giả cũng lưu ý rằng kết quả giữa các nghiên cứu có khác biệt.⁶

Một tổng quan khác năm 2023 gồm 28 nghiên cứu chụp cộng hưởng từ cho rằng dữ liệu chỉ ủng hộ tạm thời tiềm năng gây nghiện của mạng xã hội. Lý do là số nghiên cứu ít, phương pháp khác nhau và thiếu theo dõi dài hạn. Vì vậy, các tác giả nhận định còn quá sớm để coi việc dùng mạng xã hội có vấn đề là một quá trình bệnh lý giống nghiện chất.⁷

Với video ngắn, một tổng quan hệ thống năm 2026 gồm 42 nghiên cứu với gần 47.000 người trẻ, tuổi trung bình 16,8, đã ghi nhận một số mối liên hệ. Xem nhiều mà không theo nếp giờ giấc rõ ràng đi cùng tình trạng kém tập trung, bốc đồng hơn, khả năng tự điều chỉnh thấp hơn và nhiều triệu chứng giống nghiện hơn.⁸ Tuy nhiên, 88% nghiên cứu là cắt ngang, nên vẫn là câu hỏi “con gà hay quả trứng”: dùng nhiều dẫn đến những khó khăn này, hay ngược lại? Chính các tác giả đánh giá bằng chứng là nhất quán nhưng còn sơ bộ.

Tóm lại, cơ chế học từ phần thưởng có bằng chứng ở hành vi đăng bài.⁴ Vùng phần thưởng của não cũng phản ứng với lượt thích.⁶ Tuy nhiên, các nghiên cứu về video ngắn chủ yếu là tương quan, nên câu “dopamine khiến ta nghiện lướt mạng” đi xa hơn những gì các nguồn trên cho phép.

Vì sao nội dung mang cảm xúc mạnh dễ lan rộng?

Có hai lý do được nghiên cứu nhiều. Thứ nhất, nội dung mang cảm xúc đạo đức thu hút sự chú ý nhanh hơn. Thứ hai, phản hồi tích cực từ người khác khiến ta đăng nội dung như vậy nhiều hơn. Trong ba nghiên cứu gồm thí nghiệm trong phòng lab và khoảng 50.000 bài đăng chính trị, nội dung đạo đức và cảm xúc được ưu tiên ở giai đoạn chú ý thị giác sớm hơn nội dung trung tính. Sự thu hút chú ý này liên quan đến việc được chia sẻ lại nhiều hơn, và không giải thích hết được bằng mức kích thích cảm xúc.⁹

Về mức độ lan truyền, một nghiên cứu quan sát năm 2017 phân tích 563.312 tin nhắn về ba chủ đề đạo đức chính trị gây chia rẽ. Mỗi từ mang cảm xúc đạo đức đi kèm mức lan truyền cao hơn khoảng 20%. Hiệu ứng mạnh hơn trong nhóm cùng quan điểm, yếu hơn giữa các nhóm đối lập.¹⁰ Đến năm 2021, một bản phân tích lại phát hiện mô hình này không dự đoán tốt hơn một mô hình vô nghĩa. Các tác giả bản phân tích lại cảnh báo rủi ro khi chỉ dựa vào bằng chứng tương quan từ dữ liệu quan sát lớn.¹¹

Kết quả mới nhất cho thấy hiệu ứng này có thật nhưng nhỏ hơn. Một nghiên cứu lặp lại đăng ký trước năm 2025, với cỡ mẫu 849.266, đã kiểm tra lại điều này. Kết hợp với phân tích gộp 27 nghiên cứu có tổng cỡ mẫu hơn 4,8 triệu, nghiên cứu này ghi nhận mỗi từ mang cảm xúc đạo đức đi kèm số lượt chia sẻ cao hơn khoảng 13%. Mô hình này cũng vượt trội so với các mô hình vô nghĩa.¹² Con số này thấp hơn mức 20% ban đầu, và nghiên cứu mới có sự tham gia của một số tác giả nghiên cứu gốc.

Ngoài ra, tiêu đề tiêu cực cũng thu hút người đọc hơn. Một loạt thử nghiệm ngẫu nhiên trên khoảng 105.000 biến thể tiêu đề của một trang tin đã ghi nhận điều này, với hơn 370 triệu lượt hiển thị. Mỗi từ tiêu cực làm tỷ lệ nhấp tăng khoảng 2,3% ở tiêu đề có độ dài trung bình, còn từ tích cực làm giảm tỷ lệ này.¹³ Kết quả này nói về tiêu đề tin tức, chưa chắc áp dụng cho mọi loại video hay bài đăng cá nhân.

Cơ chế thứ hai là học từ phản hồi xã hội. Hai nghiên cứu quan sát trên Twitter, với 7.331 người dùng và 12,7 triệu bài đăng, cùng hai thí nghiệm hành vi với 240 người đã chỉ ra một cơ chế đáng chú ý. Cụ thể, phản hồi tích cực cho lời bày tỏ phẫn nộ làm tăng khả năng người đó bày tỏ phẫn nộ lần sau, phù hợp với học tăng cường. Người dùng cũng điều chỉnh theo chuẩn mực của mạng lưới mà họ thuộc về.¹⁴

Vậy thuật toán đóng vai trò gì? Một cuộc kiểm toán thuật toán đăng ký trước trên Twitter so sánh cách xếp hạng theo tương tác với bảng tin xếp theo thời gian. Cách xếp theo tương tác khuếch đại nội dung nhiều cảm xúc và thù địch với nhóm đối lập, loại nội dung mà người dùng nói làm họ thấy tệ hơn về nhóm đó. Đáng chú ý là người dùng cũng không ưa các tweet chính trị do thuật toán chọn.¹⁵ Nghiên cứu chỉ ghi nhận loại nội dung được khuếch đại, chứ không cho biết nền tảng có chủ ý như vậy hay không.

Bong bóng lọc và buồng vang là gì, và có thật không?

Buồng vang (echo chamber) là không gian truyền thông khép kín, vừa khuếch đại thông điệp bên trong vừa cách ly chúng khỏi phản bác. Bong bóng lọc (filter bubble) là buồng vang hình thành chủ yếu do thuật toán cá nhân hóa mà người dùng không chủ động chọn.¹⁶ Nói cách khác, buồng vang có thể do chính người dùng tìm đến, còn bong bóng lọc nhấn mạnh vai trò của thuật toán. Ví dụ minh họa: một nhóm Facebook mà ai bất đồng đều bị xóa bình luận có thể trở thành buồng vang.

Bằng chứng cho thấy buồng vang khá hiếm và bong bóng lọc chưa được ủng hộ. Một tổng quan các nghiên cứu hiện có năm 2022 cho biết các nghiên cứu ở Anh ước tính chỉ khoảng 6 đến 8% người dân sống trong buồng vang tin tức thiên về một phe. Phần lớn người dùng có nguồn tin khá đa dạng, và thuật toán nhìn chung đi cùng việc đọc tin hơi đa dạng hơn, trái với giả thuyết bong bóng lọc.¹⁶

Tuy vậy, chính việc tự lựa chọn của một nhóm nhỏ người rất thiên về một phe có thể đưa họ vào buồng vang. Tổng quan này chủ yếu bàn về tin tức chính trị, dựa nhiều vào dữ liệu từ Anh, châu Âu và Mỹ. Câu hỏi liệu kết luận này có đúng với giải trí hay video ngắn vẫn chưa được tổng quan này trả lời. Ngoài ra, các tác giả lưu ý rằng dữ liệu từ riêng một nền tảng thì không đủ để kết luận ai đó đang sống trong buồng vang.¹⁶

Các thí nghiệm lớn trên Facebook và Instagram trong cuộc bầu cử Mỹ năm 2020 bổ sung bằng chứng. Người dùng đồng ý tham gia được chuyển sang bảng tin xếp theo thời gian thay vì thuật toán mặc định. Nhóm này dành ít thời gian hơn trên nền tảng và thấy nhiều nội dung chính trị lẫn nội dung kém tin cậy hơn. Tuy vậy, mức phân cực cảm xúc, phân cực quan điểm và hiểu biết chính trị không đổi đáng kể sau ba tháng.¹⁷

Trong thí nghiệm thứ hai, nội dung từ nguồn cùng quan điểm chiếm phần lớn những gì người dùng Mỹ thấy trên Facebook, dù tin tức chính trị chỉ là một phần nhỏ. Khi giảm khoảng một phần ba nội dung này ở 23.377 người dùng, những người dùng này thấy nhiều nguồn trái chiều hơn và ít ngôn ngữ thiếu văn minh hơn. Tuy vậy, tám thước đo thái độ được đăng ký trước đều không có thay đổi đo lường được.¹⁸

Những kết quả này cần đọc thận trọng. Chúng chỉ phản ánh một cuộc bầu cử, ở một nước, trong khoảng ba tháng, và một số tác giả là nhân viên Meta.¹⁸ Một bài xã luận trên tạp chí Science lưu ý rằng kết quả khiến nhiều người ngạc nhiên và nghiên cứu về mạng xã hội rất phức tạp.¹⁹ Nói gọn lại, bằng chứng hiện có chưa cho thấy thuật toán nhốt đa số người dùng, nhưng cũng chưa đủ để nói thuật toán vô hại ở mọi nền tảng.

FOMO và so sánh xã hội liên quan thế nào đến thuật toán?

FOMO và so sánh xã hội đều là phản ứng tâm lý có sẵn, còn thuật toán chỉ quyết định bạn nhìn thấy ai và điều gì. Các nghiên cứu dưới đây chưa tách riêng được vai trò của thuật toán. Nỗi sợ bỏ lỡ (fear of missing out, FOMO) thường được mô tả gồm hai phần. Đó là nỗi lo bỏ lỡ một trải nghiệm đáng giá mà người khác đang có, và xu hướng muốn kết nối liên tục với người khác qua mạng xã hội.²⁰

Một tổng quan hệ thống kèm phân tích gộp, với 86 mức ảnh hưởng từ 55.134 người, ghi nhận FOMO có liên quan đến việc dùng internet. Mức liên hệ dao động từ yếu (r = 0,11) đến mạnh (r = 0,63) tùy nhóm. Các tác giả lưu ý rằng vẫn chưa rõ yếu tố nào tạo ra sự khác biệt đó.²⁰

So sánh xã hội là việc ta đánh giá khả năng và quan điểm của mình qua người khác, và so sánh lên trên là so với người được cho là hơn mình.²¹ Từ điển Tâm lý học của Hiệp hội Tâm lý Hoa Kỳ lưu ý rằng so sánh lên trên có thể gây cảm giác thua kém, nhưng tùy hoàn cảnh cũng có thể tạo cảm hứng.²¹ Ví dụ minh họa: thấy bạn cùng lớp khoe học bổng, ta có thể thấy mình kém đi hoặc có thêm động lực. Vì vậy, thấy người khác hơn mình trên mạng không tự động khiến ta thấy tệ đi.

Một phân tích gộp năm 2026 trên 54 mẫu độc lập với 36.583 người ghi nhận so sánh lên trên trong môi trường trực tuyến đi kèm các chỉ số tâm lý kém hơn, với r khoảng 0,33. Mối liên hệ mạnh nhất là với cảm xúc tiêu cực mang tính đánh giá xã hội, r khoảng 0,44.²² Đây là mối liên hệ tương quan, nên chưa cho biết đâu là nguyên nhân và đâu là kết quả.

“Nghiện mạng xã hội” có phải một chẩn đoán không?

Không, hiện chưa có chẩn đoán “nghiện mạng xã hội” trong hai hệ thống phân loại chính. Theo trang thông tin của Hiệp hội Tâm thần Hoa Kỳ về DSM-5-TR, tức Sổ tay Chẩn đoán và Thống kê Rối loạn Tâm thần, rối loạn cờ bạc là chứng nghiện hành vi duy nhất được xếp riêng. Rối loạn chơi game qua internet chỉ nằm trong phần dành cho các tình trạng cần nghiên cứu thêm, và tiêu chí đề xuất này không bao gồm việc dùng mạng xã hội hay điện thoại thông minh.²³

Bảng Phân loại Quốc tế về Bệnh tật lần thứ 11 (ICD-11) của Tổ chức Y tế Thế giới có nhóm rối loạn do hành vi gây nghiện, hiện gọi tên cờ bạc và chơi game.²⁴ Nhóm này còn có mục “khác được chỉ định” cho những biểu hiện không đủ tiêu chuẩn của rối loạn khác trong nhóm, nhưng phần mô tả mục này chỉ nêu đặc điểm chung, không gọi tên mạng xã hội. Việc đánh giá thuộc về chuyên gia, chứ không thể tự kết luận từ một bài viết.

Với rối loạn chơi game, hành vi phải đủ nặng để gây suy giảm chức năng đáng kể và thường kéo dài ít nhất 12 tháng. Rối loạn này chỉ ảnh hưởng đến một phần nhỏ người chơi.²⁵ Nói cách khác, ngay cả với hành vi đã được phân loại, dùng nhiều chưa đủ để gọi là rối loạn.

Còn trong giới nghiên cứu, cách gọi này vẫn đang được tranh luận. Một bài tổng quan năm 2017 trên tạp chí Addiction cảnh báo rằng xếp ngày càng nhiều hoạt động thường ngày vào nhóm nghiện hành vi có thể “bệnh lý hóa” những hành vi bình thường. Bài này đề xuất một định nghĩa kèm các tiêu chí loại trừ.²⁶ Trong thực tế, nhiều tổng quan dùng cụm “dùng mạng xã hội có vấn đề” thay cho “nghiện”.⁷

Mạng xã hội ảnh hưởng đến sức khỏe tâm lý đến mức nào?

Nhìn chung, mối liên hệ được ghi nhận là yếu hoặc chưa nhất quán, và tác động phụ thuộc vào người dùng cùng bối cảnh. Một tổng quan của các tổng quan (umbrella review) năm 2022 gồm 25 tổng quan về thanh thiếu niên, trong đó có bảy phân tích gộp. Phần lớn tổng quan đánh giá mối liên hệ này là yếu hoặc chưa nhất quán, trong khi một số ít coi đó là đáng kể và có hại.²⁷

Theo bản khuyến cáo sức khỏe của Hiệp hội Tâm lý Hoa Kỳ, dùng mạng xã hội không tự nó có lợi hay có hại cho người trẻ. Tác động phụ thuộc vào đặc điểm cá nhân, hoàn cảnh sống và tính năng, nội dung cụ thể trên nền tảng. Bản khuyến cáo cũng lưu ý rằng những kết luận về quan hệ nhân quả còn rất hiếm, và nghiên cứu dài hạn thường chưa có. Dữ liệu cần thiết có thể nằm trong các công ty công nghệ mà nhà nghiên cứu độc lập chưa tiếp cận được.²⁸

Làm sao giữ quyền chủ động khi lướt mạng?

Bạn có thể tác động đến những gì thuật toán đưa ra, dù bằng chứng về hiệu quả lâu dài của từng cách còn hạn chế. Trang hỗ trợ của TikTok liệt kê các tùy chọn như bấm “không quan tâm”, quản lý chủ đề, lọc từ khóa, làm mới bảng tin, tắt cá nhân hóa và chọn loại thông báo muốn nhận.¹ Các tùy chọn này do nền tảng tự mô tả, và các nguồn đã đọc không kiểm tra xem chúng có cải thiện sức khỏe tâm lý hay không.

Một thử nghiệm đối chứng ngẫu nhiên năm 2022 trên 154 người trưởng thành, tuổi trung bình 29,6, cho một nhóm nghỉ Facebook, Instagram, Twitter và TikTok trong một tuần, còn nhóm kia dùng như thường. Sau một tuần, nhóm nghỉ có điểm an lạc (well-being) cao hơn, điểm trầm cảm và lo âu thấp hơn.²⁹ Tuy nhiên, người tham gia biết họ thuộc nhóm nào và chỉ được theo dõi một tuần. Các tác giả nhấn mạnh cần kiểm tra thêm ở nhóm lâm sàng và về lâu dài.

Vì chưa có bằng chứng cho biết mẹo nào hiệu quả nhất, cách hợp lý là thử từng thay đổi nhỏ (ví dụ chỉ chỉnh thông báo của một ứng dụng) trong một hai tuần. Sau đó, hãy quan sát xem điều gì thay đổi ở giấc ngủ, tâm trạng và thời gian rảnh của chính mình. Nếu muốn tìm hiểu cách gác lại những việc dang dở để đầu óc dễ nghỉ hơn vào buổi tối, bạn có thể đọc bài về hiệu ứng Zeigarnik và những việc dang dở. Mục tiêu là cảm thấy mình chọn việc dùng mạng, chứ không bị cuốn đi.

Khi nào nên gặp chuyên gia?

Lướt lâu hơn dự định hay thấy tệ sau khi so sánh mình với người khác là trải nghiệm khá phổ biến và thường không cần can thiệp chuyên môn. Tuy nhiên, nếu bạn nhiều lần không giảm được thời gian dùng dù đã cố, hãy trao đổi với bác sĩ hoặc chuyên gia sức khỏe tâm thần. Bạn cũng nên làm vậy khi việc dùng mạng ảnh hưởng rõ đến giấc ngủ, học tập, công việc hay các mối quan hệ. Ngoài ra, nên đi khám khi thấy lo âu hoặc buồn kéo dài nhiều tuần.

Những khó khăn như vậy có thể đến từ nhiều nguyên nhân khác ngoài việc dùng mạng xã hội, nên bạn không cần tự gắn nhãn cho mình. Bạn chỉ cần mô tả cho người có chuyên môn mức độ và thời gian của chúng. Bài về thời gian của một quá trình trị liệu tâm lý có thể giúp bạn hình dung điều sẽ diễn ra nếu chọn tìm hỗ trợ.

Nếu bạn có ý nghĩ tự làm hại bản thân hoặc đang gặp nguy hiểm, hãy đến cơ sở y tế gần nhất hoặc gọi 115. Khi có nguy hiểm tức thời, hãy gọi 113.

Tài liệu tham khảo học thuật