คุณหรือใครแพร่กระจาย "ข่าวลือ" ในทวิตเตอร์ ?

งานวิจัยข่าวลือในทวิตเตอร์ เป็นประโยชน์ แต่ทำอย่างไรจะดักจับข่าวลือได้แม่นยำกว่านี้ เพราะคนใช้ทวิตเตอร์เป็นพวกขี้เล่น มีคำประชด คำที่พูดจริง หรือเหน็บแนม ฉะนั้นข้อความในทวิตเตอร์จะไม่ตรงไปตรงมา จึงเป็นสิ่งท้าทายทำให้การวิเคราะห์อันไหนข่าวลือ จึงเป็นเรื่องยาก

“ข่าวลือ ท่ามกลางวิกฤตการณ์ทางการเมืองในสื่อใหม่ กรณีศึกษาทวิตเตอร์” ชื่อของงานวิจัยที่นักวิจัยจากคณะนิเทศศาสตร์ จุฬาลงกรณมหาวิทยาลัย และนักวิจัยจากภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาฯ ร่วมกันออกแบบเครื่องมือ ที่เรียกว่า CU.Tweet ก่อนนำมาวิเคราะห์การแพร่กระจายของข้อมูลข่าวลือในทวิตเตอร์

นายนที ธรรมพัฒน์พงศ์ หนึ่งในนักวิจัย กล่าวถึงวัตถุประสงค์ของงานวิจัยชิ้นนี้ เพื่อศึกษาแหล่งที่มาและลักษณะร่วมในเชิงประเด็นของข่าวลือในสังคมออนไลน์ ท่ามกลางวิกฤตการณ์ ศึกษากระบวนการทำงาน ทิศทางการแพร่กระจายของข่าวลือ และศึกษาความคิด ความเชื่อ ทัศนคติที่มีต่อข่าวลือของกลุ่มตัวอย่างในงานวิจัย ก่อนนำไปสู่ข้อเสนอแนะเชิงนโยบาบย กฎหมายที่เกี่ยวกับประเด็นข่าวลือในสื่อออนไลน์

งานวิจัยชิ้นนี้ได้จัดแบ่งรูปแบบข่าวลือ ออกเป็น

1.ข่าวลือ หรือข่าวปล่อย  (Leak Information) ซึ่งท้ายที่สุดเป็นจริง

2.ข่าวลือที่มีผลเป็นเท็จ (False Information) ซึ่งท้ายที่สุดไม่มีมูลความเป็นจริง

3.ข่าวลือที่คงสภาพ (Remain Rumour) ไม่ได้รับการยืนยันหรือปฏิเสธ ยังคงลือกันต่อไป 

7 ประเภทข่าวลือที่งานวิจัยชิ้นนี้ได้ศึกษา

1.นโยบายสาธารณะ (Public Figure) กรณีเว็บไซต์ลงประชามติปลอม

2.บุคคลสำคัญ (Public Figure) กรณีสนธิเส้นเลือดในสมองแตก กรณีนางไก่ตายในคุก กรณีสรยุทธ โดยยิงถล่ม

3.เรื่องต้องห้าม (Taboo and sensitive issue) กรณีในหลวงรัชกาลที่ 9 สวรรคต กรณีวัชโรทัย

4.วิกฤตการณ์ (Crisis) กรณีรัฐประหาร

โดยกลุ่มเป้าหมายที่ทำการศึกษาข่าวลือในทวิตเตอร์ (Twitter)   มีทั้งกลุ่มนักการเมือง พรรคการเมือง ,สำนักข่าว นักข่าว, หน่วยงานราชการ, กลุ่มการเมือง และ คนดัง และนักวิชาการ

ผศ.พิจิตรา สึคาโมโต้ คณะนิเทศศาสตร์ จุฬาฯ บอกถึงคาแรคเตอร์ข่าวลือ ต้องการการมีส่วนร่วม ให้คนเข้ามามีส่วนร่วม โดยมีวิวัฒนาการมาจากการกระซิบกระซาบ พูดคุย ส่งต่อ และเป็นเรื่องสาธารณะที่มีผลกระทบมาก 

“ข่าวลือไม่สามารถหาแหล่งข่าวได้ จากที่เราสืบค้นผ่าน CU.Tweet พบว่า ข่าวลือไม่มีวันตาย ไม่มีวันหายไปจากสารบบอย่างสิ้นเชิง เพียงแต่รอระยะเวลาว่า จะขึ้นมาในกระแสมากน้อยแค่ไหน ข่าวลือไหลไปทุกแพลตฟอร์ม และข้ามแพลตฟอร์ม”

ผศ.พิจิตรา ยอมรับว่าในวิจัยนี้ เราไม่สามารถบอกได้ว่า คนแรกที่ทวิตข่าวลือ คือใคร หรือใครเป็นต้นตอของข่าวลือ เพราะอาจมีการทวิตมาจากแพลตฟอร์มอื่น แต่ก็แสดงให้เห็นว่า ข้อมูลข่าวสาร รวมถึงข่าวลือได้ไหลไปทุกแพลตฟอร์ม และข้ามแพลตฟอร์มด้วย

“กรณีข่าวลือนางไก่ตายในคุก ที่สืบค้นเจอ ต้นตอมาจากเฟชบุคแฟนเพจ หรือกรณีข่าวลือสนธิเส้นเลือดในสมองแตก ก็มาจากทีวีข่าว เป็นรายการเล่าข่าว หรือกรณีข่าวลือในหลวงรัชกาลที่ 9 เสด็จสวรรคต ก็มาจาก Intertional News อ้าง ซึ่งแหล่งข่าวของข่าวลือไหลข้ามสื่อกัน”

ผศ. พิจิตรา กล่าวถึงการสืบค้นข่าวลือในทวิตเตอร์ผ่านโปรแกรม CU.tweet ทำให้รู้ว่า ข้อมูลหน้าจอมาจากการผลิตซ้ำ รีทวิต โดยต้นตอเนื้อหาข่าวลือกระจุกตัวไม่มากเท่ากับรีทวิต

ขณะที่บัญชีต้นตอข่าวลือ พบเป็นบัญชีรายชื่อบุคคลธรรมดา โดยทุกข่าวลือ จาก 7 กรณีศึกษา มีมูล  แต่ก็มีบางข่าวลือก็เกิดจากการจับแพะชนแกะ  

นอกจากนี้ งานวิจัยยังพบประเด็นข่าวลือในทวิตเตอร์จะเหมือนการทำข่าวปกติ มีการเกาะกระแส ยกเว้นบางกรณีไม่มีบริบทอะไรก็เกิดกระแสขึ้นมา เช่นกรณีข่าวต้องห้าม อีกทั้งยังพบว่า ภาษาของข่าวลือ เป็นภาษาพูด เตือนภัย สร้างความฉงนสงสัย ตื่นตระหนก หรือไม่ก็เชิงคำถาม

"การทำงานและแพร่กระจายของข่าวลือ ไม่มีวันตายยังทำงานอยู่ในโลกออนไลน์ ส่วนวงจรข่าวลือจะจบเร็วหรือไม่นั้นขึ้นอยู่กับว่า พิสูจน์ง่ายหรือยาก เช่น ข่าวลือคนตายพิสูจน์ง่าย เมื่อได้รับการพิสูจน์จะหมดในวันเดียว หรือซาลงไป"ผศ. พิจิตรา นำเสนอผลวิจัย และชี้ชัดว่า  ข่าวลือและข่าวแก้มีกระบวนการแพร่กระจายที่คู่ขนานกัน เช่น การเก็บข้อมูลหลังมีข่าวลือการรัฐประหาร พบว่า นักข่าวมีบทบาทแก้ข่าวลือ และสามารถชะลอข่าวลือได้ หรือทำให้ข่าวลือหายไปได้ ด้วยความน่าเชื่อถือของสำนักข่าวแต่ละแห่งเอง

ส่วนคำถาม ทำไมคนบนโลกออนไลน์ถึงพร้อมเชื่อและแชร์ข่าวลือนั้น ผศ. พิจิตรา ระบุ  คนที่ทวิตข่าวลือต่อ เพราะรู้สึกมีความเป็นวงใน ดูเป็นทันสมัย หรือไม่ก็มีประสบการณ์ร่วมพร้อมเชื่อข่าวลือนั้นๆ เขาเหล่านั้นพร้อมที่จะเชื่อและแชร์ต่อ โดยเฉพาะเมื่อเป็นข่าวที่ตรงข้ามกับขั้วตรงข้ามของตน เป็นต้น

ทั้งนี้ คณะวิจัยได้เสนอทางแก้ของ "ข่าวลือ" ด้วยว่า การใช้กฎหมายอาจไม่ทันข่าวลือที่ถูกเผยแพร่อย่างรวดเร็ว ฉะนั้น Crowdsource อาจเป็นตัวช่วย ให้ประชาชนมีบทบาทเช็คข่าวลือ พร้อมกันนี้ก็ต้องมีหน่วยงานที่เข้ามาจัดการกับข่าวลือ มีการแก้ข่าวทันควัน เพื่อให้ข่าวลือหยุดชะงัก

คณะวิจัยยังเห็นว่า คนกลุ่มที่มีบทบาทสำคัญ (influencer) คือสื่อมวลชน และสื่อมวลชนต้องกระโดดกลับมาในแพลตฟอร์มออนไลน์ให้ได้   

"วันนี้คณะวิจัยพบว่า ข่าวลือ คือซอมบี้ไม่มีวันตาย สื่อมวลชนต้องเสียเวลาไปเท่าไหร่ เพื่อเช็คว่า จริงหรือไม่จริง และกลายเป็นภาระในงานข่าว ดังนั้นเครื่องมือ ไม่ว่า CU.Tweet หรือเครื่องมืออื่นๆ น่าจะเป็นประโยชน์กับสังคมและทำให้งานวิจัยนี้ได้ทำอะไรให้กับคนในโลกออนไลน์มองว่า เป็นภาระอยู่”

ขณะที่ดร.พีรพล เวทีกูล วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ จุฬาฯ และคณะ ได้สรุปสมมติฐานที่ได้จาก CU.Tweet  ให้เห็นระบบการแพร่กระจายข้อมูลทางทวิตเตอร์ พบว่า

- ผู้ใช้งานทวิตเตอร์มักจะส่งต่อข้อมูลข่าวสารจากสำนักข่าวมากกว่ากลุ่มการเมือง

- กลุ่มสำนักข่าวจะไม่โพสต์เกี่ยวกับข่าวลือ กลุ่มสำนักข่าวจะระบุแหล่งข่าวอย่างชัดเจน และกลุ่มนักข่าวจะอ้างแหล่งที่มา ไม่ทวิตหรือพูดลอยๆ ขึ้นมา  

สอดคล้องกับดร. ประจักษ์ ก้องกีรติ อาจารย์ประจำคณะรัฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาตร์  หนึ่งในผู้นิยมใช้ืทวิตเตอร์ เชื่อมั่นว่า ผู้ใช้ทวิตเตอร์จะมีการกลั่นกรองข่าวลือระดับหนึ่ง เมื่ออ่านข้อความทางทวิตผู้ใช้จะระมัดระวังในการส่งต่อ ฉะนั้นการศึกษาวิจัยข่าวลือในทวิตเตอร์ จำเป็นต้องศึกษาข่าวลือที่ข้ามแพลตฟอร์มด้วย เช่น ในไลน์กรุ๊ป หรือเฟชบุค เป็นต้น

พร้อมกันนี้ เขาเชื่อว่า นักข่าวจะทวิตหรือส่งต่อข้อความแบบคุมโทน ไม่ทวิตสะเปะสะปะ จะทวิตข่าวที่เช็คแล้ว มีข้อเท็จจริงรองรับ มีแหล่งข่าว ขณะเดียวกันคนที่มีเชื่อเสียงมากๆ จะไม่ใช่ต้นต่อของการเผยแพร่ข่าวลือ เพราะต้องระวังเครดิต

"ข่าวลือจึงโผล่มาจากบัญชีรายชื่อคนธรรมดา คนไม่มีชื่อเสียง  เป็นคอการเมือง กล้าทวิตอะไรที่สุ่มเสี่ยง คนเหล่านี้จึงเผยแพร่ข่าวลือมากที่สุด และมีเฉดสีทางการเมือง" ดร. ประจักษ์  วิพากษ์ตอนท้ายของการนำเสนองานวิจัย และมองว่า งานวิจัยข่าวลือในทวิตเตอร์ โดยรวมแล้วเป็นประโยชน์ แต่ทำอย่างไรจะดักจับข่าวลือได้แม่นยำกว่านี้ เพราะคนใช้ทวิตเตอร์เป็นพวกขี้เล่น มีคำประชด คำที่พูดจริง หรือเหน็บแนม

ฉะนั้นข้อความในทวิตเตอร์ เขาเห็นว่า จะไม่ตรงไปตรงมา นี่จึงเป็นสิ่งท้าทายจะวิเคราะห์อย่างไร อันไหน คือ ข่าวลือ

ปัจจุบัน "ทวิตเตอร์" ถูกนำมาใช้ในการกระจายข้อมูลข่าวสารทั้งจากสื่อมวลชน บุคคลสาธารณะ และบุคคลทั่วไปอย่างรวดเร็ว 

จากสถิติปี 2556 พบว่า จำนวนผู้ใช้ทวิตเตอร์  2 ล้านคน โดยมีค่าเฉลี่ยการส่งข้อความ 5.5 ล้านข้อความต่อวัน (10 ล้านข้อความต่อวัน)  และจะมีจำนวนมากช่วงเวลา 22:00 น.-เที่ยงคืน

ปี 2559 กระโดดเพิ่มขึ้น 3 เท่า จำนวนผู้ใช้ทวิตเตอร์ถึง 5.3 ล้านคน

จะเห็นว่า ข้อมูลบนทวิตเตอร์มีปริมาณมหาศาล การส่งต่อรวดเร็วมาก 300 ทวิตต่อนาที อีกทั้งยังหลากหลายรูปแบบ จึงทำให้การจัดเก็บข้อมูลดูเป็นเรื่องยากลำบาก แต่หากไม่มีการจัดการด้านข้อมูล หรือมีระบบ มีการพัฒนาเครื่องมือให้สะดวก และง่ายต่อการใช้งานเลย เราก็จะเห็นดั่งเช่นทุกวันนี้ 

"กว่าความจริงจะสวมรองเท้า ข่าวลือก็ท่องไปรอบโลกแล้ว (Before Truth wear the shoes,rumours already finish the world)”