Tác động của nội dung và nguồn bài đăng đến thái độ công chúng đối với chính sách hạn chế phương tiện sử dụng xăng tại Hà Nội

Lê Thị Duyên

Email: [email protected]

Nguyễn Ngọc Trâm Anh

Email: [email protected]

Hà Xuân Bách

Email: [email protected]

Nguyễn Thị Phương Linh

Email: [email protected]

Nguyễn Nhị Hà Phương

Email: [email protected]

Viện Kinh tế và Kinh doanh quốc tế, Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội

Tóm tắt

Nghiên cứu phân tích tác động của nội dung và nguồn bài đăng đến thái độ công chúng trên mạng xã hội đối với chính sách hạn chế xe chạy xăng tại Hà Nội vào thời điểm Chỉ thị 20/CT-TTg được ban hành năm 2025. Dữ liệu Facebook được thu thập bằng công cụ tự động hóa tích hợp Facebook APIs. Sau sàng lọc thu về 123 bài đăng, nguồn đăng và 2015 bình luận; sử dụng mô hình học máy PhoBERT phân loại cảm xúc và phân tích bằng mô hình logit thứ bậc. Kết quả cho thấy nội dung tích cực có khả năng thuyết phục nhóm đang có thái độ trung lập, trong khi nguồn xác thực chỉ làm tăng khả năng chuyển từ trung lập sang ủng hộ, nhưng lại khuếch đại tác động tiêu cực và tạo “phản ứng ngược” khi truyền tải thông điệp quá tích cực. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất truyền thông chính sách minh bạch, đa dạng hóa kênh, ưu tiên phát ngôn trung gian, thiết lập lộ trình truyền thông, đồng thời xây dựng cơ chế tiếp nhận phản hồi hiệu quả.

Từ khoá: Cấm xe chạy xăng, độ tin cậy nguồn, nội dung bài đăng, phân tích mạng xã hội, thái độ công chúng

Summary

This study analyzes the impact of post content and source credibility on public attitudes toward the policy restricting gasoline-powered vehicles on social media in Ha Noi at the time Directive 20/CT-TTg was issued in 2025. Facebook data were collected using an automated tool integrated with Facebook APIs. After screening, the dataset comprised 123 posts with identified sources and 2,015 comments; sentiment classification was conducted using the PhoBERT machine learning model, followed by analysis with an ordered logit model. The results indicate that positive content is effective in persuading individuals with neutral attitudes, while credible sources increase the likelihood of shifts from neutrality to support; however, they also amplify negative effects and generate a “backfire effect” when conveying overly positive messages. Based on these findings, the authors propose policy communication strategies that emphasize transparency, channel diversification, the prioritization of intermediary voices, the establishment of a communication roadmap, and the development of effective feedback mechanisms.

Keywords: Gasoline vehicle restriction, source credibility, post content, social media analysis, public attitudes

GIỚI THIỆU

Biến đổi khí hậu toàn cầu đang trở nên đáng báo động khi năm 2024 được ghi nhận là năm nóng nhất lịch sử. Trên thế giới, xu hướng chuyển dịch sang giao thông xanh đang diễn ra mạnh mẽ như một giải pháp nhằm giảm phát thải khí nhà kính. Tại Việt Nam, ngày 12/7/2025, Chính phủ đã ban hành Chỉ thị số 20/CT-TTg, trong đó đặt mục tiêu từng bước hạn chế và tiến tới dừng xe máy sử dụng xăng trong khu vực Vành đai 1 tại Hà Nội từ ngày 1/7/2026, đồng thời mở rộng phạm vi thực hiện theo lộ trình đến năm 2030 (Cổng thông tin điện tử Chính phủ, 2025). Chủ trương này đã nhận được sự quan tâm trên các phương tiện thông tin đại chúng và được thảo luận nhiều trên mạng xã hội.

Theo Chong và Druckman (2007), cách thức thông tin được trình bày có ảnh hưởng trực tiếp tới nhận thức và thái độ của công chúng đối với chính sách. Đồng thời, độ tin cậy của nguồn thông tin cũng là yếu tố quan trọng đã được chứng minh có tác động đáng kể đến phản ứng của người tiếp nhận (Li và Wing, 2023; Pee, 2012).

Chính vì vậy, nghiên cứu này nhằm phân tích ảnh hưởng của nội dung bài đăng và nguồn đăng tải đến thái độ của công chúng đối với chính sách hạn chế xe chạy xăng tại Việt Nam, thông qua việc phân tích dữ liệu thu thập từ mạng xã hội. Kết quả nghiên cứu kỳ vọng sẽ bổ sung bằng chứng thực nghiệm cho việc ứng dụng khoa học dữ liệu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong phân tích chính sách, đồng thời cung cấp cơ sở khoa học hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách xây dựng chiến lược truyền thông tối ưu nhằm nâng cao sự đồng thuận xã hội.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Lý thuyết định khung

Entman (1993) giải thích rằng, việc lựa chọn và làm nổi bật một số khía cạnh nhất định của thực tại trong truyền thông sẽ định hướng cách người nhận nhận thức vấn đề. Cách đóng khung khác nhau sẽ tạo ra những hiểu biết và phản ứng khác nhau đối với cùng một sự kiện.

Lý thuyết ảnh hưởng xã hội

Cialdini và Goldstein (2004) mô tả 6 nguyên tắc tâm lý chi phối hành vi tuân thủ và thay đổi thái độ của con người: nhất quán, đối ứng, bằng chứng xã hội, thẩm quyền, sự yêu thích và khan hiếm. Lý thuyết này cho rằng, con người có xu hướng bị thuyết phục bởi những nguồn có thẩm quyền và bởi hành vi của đa số xung quanh họ.

Lý thuyết độ tin cậy nguồn

Lý thuyết này được phát triển bởi Hovland và Weiss (1951), khẳng định rằng, hiệu quả thuyết phục của một thông điệp phụ thuộc lớn vào độ tin cậy của nguồn truyền tải. Lý thuyết chỉ ra rằng, nguồn có độ tin cậy cao tạo ra mức độ chấp nhận và thay đổi thái độ lớn hơn đáng kể so với nguồn có độ tin cậy thấp.

Giả thuyết nghiên cứu

Trong bối cảnh chính sách công, thái độ công chúng đóng vai trò then chốt trong việc quyết định mức độ chấp nhận và thành công của chính sách (Schade và Schlag, 2003).

Nghiên cứu về giá trị của thông điệp cho thấy, nội dung tiêu cực thường tạo ra phản ứng tiêu cực mạnh mẽ hơn (Rim và Song, 2016). Ngược lại, nội dung tích cực nhấn mạnh lợi ích môi trường, sức khỏe, công bằng xã hội có xu hướng tăng cường thái độ ủng hộ (Fairbrother, 2022). Nhóm trung lập được chọn làm nhóm tham chiếu vì đây là vị trí trung tâm trên thang thái độ. Do đó, nghiên cứu đề xuất các giả thuyết sau:

H1a: Nội dung bài đăng tích cực có tác động thuận chiều đến Thái độ của công chúng đối với chính sách hạn chế xe chạy xăng.

H1b: Nội dung bài đăng tiêu cực có tác động ngược chiều đến Thái độ của công chúng đối với chính sách hạn chế xe chạy xăng.

Trong nghiên cứu của Hovland và Weiss (1951), cùng một nội dung, nguồn có độ tin cậy cao tạo ra thay đổi thái độ lớn hơn 22,5% so với nguồn độ tin cậy thấp. Nghiên cứu của Li và See-To (2024) chứng minh độ tin cậy của nguồn thông tin ảnh hưởng trực tiếp đến việc người dùng chấp nhận thông tin và hình thành thái độ. Nguồn đăng không xác thực được chọn làm nhóm tham chiếu vì đây là điểm khởi đầu cho phép đo lường mức độ cải thiện thái độ khi nguồn chuyển sang xác thực. Do đó nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

H2: Nguồn đăng xác thực có tác động thuận chiều đến Thái độ của công chúng đối với chính sách hạn chế xe chạy xăng.

Nghiên cứu của Jones và cộng sự (2003) đã chứng minh, khi nguồn tin có độ tín nhiệm cao, người nhận có xu hướng xử lý thông tin kỹ lưỡng hơn, làm tăng hiệu quả của khung tin tích cực và ngược lại. Eisend (2006) cho thấy nguồn có độ tin cậy cao có thể khuếch đại tác động của nội dung tích cực thông qua cơ chế chuyển đổi niềm tin, trong khi cũng có thể làm giảm nhẹ, điều tiết tác động tiêu cực của nội dung tiêu cực. Do đó nghiên cứu đề xuất các giả thuyết:

H3a: Tương tác giữa nội dung tích cực và nguồn xác thực có tác động thuận chiều đến Thái độ công chúng.

H3b: Tương tác giữa nội dung tiêu cực và nguồn xác thực có tác động thuận chiều đến Thái độ công chúng.

Mô hình nghiên cứu

Trên cơ sở lý thuyết và các giả thuyết nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như Hình.

Hình: Mô hình nghiên cứu

Nguồn: Đề xuất của nhóm tác giả

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng mô hình định lượng Ologit để phân tích dữ liệu. Dữ liệu được thu thập để từ nền tảng Facebook bằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện thông qua công cụ tự động hóa n8n tích hợp Facebook Graph APIs. Nhóm nghiên cứu sử dụng 10 từ khóa liên quan để quét dữ liệu như sau: cấm xe máy xăng Hà Nội; cấm xe xăng vành đai 1; cấm xe xăng; người dân lo lắng cấm xe xăng; no xăng trong vành đai 1; bãi xe điện vành đai 1; chuyển đổi xanh Hà Nội; xe xăng có phải là nguồn ô nhiễm chính; Hà Nội xe điện chủ lực; lộ trình cấm xe xăng. Nhóm tác giả thực hiện thu thập dữ liệu trong hơn 2 tháng, từ tháng 8 tới đầu tháng 11/2025. Kết quả, nhóm tác giả thu thập được 123 bài đăng với 123 nguồn đăng tương ứng và 9.359 bình luận thô. Sau bước sàng lọc nội dung không liên quan, quảng cáo và các bình luận phi văn bản, tập dữ liệu còn 2.015 bình luận.

Tiếp đó, dữ liệu văn bản sau khi được chuẩn hóa được đưa vào mô hình học máy PhoBERT để phân loại bình luận thành 3 sắc thái: tiêu cực, trung lập, và tích cực. Sau khi hoàn thành quá trình thu thập, xử lý và phân loại sắc thái, mẫu nghiên cứu cuối cùng bao gồm 2.015 quan sát mỗi loại, gồm: thái độ công chúng, nội dung bài đăng và nguồn đăng tương ứng (Bảng 1).

Bảng 1: Mô tả các biến

Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Bảng 2: Thống kê mô tả các biến

Nguồn: Phân tích của nhóm tác giả

Kết quả cho thấy dư luận dao động giữa trung lập và hơi tiêu cực. Nội dung bài đăng với giá trị trung bình khoảng 1,94 phản ánh bức tranh thảo luận tương đối cân bằng nhưng với tỷ trọng bài trung lập và tích cực nhỉnh hơn. Về nguồn đăng, 63,2% đến từ các tài khoản không xác thực, cho thấy thảo luận về chính sách phần lớn được dẫn dắt bởi các nguồn không chính thống (Bảng 2).

Bảng 3: Ma trận tương quan

Nguồn: Phân tích của nhóm tác giả

Mối liên hệ tuyến tính giữa nội dung bài đăng và nguồn đăng hàm ý rằng, các nguồn xác thực có xu hướng chia sẻ nội dung trung lập hoặc tích cực hơn về chính sách. Ngược lại, tương quan giữa thái độ công chúng với 2 biến độc lập đều gợi ý rằng, thái độ trên mạng xã hội không thể giải thích bằng tương quan tuyến tính (Bảng 3).

Bảng 4: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến

Nguồn: Phân tích của nhóm tác giả

Kết quả cho thấy, các biến độc lập gồm: Nội dung bài đăng và Nguồn bài đăng đều có hệ số VIF là 1,09 (Bảng 4), có thể kết luận rằng không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.

Tiếp đến, nhóm tác giả sử dụng 2 mô hình logit thứ bậc để kiểm định các giả thuyết. Mô hình 1 được thiết lập dựa trên giả định về tính cộng hưởng tuyến tính; mô hình 2 được thiết lập dựa trên giả định về tính phi tuyến tính và sự phụ thuộc điều kiện (Bảng 5).

Bảng 5: So sánh kết quả hồi quy mô hình logit thứ bậc

Nguồn: Phân tích của nhóm tác giả

Kết quả cho thấy, Mô hình 2 tốt hơn đáng kể so với Mô hình 1. Trong Mô hình 1, nội dung tiêu cực làm giảm 33% tỷ lệ cơ hội thái độ tích cực, trong khi nguồn xác thực không có tác động trực tiếp. Mô hình 2 cho thấy nội dung tích cực từ nguồn không xác thực tăng gấp đôi tỷ số cơ hội ủng hộ chính sách. Tuy nhiên, khi cùng nội dung đó đến từ nguồn xác thực, tác động này bị triệt tiêu hoàn toàn, gợi ý hiện tượng “phản ứng ngược” khi thông điệp chính thống quá tích cực, không phù hợp thực tế. Ngược lại, nguồn xác thực khuếch đại tác động tiêu cực của nội dung không ủng hộ cho thấy cảnh báo từ cơ quan uy tín có sức thuyết phục cao hơn. Tuy nhiên, cả 2 mô hình đều giả định đường song song, cần được kiểm định trước khi đưa ra kết luận cuối.

Bảng 6: Kết quả kiểm định giả định đường song song

Nguồn: Phân tích của nhóm tác giả

Theo Bảng 6, cả 5 phương pháp kiểm định đều cho thấy giả định đường song song bị vi phạm, vì vậy, các kết quả từ Mô hình 1 và Mô hình 2 có thể không chính xác và sẽ được thay thế bằng Mô hình gologit2.

Bảng 7: Kết quả kiểm định Mô hình logit thứ bậc tổng quát

Ghi chú: Giá trị trong bảng là hệ số hồi quy (Coefficients); sai số chuẩn (SE) đặt trong ngoặc vuông bên dưới hệ số. Phương trình 1 ước lượng xác suất thoát khỏi thái độ Tiêu cực; Phương trình 2 ước lượng xác suất chuyển sang thái độ Tích cực . * p < 0,05; ** p < 0,01; *** p < 0,001.

Nguồn: Phân tích của nhóm tác giả

Kết luận giả thuyết nghiên cứu

Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, kết luận các giả thuyết được đưa ra tại Bảng 8.

Bảng 8: Kết luận giả thuyết nghiên cứu

Nguồn: Phân tích của nhóm tác giả

Kết quả từ Bảng 9 cho thấy một hiện tượng tương tác chéo rõ rệt giữa nội dung bài đăng và nguồn đăng. Có thể quan sát được hiệu ứng "phản ứng ngược" đối với nội dung tích cực, khi được đăng bởi nguồn đăng xác thực, xác suất công chúng có tâm lý tích cực giảm 10,2%, trong khi xác suất tâm lý tiêu cực tăng mạnh 19,4%. Ngược lại, cũng nội dung này nếu đăng bởi nguồn đăng không xác thực làm tăng xác suất tâm lý tích cực lên tới 21,9%.

Bảng 9: Hiệu ứng tác động biên

Nguồn: Phân tích của nhóm tác giả

Thảo luận

Thứ nhất, nghiên cứu cho thấy nội dung tích cực có xu hướng thúc đẩy thái độ ủng hộ chính sách (H1a), phù hợp với lý thuyết định khung của Fairbrother (2022) cũng như Chong và Druckman (2007). Tuy nhiên, kết quả cho thấy nội dung tiêu cực (H1b) không có ý nghĩa thống kê, khác với một số phát hiện trước đây như Rim và Song (2016). Điều này có thể phản ánh việc công chúng tại Hà Nội đã dần quen với các luồng thông tin đa chiều, từ đó làm giảm mức độ tác động của các thông điệp tiêu cực riêng lẻ.

Thứ hai, xét về độ tin cậy của nguồn tin, kết quả cho thấy, các nguồn xác thực có khả năng thúc đẩy thái độ theo hướng tích cực, đặc biệt đối với nhóm công chúng còn trung lập (H2). Phát hiện này củng cố các lập luận trước đó của Hovland và Weiss (1951) và Li và Wing (2023), đồng thời gợi ý rằng, uy tín nguồn tin đóng vai trò quan trọng trong việc thuyết phục những người chưa có lập trường rõ ràng, hơn là thay đổi quan điểm của nhóm đã có thái độ đối lập mạnh.

Thứ ba, một điểm đáng chú ý của nghiên cứu là sự xuất hiện của hiện tượng “phản ứng ngược” khi nội dung mang tính tích cực cao được truyền tải từ các nguồn chính thống (H3a) dẫn đến sự suy giảm mức độ ủng hộ trong một số trường hợp. Kết quả này không hoàn toàn phù hợp với kỳ vọng về hiệu ứng khuếch đại thông tin (Eisend, 2006; Jones và cộng sự, 2003), nhưng lại tương đồng với Lý thuyết kháng cự tâm lý của Brehm (1966), khi công chúng có xu hướng phản ứng thận trọng trước những thông điệp mang tính định hướng rõ rệt. Ngược lại, khi nội dung tiêu cực được truyền tải từ các nguồn có độ tin cậy cao (H3b), tác động lại có xu hướng được tăng cường, cho thấy các thông điệp cảnh báo từ nguồn uy tín thường tạo được mức độ chú ý và tin cậy lớn hơn.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

Kết luận

Nghiên cứu cho thấy thái độ của công chúng không chỉ chịu ảnh hưởng từ nội dung thông tin, mà còn phụ thuộc đáng kể vào sự tương tác giữa nội dung và đặc điểm của nguồn đăng tải. Đáng chú ý, hiện tượng “phản ứng ngược” (backlash effect) xuất hiện trong một số trường hợp khi các nguồn chính thống nhấn mạnh thông điệp tích cực. Điều này gợi ý rằng nếu cách truyền tải chưa phù hợp, một bộ phận công chúng có thể trở nên thận trọng hoặc phản ứng theo hướng ngược lại nhằm bảo vệ quan điểm cá nhân. Từ đó, nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng chiến lược truyền thông minh bạch, đa chiều và chú ý đến yếu tố tâm lý tiếp nhận, nhằm từng bước củng cố sự đồng thuận xã hội.

Hàm ý chính sách

Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất một số hàm ý như sau:

Một là, cần chuyển từ cách tiếp cận truyền thông mang tính một chiều sang đối thoại cởi mở và minh bạch hơn. Khi thông tin được trình bày cân bằng, bao gồm cả lợi ích và thách thức, mức độ tin cậy và chấp nhận của công chúng có xu hướng được cải thiện.

Hai là, nên đa dạng hóa kênh truyền thông và tăng cường vai trò của các “tiếng nói trung gian”. Việc khuyến khích sự tham gia của cộng đồng, người có ảnh hưởng hoặc các nhóm người dùng thực tế có thể giúp thông điệp trở nên gần gũi và dễ được tiếp nhận hơn.

Ba là, cần xây dựng lộ trình truyền thông phù hợp với diễn biến tâm lý của công chúng. Có thể triển khai theo 2 giai đoạn: trước hết cung cấp thông tin chính thống, rõ ràng về cơ sở pháp lý và kỹ thuật; sau đó tạo điều kiện để công chúng thảo luận, từ đó hình thành sự đồng thuận một cách tự nhiên.

Bốn là, cần thiết lập cơ chế tiếp nhận và phản hồi ý kiến một cách linh hoạt, tôn trọng các quan điểm khác biệt. Việc lắng nghe và giải đáp các mối quan tâm, đặc biệt liên quan đến sinh kế và chi phí chuyển đổi, sẽ góp phần giảm thiểu tâm lý e ngại và nâng cao hiệu quả thực thi chính sách.

Tài liệu tham khảo:

1. Brehm, J. W. (1966). A Theory of Psychological Reactance. Academic Press.

2. Chong, D., & Druckman, J. N. (2007). Framing Theory. Annual Review of Political Science, 10(1), 103-126.

3. Cialdini, R. B., & Goldstein, N. J. (2004). Social influence: Compliance and conformity. Annual Review of Psychology, 55(1), 591-621.

4. Cổng thông tin điện tử Chính phủ (2025). Chỉ thị số 20/CT-TTg ngày 12/7/2025 về việc tăng cường thực hiện lộ trình chuyển đổi giao thông xanh. https://datafiles.chinhphu.vn/cpp/files/vbpq/2025/7/20-ttg.signed.pdf.

5. Eisend, M. (2006). Source Credibility Dimensions in Marketing Communication-A Generalized Solution. Journal of Empirical Generalisation in Marketing, 10, 1-33.

6. Entman, R. (1993). Framing: Toward Clarification of a Fractured Paradigm. Journal of Communication, 43(4), 51-58.

7. Fairbrother, M. (2022). Public opinion about climate policies: A review and call for more studies of what people want. PLOS Climate, 1(5), e0000030.

8. Hovland, C. I., Weiss, W. (1951). The influence of source credibility on communication effectiveness. Public Opinion Quarterly, 15, 635-650.

9. Jones, L. W., Sinclair, R. C., & Courneya, K. S. (2003). The Effects of Source Credibility and Message Framing on Exercise Intentions, Behaviors, and Attitudes. Journal of Applied Social Psychology, 33(1), 179-196.

10. Li, H., & See-To, EW. (2024). Source credibility plays the central route: an elaboration likelihood model exploration in social media environment with demographic profile analysis. Journal of Electronic Business & Digital Economics, 3(1), 36-60.

11. Pee, L. G. (2012). Trust of Information on Social Media: An Elaboration Likelihood Model. https://aisel.aisnet.org/confirm2012/29/.

12. Rim, H., & Song, D. (2016). “How Negative Becomes Less Negative”: Understanding the Effects of Comment Valence and Response Sidedness in Social Media. Journal of Communication, 66(3).

13. Schade, J., & Schlag, B. (2003). Acceptability of urban transport pricing strategies. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 6(1), 45-61.