Mô hình mô phỏng cách thức thông tin di chuyển trên các mạng xã hội và IoT
Các nhà nghiên cứu từ Đại học Bang North Carolina (NC State) và Văn phòng Nghiên cứu Quân đội của Mỹ đã giới thiệu một mô hình mới cho thấy cách thức thông tin đang lan truyền trên các trang mạng xã hội và Internet Vạn vật (IoT). Phát hiện mới có thể được dùng để thay thế thông tin sai lệch và phổ biến thông tin chính xác nhanh hơn, về bất cứ chủ đề gì từ bảo mật máy tính đến sức khỏe cộng đồng.
“Cho dù trên IoT hay các mạng xã hội, có nhiều trường hợp thông tin cũ, tin đồn sai lệch được lưu hành và gây ra không ít vấn đề. Kết quả quá trình nghiên cứu của chúng tôi ở đây bao gồm một mô hình mới và các phân tích liên quan đến cách thay thế dữ liệu cũ bằng dữ liệu mới trên các mạng này”, Wenye Wang, Giáo sư kỹ thuật điện và máy tính tại NC State, đồng tác giả nghiên cứu, nói. Theo Jie Wang, nghiên cứu sau tiến sĩ tại NC State và cũng là đồng tác giả, kết quả nghiên cứu của họ còn có thể được sử dụng trong việc xác định nơi tốt nhất để đưa dữ liệu mới lên mạng, tăng tốc độ loại bỏ dữ liệu cũ.
Trên báo cáo đăng trên tạp chí IEEE/ACM Transactions on Networking, nhóm nghiên cứu cho thấy kích thước của mạng đóng vai trò quan trọng trong tốc độ thay thế thông tin “xấu” bằng thông tin “tốt”. Tuy nhiên, một mạng lớn không nhất thiết lúc nào cũng tốt hơn hoặc kém hơn một mạng có quy mô nhỏ. Thay vào đó, tốc độ di chuyển dữ liệu chủ yếu còn chịu ảnh hưởng bởi cấu trúc mạng. Một mạng kết nối cao có thể phổ biến dữ liệu mới rất nhanh. Và nếu có thêm yếu tố kích thước mạng lớn, thì dữ liệu mới sẽ di chuyển nhanh hơn nữa. Trong trường hợp các mạng được kết nối chủ yếu bởi một số giao điểm hoặc nút chính hạn chế, các giao điểm này sẽ đóng vai trò như nút thắt cổ chai (bottleneck) mà tại đó dòng chảy của dữ liệu bị suy yếu, tắc nghẽn hoặc ngưng hoàn toàn. Do đó, loại mạng này càng lớn thì dữ liệu sẽ di chuyển càng chậm.
Các nhà nghiên cứu cũng xác định một thuật toán có thể dùng để đánh giá điểm nào trong mạng sẽ cho phép lan truyền dữ liệu mới trên toàn mạng một cách nhanh nhất. “Trên thực tế, điều này có thể được sử dụng để đảm bảo rằng mạng IoT sẽ loại bỏ dữ liệu cũ càng nhanh càng tốt. Phát hiện này cũng có thể áp dụng cho các mạng xã hội trực tuyến và tạo điều kiện cho hoạt động truyền bá thông tin chính xác liên quan đến các chủ đề có sức ảnh hưởng đối với công chúng. Ví dụ, chúng tôi nghĩ rằng nó có thể dùng để chống lại thông tin trực tuyến sai lệch”, đồng tác giả nghiên cứu Jie Wang nói.