View ICMC Proceedings flipbook.
TS. Hoàng Việt Hà (Chủ biên) TS. Ngô Bích Ngọc (Đồng chủ biên) NHÀ XUẤT BẢN KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ - TRUYỀN THÔNG TRUYỀN THÔNG VÀ CÔNG NGHIỆP SÁNG TẠO TRONG KỶ NGUYÊN GENAI Kỷ yếu Hội thảo ICMC, được tổ chức bởi Swinburne Việt Nam MEDIA, COMMUNICATION AND CREATIVE INDUSTRIES IN THE GENAI ERA
TS. Hoàng Việt Hà (Chủ biên), TS. Ngô Bích Ngọc (Đồng chủ biên) HỘI ĐỒNG KHOA HỌC HỘI THẢO ICMC 2023, ICMC 2025 TS. Hoàng Việt Hà Viện trưởng Viện Đại học Quốc tế FPT, Giám đốc Swinburne Việt Nam TS. Ngô Bích Ngọc Chủ nhiệm chương trình, Trưởng khoa Truyền thông Đa phương tiện, Swinburne Việt Nam TS. Lau Hieng Ho Giáo sư, Phó Hiệu trưởng và Tổng Giám đốc điều hành, Đại học Công nghệ Swinburne, Sarawak, Malaysia TS. Khoa Đỗ Giáo sư Kiến trúc và Thiết kế (Adj. Ind.), Đại học Công nghệ Swinburne, Úc; Hội đồng giám khảo quốc tế (VDAS/VMARK) TS. Mark Finn Phó Giáo sư, Trường Khoa học Xã hội, Truyền thông, Phim và Giáo dục; Giám đốc Đào tạo (Quan hệ đối tác và Lộ trình Giáo dục), Đại học Công nghệ Swinburne, Úc TS. Brian Wong Kee Mun Giáo sư, Trưởng khoa Khoa Kinh doanh, Thiết kế & Nghệ thuật, Đại học Công nghệ Swinburne, Úc TS. Voon Mung Ling Phó Trưởng khoa (Nghiên cứu và Phát triển) Khoa Kinh doanh, Thiết kế và Nghệ thuật, Đại học Công nghệ Swinburne, Úc Ban thư ký biên tập: ThS. Vũ Lan Dung ThS. Phạm Kiều Trang ThS. Nguyễn Lan Chi ThS. Đặng Phương Thảo Hoàng Thị Hiền Minh 2
TS. Kelly Galvin Giảng viên cao cấp, Đại học Công nghệ Swinburne, Úc TS. Mạch Lê Thu Giảng viên, Học viện Chính trị Quốc gia Hồ Chí Minh; Giám đốc Đối ngoại SEAMSA TS. Trương Công Duẩn Giám đốc Đào tạo, Swinburne Việt Nam TS. Lê Anh Ngọc Giám đốc Swinburne Innovation Space; Giám đốc Hiệp hội Khoa học và Công nghệ hội tụ quốc tế (IACST); Giám đốc, Hiệp hội Công nghiệp Máy tính Hàn Quốc TS. Deepanjali Mishra Phó Giáo sư, Giảng dạy bộ môn Truyền thông, Khoa Nhân văn, Viện Đại học Kỹ thuật Kalinga, Ấn Độ TS. Benrazek Youcef Giảng viên, Khoa Truyền thông Đa phương tiện, Swinburne Việt Nam 3
MỤC LỤC LỜI TỰA TƯƠNG LAI CỦA TRUYỀN THÔNG VÀ CÔNG NGHỆ SÁNG TẠO TRONG KỶ NGUYÊN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TẠO SINH (GENAI) CHIẾN LƯỢC PHÁT TRIỂN BÁO CHÍ CHẤT LƯỢNG CAO TRÊN NỀN TẢNG SỐ: KINH NGHIỆM QUỐC TẾ VÀ KHUYẾN NGHỊ CHO VIỆT NAM Ngô Bích Ngọc SOCIAL NETWORKING IN THE METAVERSE: AFFORDANCES OF VR - ENABLED CONNECTION Mark Finn TRAVEL INFLUENCERS AS CATALYSTS FOR FOSTERING OPEN INNOVATION OF TOURISM: A CASE STUDY IN DA LAT Hien Duong DIFFERENT PLATFORMS, SHARED IMAGINARIES: A COMPARATIVE ANALYSIS OF CROSS-PLATFORM USER EXPERIENCES Pham Ngoc Chau, Nguyen Lan Chi THE AI MIRROR: IS ACADEMIA SHAPING THE REFLECTION-MIRROR, MIRROR ON THE CLOUD, WILL AI SPEAK WITH WISDOM OR REPEAT WITH WHAT THE DATA SEES? Khoa Do, Ngo Bich Ngoc THE RISE OF DIGITAL NATIONAL NARRATIVES: A CASE STUDY OF THE FACEBOOK FANPAGE GOVERNMENT INFORMATION IN VIETNAM Mach Le Thu CUỘC CHIẾN CHỐNG TIN GIẢ: CHIẾN LƯỢC ỨNG PHÓ KHỦNG HOẢNG TRUYỀN THÔNG TRÊN MẠNG XÃ HỘI Lê Quốc Vinh SÁNG TẠO KHÔNG GIỚI HẠN: SINH VIÊN SWINBURNE ỨNG DỤNG VÀ LÀM CHỦ AI TRONG SẢN XUẤT SẢN PHẨM TRUYỀN THÔNG Phạm Đức Anh TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG NGHỆ THUẬT VÀ QUẢNG CÁO Nguyễn Xuân Việt VAI TRÒ CỦA CÔNG NGHỆ TRUYỀN THÔNG - GIAO TIẾP MỚI TRONG HỖ TRỢ GIÁO DỤC HÒA NHẬP TẠI VIỆT NAM Vũ Anh Tú 6 10 17 35 55 70 84 95 107 114 118 4
125 132 151 166 180 192 210 226 246 257 SỰ KẾT HỢP GIỮA CON NGƯỜI VÀ AI TRONG KỂ CHUYỆN SÁNG TẠO VÀ XÂY DỰNG CÂU CHUYỆN TRUYỀN THÔNG Đinh Trần Tuấn Linh TRUST IN AI-GENERATED VS. HUMAN-CREATED SHORT-FORM CONTENT ON SOCIAL MEDIA: AUDIENCE PERCEPTIONS AND INFLUENCING FACTORS Duong Hoai Lan, Tran Minh Tung, Vo Thi Kim Oanh AI-DRIVEN CONTENT CREATION IN BRAND COMMUNICATION: CONCEPTS, OPPORTUNITIES AND LIMITATIONS Anh Tuan Le, Nguyen Thi Thanh Tam FACTORS INFLUENCING STUDENTS’ ATTITUDES AND MOTIVATIONS TOWARD USING CHATGPT FEEDBACK IN THEIR LEARNING Ngu Ik Ying HARNESS A SIMPLE DESIGN TO COMMUNICATE AUTHENTIC LEARNING MOMENTS Kelly Galvin, Louise Townsin THE IMPACT OF SOCIAL COMMERCE DRIVEN BY TRENDS AND TECHNOLOGIES ON ONLINE SHOPPING ATTITUDES AND BEHAVIORS TOWARD AI SEARCH FOR BRANDS AND PRODUCT COMPARISONS IN THE AGE OF DIGITALIZATION IN VIETNAM Nguyen Thanh Tri THE IMPACT OF SOCIAL MEDIA ON MENTAL HEALTH OF DIGITAL NATIVES: A GLIMPSE OF INTERNATIONAL STUDENTS IN TURKEY Youcef Benrazek, Rajab Idd Muyingo AN ANALYSIS OF SCIENCE COMMUNICATION ON SOCIAL MEDIA COVERAGE IN VIETNAM AND GERMANY Truong Thi Kim Oanh, Detlef Briesen SENTIMENT ANALYSIS OF VIETNAMESE NEWS MEDIA ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE Hoang-Long Cao, Hanh Nguyen, Mach Le Thu PHIÊN THẢO LUẬN: ĐỔI MỚI TRONG TRUYỀN THÔNG THỜI ĐẠI AI VÀ VAI TRÒ CỦA CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC & NGHIÊN CỨU TRONG VIỆC ĐỊNH HÌNH TRUYỀN THÔNG ỨNG DỤNG AI 5
International Conference on Media and Communication (ICMC) là diễn đàn quy tụ các học giả, chuyên gia và nhà lãnh đạo trong ngành truyền thông trao đổi chuyên sâu về những vấn đề khoa học, thực tiễn của ngành truyền thông và công nghiệp sáng tạo. Hội thảo được tổ chức với cấu trúc đa dạng, kết hợp giữa các bài phát biểu chính (keynotes), phiên trình bày, hội thảo chuyên đề (workshop), thảo luận nhóm (panel discussion), và trình bày báo cáo học thuật với các phiên trao đổi mở. Cách tiếp cận này nhằm mang đến một góc nhìn toàn diện về những công cụ mới, cùng với những vấn đề đạo đức cần được cân nhắc trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ. Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng tái định hình cách con người tương tác, tiếp cận thông tin và ra quyết định, lĩnh vực truyền thông cũng đứng trước những chuyển dịch mang tính cách mạng. Việc ứng dụng AI không chỉ mở ra những cơ hội mới trong sáng tạo nội dung và cá nhân hóa trải nghiệm, mà còn đặt ra những yêu cầu mới về đạo đức, tính minh bạch và khả năng quản trị khủng hoảng truyền thông hiệu quả trong thời đại số. Hội thảo ICMC 2023 với chủ đề “Truyền thông kỹ thuật số: Con người, dữ liệu và đổi mới công nghệ truyền thông”, được tổ chức vào tháng 11/2023 tại Swinburne Việt Nam, hướng đến việc khám phá các khía cạnh đa dạng của truyền thông kỹ thuật số trong bối cảnh khoa học dữ liệu, công nghệ đổi mới và trí tuệ nhân tạo ngày càng tham gia nhiều hơn vào chu trình sản xuất và hoạt động của ngành truyền thông và phương tiện truyền thông, nhằm nắm bắt các cơ hội và thách thức do những tiến bộ công nghệ này mang lại. Chúng tôi sẽ xem xét cách hành vi, nhận thức và động lực xã hội của con người tương tác với lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi các nền tảng kỹ thuật số; cách các thuật toán và hệ thống AI được tận dụng để phân tích và tác động đến dòng chảy thông tin hiện nay. ICMC 2023 đã thu hút sự quan tâm lớn từ cộng đồng nghiên cứu. Bên cạnh Việt Nam, chúng tôi còn nhận được các bài viết đến từ nhiều quốc gia như: Ireland, Malaysia, Philippines, Đức, Thái Lan, Vương quốc Anh, Úc, Bỉ, Trung Quốc. LỜI TỰA TƯƠNG LAI CỦA TRUYỀN THÔNG VÀ CÔNG NGHỆ SÁNG TẠO TRONG KỶ NGUYÊN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TẠO SINH (GENAI) 6 Truyền thông và công nghiệp sáng tạo trong kỷ nguyên GenAI
Hội thảo ICMC 2025, tổ chức tháng 11/2025 với chủ đề “Truyền thông Đổi mới Sáng tạo trong Kỷ nguyên AI: Các Chiến lược Sáng tạo Tối ưu, Đạo đức và Thách thức trong Quản trị Khủng hoảng Truyền thông” cũng đã quy tụ các nhà nghiên cứu, chuyên gia và khách mời đến từ nhiều quốc gia, cùng thảo luận về những đổi mới, sáng tạo và cân nhắc đạo đức quan trọng. Swinburne Việt Nam luôn nỗ lực góp tiếng nói vào diễn đàn toàn cầu thông qua các hoạt động nghiên cứu, liên minh học thuật và hợp tác với các tổ chức truyền thông - báo chí quốc tế, các cơ sở giáo dục đại học, viện nghiên cứu thuộc lĩnh vực này trong quy mô quốc gia, và quốc tế. Nhà trường luôn nỗ lực tham gia những hoạt động này với mục tiêu đóng góp tích cực vào tiến trình đối thoại học thuật về sự phát triển và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực truyền thông và truyền đạt thông tin. Trong tầm nhìn ngắn hạn, trí tuệ nhân tạo chắc chắn chưa thể thay thế hoàn toàn vai trò của con người. Tuy nhiên, để duy trì năng lực cạnh tranh, các tổ chức và cá nhân cần phải làm chủ các công cụ AI, sử dụng chúng như những trợ lý thông minh hỗ trợ công việc một cách hiệu quả. ICMC 2025 tập trung thảo luận bốn nhóm nội dung chính: 1. Đổi mới và sáng tạo trong truyền thông số: Phân tích cách các công cụ dựa trên AI tối ưu hóa hiệu quả truyền thông trên các nền tảng số; đồng thời chia sẻ những thực tiễn tốt nhất khi ứng dụng AI trong sản xuất truyền thông, tương tác mạng xã hội và phân phối nội dung phù hợp với các nhóm đối tượng khác nhau; 2. Chiến lược sáng tạo & tiếp thị nội dung: Khám phá các yếu tố như cá nhân hóa nội dung, tăng cường tương tác của người dùng, áp dụng yếu tố trò chơi hóa (gamification), đảm bảo quyền riêng tư và khả năng tiếp cận truyền thông; 3. Các thách thức đạo đức trong truyền thông do AI tạo ra: Tập trung vào những lo ngại về đạo đức khi nội dung được tạo bằng AI ngày càng đa dạng, bao gồm sự công bằng, tính xác thực và quyền riêng tư; đồng thời tìm hiểu cách các cá nhân có thể duy trì quyền kiểm soát đối với các sản phẩm do AI hỗ trợ và các quyết định do AI đưa ra; 4. Quản trị khủng hoảng và truyền thông rủi ro: Phân tích các chiến lược quản lý khủng hoảng truyền thông liên quan đến AI, đặc biệt là khi khủng hoảng xuất phát từ nội dung do AI tạo ra; thảo luận về việc cải thiện các khung truyền thông rủi ro nhờ vào dữ liệu và phân tích do AI cung cấp. Những nội dung này không chỉ đặt nền tảng cho các phiên thảo luận chuyên sâu tại hội thảo mà còn góp phần định hình tư duy và chiến lược truyền thông phù hợp với bối cảnh công nghệ hiện đại. Thông qua các nội dung được trình bày, hội thảo đã khơi gợi những cuộc thảo luận sâu sắc, đồng thời để lại nhiều góc nhìn hữu ích cho người tham dự. Cuốn sách “TƯƠNG LAI CỦA TRUYỀN THÔNG VÀ CÔNG NGHIỆP SÁNG TẠO TRONG KỶ NGUYÊN GENAI”, là tập hợp những bài báo khoa 7 Truyền thông và công nghiệp sáng tạo trong kỷ nguyên GenAI
học, báo cáo chuyên môn được trình bày tại hội thảo ICMC 2023, ICMC 2025, biên soạn, chỉnh sửa và bổ sung, với mong muốn trở thành một sản phẩm tham khảo giá trị, cung cấp cho các nhà nghiên cứu những kết quả nghiên cứu cập nhật; chia sẻ với các chuyên gia, nhà quản lý và người làm truyền thông một góc nhìn toàn diện và thực tiễn về vai trò, tiềm năng cũng như những giới hạn của AI trong truyền thông hiện đại. Chúng tôi hi vọng đây là nguồn tư liệu tham khảo hữu ích dành cho học giả, sinh viên, chuyên gia và các tổ chức đang tìm kiếm những phương thức đổi mới hoạt động truyền thông trong bối cảnh công nghệ phát triển mạnh mẽ. Trong bối cảnh công nghệ số và trí tuệ nhân tạo (AI) đang tác động mạnh mẽ đến mọi phương diện của đời sống xã hội, đặc biệt, cuốn sách không chỉ cung cấp kiến thức thực tiễn mà còn là lời kêu gọi đối thoại về những vấn đề cốt lõi: trách nhiệm đạo đức, giá trị nhân văn và tính chủ động của cá nhân trong việc ứng dụng AI. Với tinh thần đó, cuốn sách hướng đến mục tiêu góp phần định hình các chiến lược truyền thông hiệu quả, an toàn và bền vững, đồng thời khuyến khích các nỗ lực nghiên cứu và đối thoại học thuật nhằm xây dựng nền truyền thông hiện đại, sáng tạo và nhân bản trong thời đại mới. Trân trọng cảm ơn sự đóng góp của các tác giả! Rất mong độc giả đón nhận cuốn sách và tiếp tục ủng hộ, theo dõi những hội thảo, xuất bản tiếp theo của chúng tôi. Hà Nội, Tháng 12/2025 TS. Hoàng Việt Hà - Chủ tịch Hội thảo, Swinburne Việt Nam. TS. Ngô Bích Ngọc - Chủ nhiệm Chương trình Hội thảo ICMC, Swinburne Việt Nam. 8 Truyền thông và công nghiệp sáng tạo trong kỷ nguyên GenAI
Abstract This article examines the transformation of journalism in the context of digital platforms and the rapid advancement of artificial intelligence (AI), highlighting shifts in news consumption patterns and the fragmentation of global audiences. Drawing on recent international reports and case studies of leading news organizations such as The New York Times and Financial Times, the study identifies three major trends: (1) audience fragmentation and the rise of social media and content creators; (2) the integration of AI into news production, distribution, and data analysis processes, while maintaining human editorial oversight; and (3) the transformation of business models toward diversified revenue streams, digital subscriptions, and integrated content ecosystems. The article argues that although technological change has intensified competition and contributed to declining public trust, the core values of high-quality journalism - accuracy, independence, investigative reporting, and social responsibility remain central. Based on international best practices, the study proposes strategic recommendations for Vietnamese journalism, including shifting from mere content digitization to a digital-first mindset; investing in technological infrastructure and data-driven content management systems; developing personalized, multi-platform content; diversifying business models; and strengthening public trust through ethical standards and rigorous fact-checking. The study concludes that successful digital transformation does not entail replacing journalists with technology but rather restructuring the journalistic ecosystem to enhance creative capacity, sustainability, and the ability to serve the public interest in the AI era. Keywords: Digital journalism, Artificial Intelligence, Digital media innovation, Media ethics. DEVELOPING HIGH QUALITY JOURNALISM ON DIGITAL PLATFORM: INTERNATIONAL EXPERIENCES AND RECOMMENDATIONS FOR VIETNAM Dr. Ngo Bich Ngoc Head of Media and Communication Department, Swinburne Vietnam 9 Truyền thông và công nghiệp sáng tạo trong kỷ nguyên GenAI
CHIẾN LƯỢC PHÁT TRIỂN BÁO CHÍ CHẤT LƯỢNG CAO TRÊN NỀN TẢNG SỐ: KINH NGHIỆM QUỐC TẾ VÀ KHUYẾN NGHỊ CHO VIỆT NAM TS. Ngô Bích Ngọc Trưởng khoa Truyền thông Đa phương tiện, Swinburne Việt Nam Tóm tắt Bài viết có vai trò như đề dẫn của Hội thảo, đặt vấn đề và phân tích quá trình chuyển đổi của báo chí - truyền thông trong bối cảnh nền tảng số và sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI), nhấn mạnh những thay đổi trong hành vi tiêu thụ tin tức và cấu trúc công chúng toàn cầu. Trên cơ sở tổng hợp các báo cáo quốc tế gần đây và phân tích trường hợp điển hình từ các tòa soạn lớn như The New York Times và Financial Times, nghiên cứu chỉ ra ba xu hướng nổi bật: (1) phân mảnh công chúng và sự trỗi dậy của mạng xã hội cùng các nhà sáng tạo nội dung; (2) ứng dụng AI trong sản xuất, phân phối và phân tích dữ liệu báo chí với sự duy trì vai trò kiểm duyệt của con người; (3) chuyển đổi mô hình kinh doanh theo hướng đa dạng hóa nguồn thu, phát triển thuê bao số và hệ sinh thái nội dung tích hợp. Bài viết cho thấy, mặc dù công nghệ tạo ra áp lực cạnh tranh và khủng hoảng niềm tin, giá trị cốt lõi của báo chí chất lượng cao, bao gồm tính chính xác, độc lập, điều tra thực địa và trách nhiệm xã hội, vẫn giữ vai trò trung tâm. Thông qua phân tích thực tiễn quốc tế, tác giả đề xuất các định hướng chiến lược cho báo chí Việt Nam: chuyển từ tư duy “số hóa nội dung” sang “tư duy làm báo trong môi trường số”, đầu tư hạ tầng công nghệ và hệ quản trị nội dung dựa trên dữ liệu; phát triển nội dung đa nền tảng và cá nhân hóa; đa dạng hóa mô hình kinh doanh; và củng cố niềm tin công chúng thông qua đạo đức nghề nghiệp và kiểm chứng thông tin. Nghiên cứu khẳng định rằng chuyển đổi số thành công không đồng nghĩa với thay thế nhà báo bằng công nghệ, mà là tái cấu trúc hệ sinh thái báo chí nhằm tăng cường năng lực sáng tạo, tính bền vững và khả năng phục vụ lợi ích công trong kỷ nguyên AI. Từ khóa: Báo chí số; Trí tuệ nhân tạo (AI); Đổi mới truyền thông số; Đạo đức truyền thông. 10 Truyền thông và công nghiệp sáng tạo trong kỷ nguyên GenAI
Giới thiệu Trong những năm gần đây, mối quan hệ giữa các cơ quan báo chí và công chúng đã có nhiều chuyển biến quan trọng. Xu hướng làm báo trên đa nền tảng (platformization), phân phối nội dung qua nhiều kênh, và kiếm tiền dựa trên nội dung (monetization) đã làm thay đổi sâu sắc cách thức báo chí tiếp cận, phục vụ và duy trì công chúng trên toàn thế giới. Vai trò của mạng xã hội và những người có tầm ảnh hưởng ngày một lớn. Những thực tiễn mới này là thử thách, đồng thời là động lực để báo chí Việt Nam đổi mới mạnh mẽ hơn. 1. Thực trạng chuyển đổi báo chí và truyền thông trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo và công chúng phân mảnh Nhiều nhân vật truyền thông phi truyền thống có khả năng chạm đến những nhóm công chúng mà trước đây báo chí chính thống chưa từng tiếp cận được. Một số người trong nhóm này thậm chí đã được mời đến các sự kiện, tham gia vào các sự kiện chính trị cấp cao. Những thực tiễn đó phản ánh rõ sự dịch chuyển quyền lực trong truyền thông. Social Media, Influencers và việc định hình dư luận: Hiện nay, các cơ quan báo chí và chính phủ tận dụng mạng xã hội để tương tác với công chúng trẻ tuổi. Tại Việt Nam, trong Hội nghị “Đón đầu tương lai báo chí: Kiến tạo mô hình bền vững” do Hội Nhà báo Việt Nam tổ chức tại Hà Nội tháng 6/2025, nhiều cơ quan báo chí ghi nhận lượng truy cập vào trang chủ tờ báo ngày càng thấp, và chủ yếu công chúng tiếp cận qua các trang mạng xã hội. Theo báo cáo mới nhất năm 2025 của Viện Nghiên cứu Báo chí Reuters (thuộc Đại học Oxford), khoảng 22% người Mỹ hiện đang tiếp cận tin tức qua mạng xã hội. Tại quốc gia này (cũng như nhiều nền kinh tế báo chí khác), những người có tầm ảnh hưởng (influencers) đóng vai trò ngày càng lớn trong việc truyền tải thông điệp chính trị và chính sách. Tuy nhiên, bức tranh không đồng nhất: Ở nhiều quốc gia, influencers lại phản đối chính phủ vì cho rằng có sự hạn chế quyền tự do báo chí. Về sự phân mảnh công chúng và xu hướng tiêu thụ tin tức đa dạng: Sự phát triển của mạng xã hội dẫn đến phân mảnh công chúng (fragmentation) mạnh mẽ. Báo chí chính thống thường thu hút tầng lớp tinh hoa (elite), người có học vấn cao với trọng tâm: thông tin sâu, phân tích bài bản về tình hình chính trị quốc gia, các điểm nóng toàn cầu, và các tuyến bài điều tra chất lượng. Trong khi đó, mạng xã hội và người có tầm ảnh hưởng thu hút người trẻ, trình độ học vấn trung bình; format bản tin, chương trình của họ thường kết hợp tin tức, giải trí, hài hước. Các nền tảng video như YouTube, TikTok thu hút ngày một lớn lượng người xem. Sự đa dạng nền tảng khiến công chúng tiếp cận tin tức theo cách hoàn toàn mới. Chẳng hạn như ở Indonesia và Brazil, công chúng có xu hướng xem 11 Truyền thông và công nghiệp sáng tạo trong kỷ nguyên GenAI
12Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI video nhiều hơn đọc báo; các nội dung âm thanh kỹ thuật số (podcast), video ngắn, video dài đang phát triển mạnh. Công chúng yêu thích video một phần do có những người dẫn chương trình, đa góc nhìn, thể hiện quan điểm, và người xem cảm thấy tương tác tốt, cảm giác thoải mái như xem truyền hình. Thách thức đối với các nhà xuất bản tin tức: Các nhà sản xuất tin tức phải đối mặt với nhiều thách thức khi không chỉ hành vi công chúng thay đổi, sở thích thay đổi mà độ tuổi trung bình của người tiêu thụ tin tức đang giảm. Bên cạnh đó, việc phụ thuộc vào thuật toán của các công ty công nghệ vận hành các mạng xã hội khiến cách thức sản xuất, phân phối thông tin liên tục phải thay đổi nếu muốn tiếp cận với đông đảo công chúng. Trong những báo cáo gần đây, các tòa soạn cũng sử dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất và phân phối tin tức. GenAI đang được áp dụng rộng rãi trong các quy trình như tìm kiếm, tóm tắt thông tin; kiểm chứng sự thật (fact-checking), trợ giúp sản xuất nội dung nhanh chóng. Tuy nhiên, công chúng vẫn hoài nghi khi AI can thiệp quá sâu vào quá trình sáng tạo. Theo báo cáo của Viện Nghiên cứu Báo chí Reuters, công chúng chấp nhận AI hỗ trợ kiểm tra ngữ pháp, tổng hợp dữ liệu, nhưng không tin tưởng nếu AI tự động viết bài mà không có con người kiểm duyệt. Về hiện tượng né tránh tin tức (News Avoidance): Công chúng ngày càng tránh tiếp cận tin tức vì có quá nhiều nội dung tiêu cực. Họ cảm giác họ mất quyền kiểm soát và không thể thay đổi gì. Để giải quyết thực trạng này, ngoài những tin tức nóng liên quan đến chính trị, xã hội, những vấn đề quan trọng toàn cầu, các tòa soạn, nhà xuất bản tin tức cần đưa tin tức tích cực, có tính kiến tạo; khuyến khích góc nhìn đa chiều, tăng cường độ tin cậy với thông tin; cung cấp thêm các nội dung về sức khỏe, phong cách sống, và đời sống hữu ích cho bạn đọc. 2. Chuyển đổi mô hình kinh doanh và triển vọng ngành báo chí Trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh chóng và hành vi công chúng thay đổi sâu sắc, ngành báo chí đang bước vào một giai đoạn tái định hình mạnh mẽ. Dù vậy, những giá trị cốt lõi vẫn không thay đổi: Báo chí cần duy trì vai trò cung cấp thông tin chính xác, đáng tin cậy, thực hiện điều tra thực địa (shoe-leather reporting), và giữ vững khả năng kết nối con người với con người thông qua câu chuyện được kể một cách trung thực và sâu sắc. Tuy nhiên, để tồn tại và phát triển trong kỷ nguyên số, báo chí cần những mô hình kinh doanh linh hoạt, đa dạng hóa nguồn thu và tăng cường khả năng tiếp cận công chúng mới. Các nền tảng như Substack đã cho thấy tiềm năng của báo chí độc lập, nơi các nhà báo tự do có thể xây dựng cộng đồng người đọc trung thành mà không cần một tòa soạn truyền thống. Trong khi đó, báo chí trên TikTok hay còn gọi là “TikTok journalism”, đang phát triển mạnh mẽ với sự tham gia của các nhà sáng tạo trẻ, kết hợp thông tin với giải trí để thu hút công chúng trẻ tuổi - nhóm người ít đọc báo chính thống.
13Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI 3. Thực tế chuyển đổi tại một số tòa soạn lớn trên thế giới Các tòa soạn báo chí hàng đầu như Financial Times (FT) và The New York Times (NYT) đã cho thấy cách họ tận dụng công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI), để tăng cường hiệu quả sản xuất và nâng cao trải nghiệm người đọc, tuy nhiên việc ứng dụng này không phải để thay thế nhà báo, mà để hỗ trợ và mở rộng năng lực của họ. NYT triển khai các gói thuê bao linh hoạt như: gói tin tức cơ bản, gói tích hợp chuyên đề ẩm thực (NYT Cooking), trò chơi (NYT Games) và các newsletter chuyên biệt. FT cung cấp nội dung phân tích chuyên sâu, độc lập, cùng với các dịch vụ thông tin dành cho giới doanh nhân và đầu tư. FT đã phát triển một chatbot mang tên Ask FT, được huấn luyện trên hàng thập kỷ dữ liệu bài báo, cho phép người dùng đặt câu hỏi và nhận câu trả lời có trích dẫn nguồn rõ ràng. Ngoài ra, FT triển khai công cụ tóm tắt bài dài bằng AI, giúp độc giả nắm bắt nhanh nội dung chính trước khi đọc sâu. Đặc biệt, nền tảng nội bộ AI Playground cho phép các nhà báo không chuyên công nghệ thực nghiệm, phân tích dữ liệu và chia sẻ prompt để nâng cao chất lượng điều tra. FT còn tích hợp AI vào quy trình sản xuất - từ thu thập dữ liệu, kiểm chứng thông tin đến lập dàn ý bài viết. Thỏa thuận cấp phép nội dung với OpenAI giúp FT tăng cường phân phối nội dung có kiểm soát và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ trong bối cảnh AI trích xuất nội dung trên diện rộng. NYT, với đội ngũ kỹ sư và phóng viên như Dylan Freedman, đã ứng dụng AI để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ trong các cuộc điều tra. Một ví dụ là phân tích hàng trăm giờ bài phát biểu của Tổng thống Donald Trump trong nhiệm kỳ 2017-2021 bằng mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model - LLM) để nhận diện dấu hiệu cảm xúc và thay đổi ngữ nghĩa. Trong một dự án khác, AI được sử dụng để xử lý hơn 500 giờ video họp của nhóm Election Integrity Network, rút gọn thành chỉ 5 giờ nội dung trọng tâm giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao độ chính xác. NYT kết hợp chuyển lời nói thành văn bản, lọc chủ đề bằng mô hình ngôn ngữ lớn, và duy trì kiểm duyệt con người ở bước cuối để bảo đảm đạo đức nghề nghiệp. Những thực tiễn này cho thấy các tòa soạn không chỉ tiếp cận AI như một công cụ kỹ thuật mà còn như một phần trong chiến lược phát triển dài hạn. Chúng mang lại bài học quan trọng cho báo chí toàn cầu, trong đó có Việt Nam rằng chuyển đổi số thành công không đến từ việc “thay thế con người”, mà là tạo điều kiện để con người làm báo một cách sâu sắc, hiệu quả và gắn bó hơn với công chúng trong thời đại số. 4. Những gợi ý cho báo chí Việt Nam trong bối cảnh chuyển đổi số và công nghệ phát triển Chuyển đổi số trong báo chí không còn là xu hướng mà đã trở thành yêu cầu sống còn. Qua quan sát các mô hình thành công trên thế giới như The Washington Post, NYT hay FT, báo chí Việt Nam có thể rút ra nhiều bài học quý giá để thích ứng với môi trường công nghệ số và nhu cầu ngày càng phân mảnh của công chúng.
14Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Thứ nhất, báo chí Việt Nam cần thay đổi tư duy từ “đưa báo chí lên nền tảng số” sang “làm báo chí theo tư duy số”. Điều này không chỉ là việc xuất bản bài báo lên website, mà còn là tái cấu trúc quy trình sản xuất, phân phối, quản trị nội dung theo hướng hội tụ, linh hoạt và dựa trên dữ liệu (data- driven). Các tòa soạn cần đầu tư xây dựng hạ tầng kỹ thuật, hệ thống quản trị nội dung (Content Management System - CMS) hiện đại, đồng thời tích hợp trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ tóm tắt, kiểm chứng và đề xuất nội dung phù hợp với từng nhóm công chúng. Thứ hai, sản xuất nội dung báo chí cần được cá nhân hóa và định dạng đa phương tiện. Công chúng hiện nay không chỉ đọc tin tức, mà còn muốn nghe (podcast), xem (video ngắn/dài), trải nghiệm (tương tác), và tham gia vào quá trình tạo dựng thông tin. Vì vậy, đầu tư vào podcast, bản tin dạng newsletter, video dọc phù hợp thiết bị di động, cùng các siêu tác phẩm báo chí (megastory) là xu hướng không thể bỏ qua. Báo chí Việt Nam cần coi việc kể chuyện đa phương tiện là kỹ năng cốt lõi trong đào tạo và sản xuất. Thứ ba, mô hình kinh doanh báo chí cần đa dạng hóa nguồn thu, không phụ thuộc vào quảng cáo truyền thống. Việc nhiều cơ quan báo chí lớn trên thế giới như The Washington Post, The Guardian, The Straits Times, FT phát triển đa dạng các mô hình kinh doanh như cửa hàng điện tử, bán sách điện tử, khai thác nội dung đã xuất bản để bán lại hoặc cấp phép sử dụng, tổ chức sự kiện, là những ví dụ cụ thể cho việc mở rộng không gian giá trị báo chí. Báo chí Việt Nam có thể áp dụng mô hình bản quyền nội dung, tiến tới thiết kế những gói thuê bao đa dạng nội dung, tích hợp nhiều giá trị tin tức vào các gói thuê bao. Thứ tư, củng cố niềm tin công chúng phải đặt ở trung tâm của mọi chiến lược. Trong bối cảnh tin giả, thao túng thuật toán và khủng hoảng niềm tin, báo chí Việt Nam cần đầu tư mạnh vào kiểm chứng, xây dựng hệ sinh thái nội dung chất lượng cao, đào tạo nhà báo theo hướng đạo đức - công nghệ - dữ liệu. Những người làm báo phải duy trì được vai trò kiểm định thông tin trung thực, có chiều sâu, thay vì chạy theo sự giật gân, bề nổi. Cuối cùng, bài học cốt lõi là: Báo chí chất lượng cao chỉ tồn tại khi giữ được niềm tin công chúng, thích ứng công nghệ, và không ngừng đổi mới để phục vụ xã hội ngày càng đa dạng và phức tạp.
15Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI TÀI LIỆU THAM KHẢO Teemu Henriksson (2024), Innovation in News Media World Report 2024-25. World Association of New Publishers. Link: https://wan-ifra.org/insight/innovation-in-news- media-world-report-2024-25/ Digital News Report 2025 - The most comprehensive study of news consumption worldwide, Reuters Institute for the study of journalism, University of Oxford. Link: https:// reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/digital-news-report/2025 Ngo Bich Ngoc (2025), Evolving media, public, innovation dynamics, Sarawak Tribune, 2025. Link: https://www.sarawaktribune.com/evolving-media-public-innovation-dynamics/
16 Tóm tắt Việc Facebook đổi tên thành Meta và Apple công bố sản phẩm Thực tế tăng cường (Augmented Reality - AR)/Thực tế ảo (Virtual Reality - VR) vào năm 2023 đã khơi dậy sự quan tâm mới đối với thế giới ảo. Những thế giới này được coi là giai đoạn tiếp theo trong tương tác giữa con người, vượt ra ngoài các ứng dụng mạng xã hội hiện nay để mang đến trải nghiệm nhập vai hơn. Tuy nhiên, hiện có nhiều câu hỏi về việc áp dụng những công nghệ này và sự cộng hưởng của nó với người dùng đã quen với các hình thức mạng xã hội hiện có. Bài viết dựa trên ý tưởng của Nagy và Neff về “khả năng tưởng tượng”, để tìm đáp án cho những câu hỏi trên, tập trung vào sự giao thoa giữa công nghệ và con người. Những khả năng này xuất phát từ sự tương tác giữa các công nghệ thực tế và nhận thức, thái độ và kỳ vọng của người dùng, làm giảm bớt ý định của nhà thiết kế và cho phép khám phá những ứng dụng không được dự tính trước. Cách tiếp cận này rất quan trọng để nghiên cứu các công nghệ mới nổi như vũ trụ ảo (metaverse), vốn có khả năng tạo ra những thực tiễn mới và bất ngờ. Từ khóa: Khả năng; Vũ trụ ảo; Mạng xã hội; Áp dụng công nghệ; Thực tế ảo (VR). MẠNG XÃ HỘI TRONG VŨ TRỤ ẢO: TIỀM NĂNG KẾT NỐI CỦA CÔNG NGHỆ THỰC TẾ ẢO TS. Mark Finn Phó Giáo sư Trường Khoa học Xã hội, Truyền thông, Phim và Giáo dục, Đại học Công nghệ Swinburne Truyền thông và công nghiệp sáng tạo trong kỷ nguyên GenAI
17 Abstract The rebranding of Facebook to Meta and Apple’s announcement of an AR/VR product in 2023 have sparked renewed interest in virtual worlds. These worlds are seen as the next phase in human interaction, extending beyond today’s social media apps to offer a more immersive experience. However, questions remain about the adoption of this technology and its resonance with users accustomed to existing social media forms. This paper draws on Nagy and Neff’s idea of “imagined affordances” to explore these questions, focusing on the intersection of technology and human agency. These affordances arise from the interaction between actual technological artifacts and user perceptions, attitudes, and expectations, de-emphasizing the designer’s intent and allowing for the exploration of unintended uses. This approach is crucial for investigating emerging technologies like the metaverse, which are likely to yield novel and unexpected practices. Keywords: Affordances, Metaverse, Social networking, Technology adoption, Virtual Reality (VR). INTRODUCTION Mark Zuckerberg’s decision to rebrand Facebook to Meta reinvigorated interest in the potential of the metaverse, an interest that was accelerated even more with Apple’s 2023 announcement of its own AR/VR product. While not all visions of the metaverse are based on VR, it has become one of the most prominent technologies associated with the concept and has been showcased by a number of commercial enterprises in relation to their metaverse activities. VR has already been used to play games, increase workplace efficiency, aid in training and education and, most frequently, enhance social connection Dr. Mark Finn Associate Professor at School of Social Sciences, Media, Film and Education, Swinburne University of Technology SOCIAL NETWORKING IN THE METAVERSE: AFFORDANCES OF VR-ENABLED CONNECTION Truyền thông và công nghiệp sáng tạo trong kỷ nguyên GenAI
18Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI through its ability to simulate presence. However, while many metaverse advocates have taken the technology’s ability to enhance human connection for granted, few have sought to explain the actual mechanisms by which this might occur. This paper seeks to address this issue by using an affordances framework to unpack how the interactions enabled by today’s social networking services might evolve in the VR-enabled environment of the metaverse. Affordance has been chosen here for its ability to explore the interaction between people and technology without ascribing an overly deterministic role to either. By carefully mapping out the recognized affordances of both social media and virtual reality and then identifying the points of intersection between them, this paper aims to explore how the social and technical practices embedded in contemporary social media might evolve in the transition to the VR-enabled, 3D environment of the metaverse. AN AFFORDANCES APPROACH To explore how social networking might work in a VR-enabled metaverse it is important to understand the socio-technical dynamics that underpin both existing and emerging platforms, and in this respect the idea of affordances offers a useful framework. Affordance theory was first popularized by James J. Gibson in his book The Ecological Approach to Visual Perception in 1979. Arising from the field of cognitive psychology, the concept refers to the opportunities for action that an object or environment presents to an organism. Importantly, Gibson argued that affordances are properties of the environment that are directly perceived by the organism, rather than being inferred through the processing of sensory information. Affordances of an environment ultimately enable the behaviours of an agent operating within it: a flat surface presents the affordance of walking, while a steep slope presents the affordance of climbing. It is this relationship that explains the way in which agents and environment become inextricably enmeshed (Scarlett and Zeilinger 2019). As Hafezieh and Eshraghian (2017) note, Gibson’s formulation of affordances cuts across the subject/object dichotomy, meaning that the premise can easily be applied outside the natural environment. This prompted researchers from a wide range of fields to utilize the concept in their work, with Human-Computer Interaction (HCI) and Information Systems (IS) being perhaps the most prolific areas. This is because the concept bridges the gap between technological determinism and social constructivism (Volkoff and Strong 2017), assigning neither people nor machines a dominant role, but instead arguing that it is the interaction between the two that is the source of an affordance.
19Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI While Gibson’s work is often seen as the origin of affordance theory, it is Donald Norman’s conceptualization that is most commonly drawn on in practical research. Norman developed the idea of affordances further to include the role of the user’s understanding and knowledge of the object. He argued that an object’s affordances are not always immediately obvious, and that the user’s understanding of the object’s function and operation is an important factor in determining possible action. Most critically, whereas Gibson’s concept of affordances emphasized the direct perception of the environment, Norman’s emphasized the role of cognitive processes in interpreting the environment. This allowed Norman to distinguish between ‘perceived’ and ‘real’ affordances (Costa 2018), with the former focusing on how the physical appearance of an object provides the user with clues about its function, while the latter refers to the physical characteristics of an object that make a function possible. Nagy and Neff (2015) expanded on this idea and also redefined the concept of affordances by returning to its origins in environmental psychology. They argued that the way that affordances had come to be used in fields like design has actually limited its usefulness for areas like communications studies by “failing to capture the complexity of the interactive production of the stuff of communication” (1). In response, the authors proposed what they term “imagined affordances,” which they describe as emerging “between users’ perceptions, attitudes, and expectations; between the materiality and functionality of technologies; and between the intentions and perceptions of designers” (5). Key here is the idea that affordances do not have to be tied to intention on the part of the designer or the user, and that uses and actions can arise from misunderstandings and/or misinterpretations of an object’s affordances. For these authors, the concept of imagined affordances allows for an examination of key attributes of modern communication technologies, including mediation, interactivity, and affect. For the purposes of this paper, I will be focusing primarily on Nagy and Neff’s idea of imagined affordances, because, as the authors state, “the technological affordances of new versions of communication technologies, then, may become constituted partly by the perceptual and affective states of previous versions’ users” (7). While the metaverse has been positioned as a new development, it is also the result of the integration of a number of existing technologies and attendant social practices. This is especially true of VR, which while still in its infancy has already become an established part of media practice in activities such as computer gaming. By exploring the imagined affordances of both social networking and VR, it is possible to identify points of intersection between them, thereby revealing some of the new affordances offered by the emerging metaverse. Firstly, however, it is necessary to briefly explore the origins of the metaverse concept and clarify what is meant by the term in contemporary usage.
20Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI METAVERSE EVOLUTION Although the recent surge of interest in the metaverse was prompted by Facebook’s transformation, the term itself can be traced back to Neal Stephenson’s 1992 novel Snow Crash (Dwivedi et al. 2022). In the novel, the central protagonist switches between a dystopian vision of future Los Angeles and a virtual world called the Metaverse, with each location depicted as being as real as the other from the characters’ perspective. The novel has since become one of the key influences on the cyberpunk movement and has been directly referenced or alluded to in countless books, comics, films, television series, and video games. The popularity of Stephenson’s work can be at least partially attributed to the resonance of the idea of a virtual world that reflects and refracts lived reality. Parallel worlds-either virtual or extraterrestrial - have long been a staple of science fiction storytelling, and thus it is no surprise that people have been trying to create working versions of a metaverse for as long as the technology was capable of doing so. Some of the earliest versions of this were Multi-User Dungeons (MUDs) of the late “1980s-text-based imaginative universes” that were often based on pen-and-paper role-playing games. These subsequently transformed into MUD, Object-Oriented (MOOs), which increased the versatility of the platforms while still remaining largely text-based. As technology progressed, increasingly sophisticated virtual worlds have been produced, some directly seeking to imitate the environment described in Snow Crash. Early examples included Habbo Hotel, Second Life and PlayStation Home, all of which encouraged users to engage in a range of activities including shopping, entertainment, education, and socializing through the use of virtual avatars. More recent attempts have tended to come from the games industry, often focusing more on younger users. Of these Roblox represents the most notable example, having accumulated 47 million daily active users by 2022 (Hollensen, Kotler, and Opresnik 2022). In many ways Roblox is a simplified version of Sony’s PlayStation Home platform, with less realistic avatars and environments and a more cartoonish graphics style in keeping with the younger audience it targets. As with Second Life before it, one of the main attractions of Roblox is the ability for users to create their own content. With more than two million developers creating content for the platform, they earn a 50% cut of the revenue for their efforts (Khahif 2020). Like Second Life, brands have begun to explore the platform, drawn by its large and predominantly young user base. By 2022, several major companies had experimented with the Roblox space, with clothing brands such as American Eagle and PacSun among the first to establish a presence in the virtual world (Wheless 2022). All these virtual environments represent attempts at creating a metaverse like that imagined by Stephenson in his 1992 novel, albeit with their own
21Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI distinct characteristics based on their social or commercial objectives and the technology available at the time of their creation. This is reflected in the academic literature on the subject, with a significant amount of work devoted to defining the concept. Park and Kim (2022), for example, identified 54 distinct variants of the metaverse from a survey of more than 260 published papers on the topic. While there are a variety of perspectives embodied by these definitions, there is also a significant overlap, suggesting that there are several key elements thought to comprise the metaverse idea. Firstly, many definitions of the metaverse focus on the potential it has to replicate or extend common activities. For example, Connolly, Stansfield, and Hainey (2011) use the example of Second Life and other Augmented Reality Games (ARGs) to explore how virtual worlds can be used in education, suggesting that this form of technology will become increasingly important when dealing with what are often termed “digital natives” (1389). Grings, Trein, and Oliveira (2009) also discuss the metaverse in terms of its capacity to enhance education, noting that the defining feature of this technology is its ability to create telepresence. Whereas other forms of media position the user as an observer, virtual worlds explicitly position them as a participant: “Being present is no longer limited to physical presence as determined by the limits of the physical body, since our new technologized, digital-virtual bodies can be here and there at the same time, permit us to construct and explore fresh realities, experiences and feelings” (28). This idea is operationalized by Papagiannidis and Bourlakis (2010), who see the metaverse as the obvious next step for retailing. According to the authors, traditional retailing has been product orientated, while electronic retailing shifted the emphasis to customer service. Metaverse retailing, they argue, shifts the focus to the experience itself, noting that the use of avatars in virtual worlds can lead to a unique “retail theatre experience” (425). Many of the recent corporate attempts at defining the metaverse also focus on this capacity to extend real-world activities into the virtual realm with Mark Zuckerberg, for example, focusing his definition on the idea that the metaverse is connected to the real world but could extend our capabilities beyond it. In his announcement at the Connect 2021 event, Zuckerberg described the metaverse as “a set of interconnected digital spaces that lets you do things you can’t do in the physical world. Importantly, it’ll be characterized by social presence, the feeling that you’re right there with another person, no matter where in the world you happen to be” (Meta 2021). The announcement went on to describe the various activities that would be impacted by the metaverse, focusing on entertainment, work, fitness and social interaction, and highlighting the technologies that would be at the center of the metaverse’s evolution. Unsurprisingly, virtual reality was given the most prominent position through the company’s existing and planned head-mounted displays (HMDs), but the announcement also focused heavily on Augmented Reality and the partnerships it was developing to explore this technology.
22Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI A second common element across most definitions of the metaverse is the potential for enhancing human interaction. Dionisio, Burns, and Gilbert (2013), for example, suggest that it might be defined as “a fully immersive three-dimensional digital environment in contrast to the more inclusive concept of cyberspace that reflects the totality of shared online space across all dimensions of representation” (7). The potential to build community is also the focus of Forte et al. (2010), who define a metaverse as “a virtual place where a cyber community of individuals can share social interactions without the restrictions of the physical world” (80). Community is also at the central focus for Kim, Lee, and Kang (2012), who argue that the key to understanding virtual communities is the interaction between the real user and their online avatar representation. This point is reiterated by Schroeder, Huxor, and Smith (2001), whose study of the Activeworlds virtual environment highlights the way different avatars are used to define social roles. Human interaction is also the focus of Microsoft’s position on the metaverse, with CEO Satya Nadella outlining his vision for his company’s involvement in the metaverse at the Microsoft Ignite 2021 event: “As the digital and physical worlds come together, we are creating an entirely new platform layer, which is the metaverse. We’re bringing people, places and things together with the digital world in both the consumer space as well as in the enterprise” (Takle 2021). Finally, the vast majority of metaverse definitions suggest that the environment must be three-dimensional, with Wright et al. (2008), for example, defining the metaverse as “an extensive 3D networked virtual world capable of supporting a large number of people simultaneously for social interaction” (263). Similarly, Messinger et al. (2009) define the concept as “Virtual worlds, where thousands of people can interact simultaneously within the same simulated three-dimensional space” (204), going on to identify a number of virtual environments that were already in operation at the time of writing. Commercial visions of the metaverse also focus on the three-dimensional nature of the environment, with graphics giant Nvidia describing it as the next generation of connectivity experienced in 3D, though they take exception with the way the metaverse is often described. According to the head of Nvidia Omniverse research team, Richard Kerris: People are misinterpreting metaverse as a destination, a virtual world, a this or that. The metaverse is not a place, it’s the network for the next version of the Web… In much the same way the Web unified so many things, the next generation of that Web, the core underlying principles of that will be 3D, and with that comes the challenge of making that ubiquitous between virtual worlds. (Ray 2022). Since the interaction in the metaverse will occur in 3D, many visions of the metaverse suggest that virtual reality hardware will be a key facilitator. Both Microsoft and Meta have their own VR hardware that they promote in discussions of the metaverse, with Meta in particular being aggressive in
23Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI selling its Quest 2 and 3 VR headsets. VR fundamentally changes the way people engage with a platform, and research suggests that it will play a key in many metaverse activities such as shopping (Han, Bergs, and Moorhouse 2022), education (Hedrick et al. 2022), sports (Demir, Argan, and Halime 2023), health care (Bhugaonkar, Bhugaonkar, and Masne 2022) and especially social interaction (Rospigliosi 2022; Jiaxin and Gongjing 2022; Liang et al. 2023). From this brief review we can see that many of the most prominent visions of the metaverse portray it as an immersive, three-dimensional virtual environment which large numbers of individuals can simultaneously inhabit. In the following section I will focus on the social interaction element in particular, exploring how the transition into a three-dimensional space accessed via VR might affect the practice of social networking as we know it today. To do this, I will outline some of the key affordances of both social networking and virtual reality, and then explore the potential intersections between them. AFFORDANCES OF SOCIAL NETWORKING AND VIRTUAL REALITY Social media, and social networking more broadly, has been extensively discussed from an affordance perspective. As Fox and McEwan (2017) note, this approach allows researchers to identify similarities and differences across platforms and time periods. Over the past decade a significant body of research has emerged which attempts to identify the key affordances of social networking and map their existence across different platforms. Across this body of literature there is considerable variance in both the number of affordances identified and their descriptions, but it is possible to identify three major themes that tend to be consistent across most studies. The first of these is what could be termed “profile building” and refers to the ability of users to construct online identities to use on specific platforms. Profile building is identified by O’Riordan, Feller, and Nagle (2016) as one of the key affordances of social networking, with different platforms offering slightly different tools for creating one’s online persona. As the authors note, the amount of detail a user can add to their profile on Facebook is considerably more than is possible with Twitter or YouTube (251), pointing to the idea that promoting the user’s online identity is one of the key objectives of that platform. A similar idea is expressed by Chen and Peng (2022), who draw on the work of O’Riordan et al. but combine some of their affordances, arguing that the self-profile also encompasses affordances such as privacy and anonymity. A version of profile building also features prominently in the work of Treem and Leonardi (2013) under the banner of “visibility,” with the authors noting that one of the key features of present social networking platforms is their ability to make the behaviors, preferences, and activities of individuals visible to others within their network (150), thereby allowing for the creation of a very nuanced self-profile.
24Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Related to profile-building, the second affordance commonly associated with social networking is social presence, which Fox and McEwan (2017) define as “the feeling that interactants are near and sharing the same experience together” (302). This idea is also discussed by Rice et al. (2017) as “visibility” and Lüders, Dinkelberg, and Quayle (2022) as “encapsulating shared emotions.” This affordance is also related to social connectivity, which O’Riordan, Feller, and Nagle (2016) describe as the “linking of individuals in a system, through both commonly held information (resource connectivity) and social contacts” (347). Social presence also features in the work Chen and Peng (2022) where it is discussed as “communicating with others” and Treem and Leonardi (2013) where it is referred to as “association.” Leidner, Gonzalez, and Koch (2020) also identify similar concepts in their study of the use of social media in an organization context, though in their study they label them as “networking” and “organizational visibility” which work to collapse profile building and social presence to some extent. The third common social networking affordance in the literature is “persistence,” which Treem and Leonardi (2013) describe as content that retains its form on the communication platform over time. Fox and McEwan (2017) offer a slightly different perspective, suggesting that persistence is a function of the ability to easily capture, save, and replicate digital information. Boyd (2010) extends this point by arguing that persistence in social networking refers to “online expressions [being] automatically recorded and archived” (46). For Rice et al. (2017) persistence has two connected but distinct dimensions: the ability to maintain relations with others regardless of activity or location and the continued availability of information or messages after they have been posted. This description of persistence is also offered by Manata and Spottswood (2022) whose work represents an updating of, and extension to, Rice et al.’s earlier work. Turning to virtual reality, the literature pertaining to the affordances of VR is also quite diverse, but again it is possible to identify a number of affordances that feature across multiple studies. The most prominent by far is the affordance of “embodiment,” which Dincelli and Yayla (2022) define as users perceiving “the virtual body they control as their own biological body and its social and physical actions in the virtual environment as their own actions in real-life” (3). Embodiment also features heavily in the work of Shin (2017, 2022), Zheng, Xie, and Liu (2018), and Raz (2019), who argue that this affordance in particular moves the user’s experience beyond other forms of mediation such as cinema or gaming. Another affordance of VR that features prominently in the literature is “presence,” which Shin (2017) describes as “the extent to which two people interacting via VR feel as if they are together (1830). In some ways presence is an extension of embodiment in that the feeling that one is inhabiting their
25Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI avatar (as opposed to merely controlling it) increases the sense of connection the user has to the virtual world and those they interact with inside it. As Coelho et al. (2006) note, presence in virtual reality is often connected to the sophistication of the simulation, with higher fidelity in the environment making the user feel that the experience is less mediated. This leads Raz (2019) to suggest that the affordance of presence in VR can greatly enhance the emotional response users have to an experience, far greater than is the case with traditional media like cinema. This was also noted by Shin (2022) in their experimental research, which found that the greater the visual fidelity of a virtual space, the greater the feeling of presence experienced by the user. Finally, “immersion” is identified as a key affordance across several studies, often in combination with embodiment and presence. Shin (2017) suggests that users of VR systems frequently use terms such as “absorption” and “engrossment” to describe their experiences, but these are really proxies for immersion, which the author defines as “deep engagement with the medium.” Steffen et al. (2019) expand on this, suggesting that one of the key features of virtual reality is its ability to immerse users in a simulation to such a degree that they forget that they are engaged in a mediated experience, mentally removing themselves from their physical environment. Lee et al. (2018) argue that, similar to presence, the visual fidelity of the virtual world plays a key role in enabling the affordance of immersion, with accurate representations of events, people, and places being more likely to lead to an immersive experience. For Zheng et al. (2018), the affordance of immersion is what makes virtual reality a great tool for education, as the ability to deeply engage users with an experience works to remove distractions and maintain focus on the prescribed task. SOCIAL NETWORKING IN THE VR METAVERSE: AFFORDANCES AS MODIFIERS In the preceding section I outlined a number of commonly identified affordances in the literature pertaining to social networking, as well as some of the most common affordances associated with virtual reality. In this section I will look at the potential interaction between these affordances, as this will help illuminate some of the issues we might encounter as social networking transitions to the VR metaverse. In this respect, Nagy and Neff’s (2015) notion of imagined affordances is especially useful, as it recognizes that affordances “can include the expectations and beliefs of users, whether or not they are “true” or “right” (4). Users will approach social networking in the metaverse with the imagined affordances of social networking from their experience of current platforms, combined with imagined affordances of what the new platforms might enable. The actual experience of users will likely be a combination of both, with the affordances of social networking being modified by the affordances of VR.
26Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI The affordance of profile building represents one of the clearest examples of this, as all current visions of the metaverse have the creation of personal profiles as the first step to engaging in the virtual world. However, unlike traditional social platforms, profile building in the metaverse is likely to be focused around creating persistent 3D avatars as the affordance intersects with the VR affordance of embodiment. With some rare exceptions, a user’s social identity is not transferable between social networking platforms; one’s identity on Instagram is usually different from one’s identity on TikTok, which is again different from one’s identity on Snapchat. In the VR metaverse, avatars will likely persist across different worlds and platforms, enabling users to project a unified identity wherever they go online. This is due to the fact that VR experiences encourage users to embody their avatars to a level that exceeds traditional platforms. Character creation in video games has already demonstrated that players will often spend many hours crafting their in-game personas, requiring far more time and effort than the simple 2D pictures that represent users in current social networks. This alone suggests that users will be less likely to have multiple avatars representing them in metaverse spaces, especially given that the interoperable nature of the platform means that avatars can move between virtual spaces. This practical consideration is reinforced by how users psychologically engage with their avatars in VR, for as Raz (2019) suggests, in VR the user and avatar can be brought into “an unprecedented perceptual proximity” (1005). There is already an extensive body of video game research that demonstrates the powerful connection players form with their ingame characters (Ferchaud et al. 2020; Li, Liau, and Khoo 2013; Banks and Bowman 2021; Fraser, Slattery, and Yakovenko 2023), and it is reasonable to assume that similar attachments will form between users and their metaverse avatars. The practical and psychological incentives to limit the number of virtual identities one has in the metaverse is likely to be compounded by economic factors. Just like video game characters, metaverse avatars will be highly customizable. However, as Joy et al. (2022) explain, this customization is likely to come at a cost as brands seek to expand their presence into virtual spaces-a practice that, as noted earlier, was already established in virtual worlds like Habbo Hotel and Second Life. Brands such as McDonalds, Ray Ban, Nike, Adidas, and Vans have already established metaverse strategies and have begun their first tentative forays into the space through experiments on platforms like Roblox (Spajić et al. 2022). One of the more interesting examples of this is the fashion retailer Zara, whose Lime Glam line of digital apparel provides a clear illustration of how the commercialization of profile building might work (Fakhry and Nasr 2023). While users may be able to share branded items between a number of avatars, the effort required to customize and re-customize their online persona for each virtual space they enter might work to discourage frequent changes.
27Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI A similar interaction between affordances is likely to occur with social presence, which unsurprisingly intersects with the VR affordances of presence and immersion. Whereas much of the interaction on contemporary social networking sites tends to occur in an asynchronous manner, many visions of the metaverse leverage the affordance of presence and emphasize the synchronous nature of interactions in VR spaces. Such interactions are already available in experiences like Horizon Worlds and VRChat and are actually implicit in the way interaction is described: a user interacts with their network ‘on’ Facebook while they interact with their network ‘in’ Horizon Worlds. The shift in terminology also demonstrates how the move to VR collapses the affordances of social presence and immersion. As noted earlier, immersion involves engaging with a medium to such an extent that the outside world fades away, and it is likely that the immersive qualities of VR will enhance feelings of social presence among users. Indeed, the creation of virtual spaces such as those available in VRChat allows for specific types of social connection based on the space itself. For example, users of VRChat can already visit spaces where they can engage in virtual cooking classes (Kitchen Cooks!), play mini golf (Putt Put Quest), or interact with virtual puppies (Happy Hill Dog Park), with each of these experiences incorporating and extending the affordances offered by existing social media platforms. Research across multiple fields suggests that virtual reality can greatly enhance social connection. A study by Freeman and Acena (2021), for example, found that engaging in activities such as those described above proved to be an excellent way of fostering strong interpersonal relationships. This finding was also shared by Deighan et al. (2023) who found that VRChat could be used as a tool to alleviate loneliness and promote better mental health, to such an extent that some study participants wished they could carry over features from the platform to their offline lives. Similarly, Maloney et al. (2020) found that participants in their study actually felt greater social connection than in many offline encounters, with physical gestures seeming to feel more intimate in the virtual environment, despite the lack of haptic feedback. VRChat actually offers a fine example of Nagy and Neff’s assertion that imagined affordances open up a space for novel and often unexpected applications of technology. VRChat was designed as a way of enhancing traditional text-based chat services by having users interact through three-dimensional avatars. While many users engaged with the platform in the way designers intended, others quickly discovered that the avatars could be used to simulate sexual activity and other adult-orientated actions. This has raised many concerns over the safety of VRChat for minors and the need to create regulation appropriate for this emerging platform for social interaction (Trauthig and Woolley 2023). In this instance we are seeing users taking the imagined affordances offered by VR and using them to create new forms of social interaction. The fact that participants were inclined to engage in sexual activity using their VR avatars also points to the extent to which they felt they were embodying their online personas.
28Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Finally, the social networking affordance of persistence is also likely to be modified by VR, but in more complex ways than was the case with profile building or social presence. In traditional social networks, persistence facilitates greater connection between users because content that is posted online tends to stay online, thereby creating a continuity of engagement. This is especially true of platforms like Facebook and Instagram, where posted content can be engaged with by other users almost indefinitely. Every interaction leaves a trace: a comment is replied to and the reply itself elicits a response, or a meme is re-edited and reposted While most platforms offer options for synchronous interaction, their default modality is asynchronous. In this respect, social interaction in the metaverse is likely to be both more persistent and more ephemeral than what we see with contemporary social media platforms. Persistence is also a feature of VR environments, with rooms and other virtual spaces persisting from one instance to the next. A virtual object might occasionally be moved, but a user leaving and returning to a virtual space will find it almost exactly as they left it. While the accidental or deliberate deletion of content might inconvenience users of current platforms, the removal of elements of a virtual environment that users inhabit potentially destabilizes the environment itself and destroys the VR affordance of immersion; a user will expect the environment they inhabit to persist from one visit to the next, and for other users in the same virtual space to experience it in much the same way they do. Thus, a chair placed in a virtual room must be rendered to the same dimensions and in the same location for all users simultaneously inhabiting that space, and many core elements such as the location of different areas should also be persistent from visit to visit. We can already see this in operation in early metaverse test environments like Horizon Worlds and in earlier non-3D worlds such as Second Life. As noted above, the affordance of embodiment means that the avatars will also be persistent, with the open and interoperable nature of the metaverse allowing the same avatar to be used across a range of different platforms and spaces. However, the experience of any one virtual space will be a constant stream of avatars appearing and disappearing as users connect and disconnect. Most importantly these users will often leave no trace of their existence: in contrast to current social networking platforms, the synchronous VR environment will wipe evidence of their engagement once they disconnect. In the metaverse users will persist across spaces, and the spaces themselves will persist from visit to visit, but interaction between users will be fleeting. It would be like a Facebook page that records no posts, or a Linkedin profile that deletes all messages once a user logs off.
29Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI CONCLUSION Compared to its period of peak-hype in the years 2021 and 2022, the term “metaverse” has almost disappeared into irrelevance; Google trend data shows that searches for the term reached their peak in January 2022 before slowly declining over the following two years. However, while the term has faded from prominence, the idea that the future of social interaction will involve three-dimensional worlds has not and is being shaped as much by corporate posturing as by technological advancement. A plethora of companies such as Meta, Microsoft, Nvidia, Epic, Unity and Roblox are continuing to work on developing the platforms that enable the creation of increasingly sophisticated digital worlds, though most today are reluctant to associate them with the metaverse. At this point in time it is impossible to say exactly what the shape of this new virtual world will be. However, the way we engage with any technology is shaped by its affordances, which encompass both the uses developers imagined and the experiences users have had with analogous technologies. This allows us to use the affordances of existing technologies to predict, to some extent, how we might engage with emerging platforms. This paper has discussed how the affordances of social networking platforms might intersect with the affordances of virtual reality in the VR- enabled 3D environment of the metaverse. In doing so it has shown that social networking in the metaverse is likely to be a very different experience to what we are currently familiar with; it will be more embodied and more immersive than our current platforms, but at the same time more ephemeral. Our avatars will be able to traverse the digital landscape in ways that are not possible in our current environment of siloed platforms, but at the same time will flicker in and out of existence leaving little or no trace behind. There is still much work to be done in this area. This paper only explored a limited number of affordances of social networking and VR technologies, and even then only touched upon some of the complex interactions between them. Future work will need to investigate the affordances of both entities more fully, and also incorporate other aspects of the metaverse that have not been discussed here. While virtual reality is currently positioned as a prominent feature of the future metaverse, it is yet to be seen how mainstream this technology will become. The emergent metaverse may be focused on other technologies which will have their own affordances that will also need to be explored. It is also important to note that the very nature of affordances means that it is impossible to accurately predict how a technology might evolve due to the sheer number of factors involved in its evolution. As Nagy and Neff (2015) explain, the idea of imagined affordance “helps to identify the space between users’ perception and the reception of technologies” (7), but this is a space that is constantly in flux. At best, this paper has provided a framework for exploring how the current affordances of social networking and virtual reality might interact, but it is and must always be seen as a work-in-progress.
30Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI REFERENCES Banks, J. and Bowman, N.D. (2021) ‘Some assembly required: player mental models of videogame avatars’, Frontiers in Psychology, 12, p. 701965. Bhugaonkar, K., Bhugaonkar, R. and Masne, N. (2022) ‘The trend of metaverse and augmented & virtual reality extending to the healthcare system’, Cureus, 14(9). https://doi. org/10.7759/cureus.29071 Boyd, D. (2010) ‘Social network sites as networked publics: affordances, dynamics, and implications’, in Papacharissi, Z. (ed.) A networked self. New York: Routledge, pp. 47-66. Chen, M. and Peng, A.Y. (2022) ‘Why do people choose different social media platforms? Linking use motives with social media affordances and personalities’, Social Science Computer Review, 41(2), pp. 339-352. https://doi.org/10.1177/08944393211049120 Coelho, C., Tichon, J., Hine, T.J., Wallis, G. and Riva, G. (2006) ‘Media presence and inner presence: the sense of presence in virtual reality technologies’, From Communication to Presence, 11, pp. 25-45. Connolly, T.M., Stansfield, M. and Hainey, T. (2011) ‘An alternate reality game for language learning: ARGuing for multilingual motivation’, Computers & Education, 57(1), pp. 1389-1415. Costa, E. (2018) ‘Affordances-in-practice: an ethnographic critique of social media logic and context collapse’, New Media & Society, 20(10), pp. 3641-3656. https://doi. org/10.1177/1461444818756290 Deighan, M.T., Ayobi, A. and O’Kane, A.A. (2023) ‘Social virtual reality as a mental health tool: how people use VRChat to support social connectedness and wellbeing’, Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. Hamburg, Germany. https:// doi.org/10.1145/3544548.3581103 Demir, G., Argan, M. and Dinç, H. (2023) ‘The age beyond sports: user experience in the world of metaverse’, Journal of Metaverse, 3(1), pp. 19-27. Dincelli, E. and Yayla, A. (2022) ‘Immersive virtual reality in the age of the metaverse: a hybrid-narrative review based on the technology affordance perspective’, Journal of Strategic Information Systems, 31(2). https://doi.org/10.1016/j.jsis.2022.101717 Dionisio, J.D.N., Burns, W.G. and Gilbert, R. (2013) ‘3D virtual worlds and the metaverse: current status and future possibilities’, ACM Computing Surveys, 45(3), pp. 1-38. https://doi. org/10.1145/2480741.2480751 Dwivedi, Y.K. et al. (2022) ‘Metaverse beyond the hype: multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice, and policy’, International Journal of Information Management, 66, p. 102542. https://doi.org/10.1016/j. ijinfomgt.2022.102542 Fakhry, N.A.M. and Nasr, M.S. (2023) ‘Metaverse and brand experience in fashion digital marketing’, International Design Journal, 13(3), pp. 331-344. Ferchaud, A., Seibert, J., Sellers, N. and Salazar, N.E. (2020) ‘Reducing mental health stigma through identification with video game avatars with mental illness’, Frontiers in Psychology, 11, p. 2240. Forte, M., Lercari, N., Galeazzi, F. and Borra, D. (2010) ‘Metaverse communities and archaeology: the case of Teramo’, EuroMed Conference Proceedings, November.
31Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Fox, J. and McEwan, B. (2017) ‘Distinguishing technologies for social interaction: the perceived social affordances of communication channels scale’, Communication Monographs, 84(3), pp. 298-318. Fraser, R., Slattery, J. and Yakovenko, I. (2023) ‘Escaping through video games: using your avatar to find meaning in life’, Computers in Human Behavior, 144. Freeman, G. and Acena, D. (2021) ‘Hugging from a distance: building interpersonal relationships in social virtual reality’, Proceedings of the ACM International Conference on Interactive Media Experiences. Grings, E.S., Trein, D. and Oliveira, C. (2009) ‘The metaverse: telepresence in 3D avatar- driven digital-virtual worlds’, @tic. Revista d’Innovació Educativa, 2, pp. 26-32. Hafezieh, N. and Eshraghian, F. (2017) ‘Affordance theory in social media research: systematic review and synthesis’, Proceedings of the 25th European Conference on Information Systems (ECIS). Han, D.-I.D., Bergs, Y. and Moorhouse, N. (2022) ‘Virtual reality consumer experience escapes: preparing for the metaverse’, Virtual Reality, 26(4), pp. 1443-1458. Hedrick, E., Harper, M., Oliver, E. and Hatch, D. (2022) ‘Teaching and learning in virtual reality: metaverse classroom exploration’, Proceedings of the Intermountain Engineering, Technology and Computing Conference (IETC). Hollensen, S., Kotler, P. and Opresnik, M.O. (2022) ‘Metaverse - the new marketing universe’, Journal of Business Strategy, 44(3), pp. 119-125. https://doi.org/10.1108/JBS-01- 2022-0014 Nagy, P. and Neff, G. (2015) ‘Imagined affordance: reconstructing a keyword for communication theory’, Social Media + Society, 1(2), pp. 1-9. Treem, J.W. and Leonardi, P.M. (2013) ‘Social media use in organizations: exploring the affordances of visibility, editability, persistence, and association’, Annals of the International Communication Association, 36(1), pp. 143-189. Volkoff, O. and Strong, D.M. (2017) ‘Affordance theory and how to use it in IS research’, in The Routledge Companion to Management Information Systems. London: Routledge, pp. 232-245. Jiaxin, L. and Gongjing, G. (2022) ‘Socializing in the metaverse: the innovation and challenge of interpersonal communication’, Proceedings of the 8th International Conference on Humanities and Social Science Research (ICHSSR 2022). Joy, A., Zhu, Y., Peña, C. and Brouard, M. (2022) ‘Digital future of luxury brands: metaverse, digital fashion, and non-fungible tokens’, Strategic Change, 31(3), pp.337-343. Khahif, O. (2020) ‘Kids flock to Roblox for parties and playdates during lockdown’, India Times, 51(17), p.5. Kim, C., Lee, S.-G. and Kang, M. (2012) ‘I became an attractive person in the virtual world: users’ identification with virtual communities and avatars’, Computers in Human Behavior, 28(5), pp. 1663-1669. Lee, J., Bang, J. and Suh, H. (2018) ‘Identifying affordance features in virtual reality: how do virtual reality games reinforce user experience?’, in Augmented Cognition: Intelligent Technologies. Cham: Springer, pp. 383-394
32Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Leidner, D.E., Gonzalez, E. and Koch, H. (2020) ‘An affordance perspective of enterprise social media and organizational socialization’, Journal of Strategic Information Systems, 27(2), pp. 117-138. Li, D.D., Liau, A.K. and Khoo, A. (2013) ‘Player-avatar identification in video gaming: concept and measurement’, Computers in Human Behavior, 29(1), pp. 257-263. Liang, H., Li, J., Wang, Y., Pan, J., Zhang, Y. and Dong, X. (2023) ‘Metaverse virtual social center for elderly communication during social distancing’, Virtual Reality & Intelligent Hardware, 5(1), pp. 68-80. Lüders, A., Dinkelberg, A. and Quayle, M. (2022) ‘Becoming “us” in digital spaces: how online users creatively and strategically exploit social media affordances to build social identity’, Acta Psychologica, 228, p. 103643. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2022.103643 Maloney, D., Freeman, G. and Wohn, D.Y. (2020) ‘“Talking without a voice”: understanding non-verbal communication in social virtual reality’, Proceedings of the ACM on Human- Computer Interaction, 4(CSCW2), pp. 1-25. Manata, B. and Spottswood, E. (2022), ‘Extending Rice et al. (2017): the measurement of social media affordances’, Behaviour & Information Technology, 41(6), pp. 1323-1336. Messinger, P.R., Stroulia, E., Lyons, K., Bone, M., Niu, R.H., Smirnov, K. and Perelgut, S. (2009), ‘Virtual worlds—past, present, and future: new directions in social computing’, Decision Support Systems, 47(3), pp. 204-228. https://doi.org/10.1016/j.dss.2009.02.014 Meta (2021), Connect 2021: our vision for the metaverse. Meta Reality Labs. https://tech. facebook.com/reality-labs/2021/10/connect-2021-our-vision-forthe-metaverse/ O’Riordan, S., Feller, J. and Nagle, T. (2016) ‘A categorisation framework for a feature- level analysis of social network sites’, Journal of Decision Systems, 25(3), pp. 244-262. https:// doi.org/10.1080/12460125.2016.1187548 Papagiannidis, S. and Bourlakis, M.A. (2010) ‘Staging the new retail drama: at a metaverse near you!’, Journal of Virtual Worlds Research, 2(5), pp. 425-446. Park, S.-M. and Kim, Y.-G. (2022) ‘A metaverse: taxonomy, components, applications, and open challenges’, IEEE Access, 10, pp. 4209-4251. https://doi.org/10.1109/ ACCESS.2021.3140175 Ray, T. (2022) ‘Nvidia’s Omniverse: the metaverse is a network not a destination’, ZDNet, 26 July. Raz, G. (2019) ‘Virtual reality as an emerging art medium and its immersive affordances’, in The Palgrave Handbook of the Philosophy of Film and Motion Pictures. Cham: Palgrave Macmillan, pp. 995-1014. Rice, R.E., Evans, S.K., Pearce, K.E., Sivunen, A., Vitak, J. and Treem, J.W. (2017) ‘Organizational media affordances: operationalization and associations with media use’, Journal of Communication, 67(1), pp. 106-130. Rospigliosi, P. (2022) ‘Metaverse or simulacra? Roblox, Minecraft, Meta and the turn to virtual reality for education, socialisation and work’, Interactive Learning Environments, 30(1), pp. 1-3. Scarlett, A. and Zeilinger, M. (2019) ‘Rethinking affordance’, Media Theory, 3(1), pp. 1-48. Schroeder, R., Huxor, A. and Smith, A. (2001) ‘Activeworlds: geography and social
33Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI interaction in virtual reality’, Futures, 33(7), pp. 569-587. Shin, D.-H. (2017) ‘The role of affordance in the experience of virtual reality learning: technological and affective affordances in virtual reality’, Telematics and Informatics, 34(8), pp. 1826-1836. https://doi.org/10.1016/j.tele.2017.05.013 Shin, D. (2022) ‘The actualization of meta affordances: conceptualizing affordance actualization in metaverse games’, Computers in Human Behavior, 133, p. 107292. Spajić, J., Mitrović, K., Lalić, D., Milić, B. and Bošković, D. (2022) ‘Personalized brand experience in metaverse’, Proceedings of the 10th International Conference on Mass Customization and Personalization - Community of Europe (MCP-CE 2022). Steffen, J.H., Gaskin, J.E., Meservy, T.O., Jenkins, J.L. and Wolman, I. (2019) ‘Framework of affordances for virtual reality and augmented reality’, Journal of Management Information Systems, 36(3), pp. 683-729. https://doi.org/10.1080/07421222.2019.1628877 Takle, S. (2021) ‘Microsoft’s vision for the metaverse, according to CEO Satya Nadella’, Beyond Games. Trauthig, I. and Woolley, S. (2023) ‘Addressing hateful and misleading content in the metaverse’, Journal of Online Trust and Safety, 1(5), pp. 1-20. Wheless, E. (2022) ‘11 execs connecting gaming to marketing: a look at brand and agency leaders diving into Roblox, mobile games and esports’, Advertising Age, 93(13). Available at: https://adage.com/article/digital-marketing-ad-technews/11-execs-connecting-gaming- marketing/2441366 (Accessed: 9 December 2023). Wright, M., Ekeus, H., Coyne, R., Stewart, J., Travlou, P. and Williams, R. (2008) ‘Augmented duality: overlapping a metaverse with the real world’, Proceedings of the International Conference on Advances in Computer Entertainment Technology. Zheng, L., Xie, T. and Liu, G. (2018) ‘Affordances of virtual reality for collaborative learning’, Proceedings of the International Joint Conference on Information, Media and Engineering (ICIME 2018).
34Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Tóm tắt Ngành du lịch đã và đang chứng kiến sự chuyển đổi mô hình trong những năm gần đây với sự xuất hiện của người có tầm ảnh hưởng (travel influencer) và sức mạnh của mạng xã hội. Nghiên cứu này khám phá vai trò của những người có tầm ảnh hưởng như những chất xúc tác thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong ngành du lịch, thách thức mô hình đổi mới khép kín truyền thống. Qua việc xem xét ảnh hưởng của họ đối với nhận thức về điểm đến, nguồn cảm hứng du lịch và tạo ra các trải nghiệm du lịch sáng tạo, nghiên cứu nhằm khám phá mối tương tác giữa người có tầm ảnh hưởng trong ngành du lịch và tương lai của ngành du lịch. Nghiên cứu được thực hiện dựa trên dữ liệu định lượng được thu thập thông qua khảo sát với 157 du khách trẻ từ 18-29 tuổi và là những cá nhân không theo dõi các người có tầm ảnh hưởng trong lĩnh vực du lịch, cụ thể như Lý Thành Cơ, Bông Tím, Lê Hà Trúc và Khoai Lang Thang. Cùng với phân tích các đánh giá trực tuyến từ những người theo dõi có tương tác, nghiên cứu này đi sâu vào mức độ mà người có tầm ảnh hưởng thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong ngành du lịch. Ngoài ra, nghiên cứu điển hình tại thành phố Đà Lạt (Việt Nam) cung cấp những hiểu biết về các hoạt động cụ thể và tác động của người có tầm ảnh hưởng trong bối cảnh Việt Nam. Kết quả nghiên cứu đóng góp vào kho kiến thức hiện có về người có tầm ảnh hưởng và ảnh hưởng của họ đối với ngành du lịch. Nghiên cứu làm nổi bật tiềm năng của người có tầm ảnh hưởng như chất xúc tác cho đổi mới sáng tạo, nhấn mạnh khả năng của họ trong việc thu hút nhiều chủ thể hơn, khuyến khích đồng sáng tạo và thúc đẩy chia sẻ tri thức. Những hiểu biết này có thể định hướng các bên liên quan trong ngành du lịch, các nhà hoạch định chính sách và đơn vị tiếp thị điểm đến trong việc tận dụng ảnh hưởng của những người có tầm ảnh hưởng để định hình tương lai của du lịch tại Việt Nam và xa hơn. Từ khóa: Nhận thức về điểm đến; Trải nghiệm du lịch sáng tạo; Đổi mới sáng tạo; Hệ sinh thái số du lịch; Người có tầm ảnh hưởng trong ngành du lịch. NHỮNG NGƯỜI CÓ TẦM ẢNH HƯỞNG THÚC ĐẨY ĐỔI MỚI SÁNG TẠO TRONG NGÀNH DU LỊCH: NGHIÊN CỨU ĐIỂN HÌNH TẠI ĐÀ LẠT Dương Thị Hữu Hiền Giảng viên Đại học Khoa học Xã hội & Nhân văn, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
35Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Abstract The travel industry has witnessed a paradigm shift in recent years with the emergence of travel influencers and the power of social media. This study explores the role of travel influencers as catalysts for open innovation within the tourism sector, challenging the traditional closed innovation model. By examining their impact on destination awareness, travel inspiration, and the creation of innovative tourism experiences, this study aims to uncover the dynamic interplay between travel influencers and the future of tourism. Drawing upon quantitative data collected through a structured survey of 157 young visitors aged 18-29, who were not followers of selected travel influencers (namely Ly Thanh Co, Bong Tim, Le Ha Truc, and Khoai Lang Thang), as well as an analysis of online reviews from engaged followers, this research delves into the extent to which travel influencers foster open innovation in the tourism industry. Additionally, a case study in Da Lat, Vietnam, provides insights into the specific activities and effects of travel influencers within the Vietnamese context. The findings of this study contribute to the existing knowledge on travel influencers and their impact on the tourism sector. The research highlights the potential of travel influencers as catalysts for open innovation, emphasizing their ability to involve a broader range of actors, encourage co-creation, and facilitate knowledge sharing. These insights can guide tourism stakeholders, policymakers, and destination marketers in leveraging the influence of travel influencers to shape the future of tourism in Vietnam and beyond. Keywords: Destination awareness; Innovative tourism experiences; Open innovation; Tourism digital ecosystems; Travel influencers. TRAVEL INFLUENCERS AS CATALYSTS FOR FOSTERING OPEN INNOVATION OF TOURISM: A CASE STUDY IN DA LAT Hien Duong Lecturer University of Social Sciences and Humanities, Vietnam National University Ho Chi Minh City
36Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI INTRODUCTION The contemporary landscape of the travel industry has undergone a discernible paradigm shift in recent years, primarily propelled by the ascendance of social media platforms and the concurrent rise of individuals who wield considerable influence within the domain-namely, travel influencers. Manifesting through their distinctive online presence and the presentation of captivating content, these influencers have assumed a pivotal role in exerting substantial sway over the decisionmaking processes and experiential aspects of contemporary travel (Gretzel and Yoo 2008). This study endeavors to systematically scrutinize the complex role of travel influencers as catalyzing agents for open innovation within the tourism sector, thereby challenging the conventional framework of closed innovation. Through an exploration of their impact on fostering destination awareness, imparting travel inspiration, and engendering the inception of innovative tourism experiences, this scholarly inquiry endeavors to elucidate the dynamic interplay between travel influencers and the evolving trajectory of the tourism industry. In the traditional tourism industry, innovation has been predominantly driven by closed processes, wherein organizations develop innovations internally or through collaborations within limited stakeholder networks (Chesbrough 2017). However, the advent of travel influencers has ushered in a new era of open innovation. Open innovation entails integrating external ideas, resources, and fostering collaboration among diverse stakeholders to drive innovation and create value (Chesbrough 2017). Travel influencers, with their extensive networks and digital platforms, are breaking down the barriers of closed innovation by involving a broader range of actors and encouraging co-creation and knowledge sharing (Gretzel and Yoo 2008; Sesar, Hunjet, and Kozina 2021). In terms of open innovation, travel influencers have the potential to facilitate collaboration, cocreation, and knowledge sharing among various stakeholders in the tourism industry. Their social media platforms act as a medium for engaging with diverse audiences, including tourists, local communities, and businesses. Travel influencers encourage dialogue, interaction, and the exchange of ideas, leading to the generation of innovative tourism experiences (Ye, Zhang, and Law 2009; Jaya and Prianthara 2020). Furthermore, travel influencers play a crucial role in bridging the gap between tourists and destinations. By showcasing unique and lesser-known locations, they encourage travelers to venture beyond traditional tourist hotspots, thus promoting the discovery of new destinations and experiences (Yuniati, Hardi, and Primasari 2021; Gholamhosseinzadeh, Chapuis, and Lehu 2023). This exposure to alternative travel options fosters open innovation by diversifying the range of tourism offerings and encouraging collaboration between different regions and stakeholders (Jaya and Prianthara 2020). However, it is important to recognize that the extent to which travel influencers foster open innovation in tourism is not without limitations and
37Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI challenges. While they facilitate knowledge sharing and co-creation, issues of authenticity, ethics, and sustainability arise (Gholamhosseinzadeh, Chapuis, and Lehu 2023). The commercial nature of influencer collaborations and the potential for biased or manipulated content may raise concerns regarding transparency and trust (Ye, Zhang, and Law 2009). Additionally, the popularity of certain destinations promoted by influencers can lead to issues such as overtourism and the strain on local resources and communities (Wengel et al. 2022). Within the context of Vietnam’s tourism industry, the activities of travel influencers have gained significant traction. Travel influencers in Vietnam, including the city of Da Lat in Lam Dong province, have harnessed the power of social media platforms to captivate audiences and shape travel behaviors. Da Lat, located in the central highlands of Vietnam, is a charming city known for its natural beauty, temperature, climate, and unique cultural heritage. As one of the most popular tourist destinations in Vietnam, Da Lat offers a diverse range of attractions, making it a haven for nature enthusiasts, adventure seekers, and those seeking a tranquil retreat (Dalat City 2024). Tourism is recognized as the driving force of Da Lat’s economy. The “Strategy on Viet Nam’s tourism development until 2020, vision to 2030” approved by Prime Minister in Decision 2473/QĐ-TTg dated December 30th, 2011, identified Da Lat as one of the major ecological and leisure tourism centers in the country. It is a key point in the vibrant tourism triangle: Ho Chi Minh City - Da Lat - Nha Trang; Nha Trang - Ninh Chu - Da Lat (Dung 2011). The travel influencers’ contents, ranging from destination recommendations to immersive experiences, have played a pivotal role in influencing travelers’ perceptions, emotions, and travel motivations (Duong et al. 2022). However, while the impact of travel influencers on tourism experiences and consumer behavior has been studied to some extent, their role as catalysts for open innovation within the industry remains relatively unexplored. To what extent do travel influencers foster open innovation in tourism in the future? This is the research question that guides the inquiry for this study. By investigating the degree to which travel influencers contribute to open innovation, this research aims to gain insights into their potential influence on the future of tourism. Additionally, through a case study in Da Lat, Lam Dong, the specific activities and effects of travel influencers within the Vietnamese context will be examined, shedding light on the role they play in fostering open innovation in the tourism industry. By addressing these research objectives, this study seeks to contribute to the existing body of knowledge on travel influencers and their impacts on the tourism sector. The findings will provide valuable insights for tourism stakeholders, policymakers, and destination marketers, enabling them to leverage the potential of travel influencers as catalysts for open innovation in order to shape the future of tourism in Vietnam and beyond.
38Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Figure 1. Ly Thanh Co’s fanpage on Facebook platform. Source: screenshot on August 22, 2024. Figure 2. Bong Tim’s fanpage on Tiktok platform. Source: screenshot on August 22, 2024. METHODOLOGY Facebook, TikTok, Instagram, and YouTube are considered as the four most tourism-inspired social networking platforms for Vietnamese users (Thuy 2024). These platforms are also the primary sources for the dissemination of the four major types of content: text, audio, images, and videos (Duong et al. 2022). Based on these popular social media platforms, the study established a filter according to the following criteria: (1) travel influencers in Vietnam, yielding 76 results; (2) travel influencers specifically focusing on Da Lat, resulting in 37 findings; and (3) travel influencers who produce content relating to Da Lat with the highest number of followers across the four platforms, namely, Ly Thanh Co, Bong Tim, Le Ha Truc, and Khoai Lang Thang (see Figures 1 to 4).
39Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Figure 3. Le Ha Truc’s fanpage on Instagram platform. Source: screenshot on August 22, 2024. Figure 4. Khoai Lang Thang’s channel on Youtube platform. Source: screenshot on August 22, 2024. Then, the content analysis method was conducted between 2015 and 2022 to analyze posts and videos created by four selected travel influencers. The research focused on examining the usage of hashtags by the influencers within three categories: (1) Travel influencer brand name, (2) travel-related, and (3) trend-related hashtags. By analyzing the content and categorizing the hashtags, this method provides insights into the patterns and trends in the influencers’ messaging and content creation over time. The longitudinal nature of the study allowed for the identification of changes and evolutions in the usage of hashtags, providing valuable information on the influencers’ strategies and the impact of their content on open innovation in tourism.
40Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI The online reviews analysis was conducted between 2015 and 2022 to analyze reviews on various platforms, including Facebook, TikTok, Instagram, and YouTube. The research focused on reviews from followers who actively engaged with the content of selected travel influencers. Due to the large number of comments (13,051), processing all of them within a limited time frame would have been an overwhelming task. Therefore, the sample size was limited to a symbolic 5%. A sample size of 653 reviews was analyzed. By examining these reviews, the study aimed to gain insights into the followers’ perceptions, experiences, and feedback related to the travel influencers’ content. This method provides a comprehensive understanding of the impact and effectiveness of their content in influencing travel decisions and fostering open innovation in the tourism industry. The questionnaire method was employed in April 2022 to gather data from a sample of 157 young visitors aged 18-29 who were not followers of four selected travel influencers. The method involved administering a structured survey to collect information on the respondents’ perceptions and behaviors related to travel influencers and their impacts on tourism innovation. The sample size of 157 provides a substantial dataset for analysis, allowing for meaningful insights into the research questions. The questionnaire method offers a systematic approach to gather quantitative data and provides an efficient way to measure the extent of travel influencers’ impact on open innovation in the tourism industry. The in-depth interview method was expected to gather opinions from four (4) travel influencers; however, due to personal schedules, three of them were unable to arrange time to participate in the interviews. The interview with travel influencer Ly Thanh Co was conducted on April 24th, 2022. The purpose of the interview was to gather insights and opinions from the influencer regarding the attractiveness of Da Lat as a destination and the promotion of this location through shared content. The method involved asking targeted questions to elicit detailed and comprehensive responses from the interviewee, allowing for a deeper understanding of their perspectives, experiences, and recommendations. By conducting this in-depth interview, the study gained valuable firsthand information from the travel influencer, providing unique insights into the destination’s appeal and the role of shared content in its promotion. This mixed-method approach was chosen to provide a comprehensive analysis of the impact of Travel influencers on open innovation in the tourism industry in the context of Vietnam. The combination of quantitative data from surveys and online reviews, along with qualitative insights from content analysis and in-depth interviews, offers a holistic understanding of the research topic. By employing these methods, the study ensured the collection of reliable and diverse data, enabling comprehensive analysis and meaningful conclusions.
41Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI FINDINGS The latest bibliometric analysis on open innovation in hospitality and tourism services by RobayoAcuña and Chams-Anturi (2023) indicates that there is a recent and growing interest among academics, especially since 2017. Additionally, four key research areas have emerged: overtourism and sustainability, value co-creation, open innovation and competitive advantage and their effects on hotel industry organizations, as well as the relationship between external knowledge and internal resources in innovation management and open innovation performance. Open innovation through travel influencers has become a significant aspect of marketing strategies for tourism boards, hospitality businesses, and destination marketing organizations worldwide. Several influencer marketing campaigns in travel and tourism have achieved notable success by effectively leveraging the reach and influence of content creators. Taking Airbnb’s #LiveThere campaign as an example. Being launched in 2016, the campaign focused on encouraging travelers to experience destinations like a local rather than a tourist. The campaign partnered with various travel influencers who shared their unique experiences staying in Airbnb accommodations around the world (Kolsquare 2022). The initiative successfully engaged 2.5 billion potential participants, resulting in a 32% boost in travel interest registered through the campaign. Bookings surged by 27% via the Airbnb platform following the campaign’s launch (Khan 2023). In Vietnam, #HelloVietnam is one of the tourism promotion campaigns that has garnered a lot of attention, initiated by TikTok for the first time in 2019 after receiving approval and sponsorship from the National Administration of Tourism. Within the framework of the campaign, TikTok implemented the experiential tour activity #HelloVietnam with a scale of 60 prominent content creators from around the world embarking on a journey to four provinces and cities. During the campaign, there were over 300 high-quality videos uploaded by content creators about experiential tours, attracting more than 100 million views and positive feedback from the community, with #HelloVietnam itself achieving an impressive figure of over 1.5 billion views (TikTok 2024). This demonstrates the enormous influence of TikTokers and travel influencers in the era of digital technology on user communities. Overview of the Da Lat theme by travel influencers The approach and activities of travel influencers in Da Lat have not been extensively addressed in scientific literature (Duong et al. 2022). However, in general, their activities are closely linked to the development of social media platforms. Although the development of these platforms cannot be surveyed in a defined sequence because their emergence and prevalence overlap with each other, there are periods when travel influencers tend to favor using certain prominent or newly emerged platforms that attract a large number of users.
42Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI The overview of travel influencers in Da Lat provides a comprehensive look at the evolution of their activities across various stages, reflecting the dynamic landscape of social media platforms. There are periods when travel influencers tend to prefer using certain social media platforms (often prominent social media platforms, newly emerged, or attracting a large number of users) that predominantly utilize one or more forms of information dissemination. Therefore, to gain a general understanding of the current state of activities of travel influencers in Da Lat, said activities can be divided into three research stages. Stage 1 represents the formation and development of blogs. Due to their simple operational methods, blogs have gained prominence in conveying information mainly through written text. The activities of travel influencers in Da Lat were primarily self-driven and not strongly connected with Destination Marketing Organizations (DMOs). The travel influencers in this stage could be considered as “daring pioneers.” Some notable travel influencers such as Nhi Dang, Tam Bui, Vinh Gau, Huyen Chip, Rosie Nguyen, Dinh Hang, and Nguyen Phuong Mai can be mentioned. Stage 2 witnesses the development of Facebook, Instagram, and similar social media platforms. This stage combines written text with images to provide shared experiences for followers. In addition to continuing to share content about natural attractions in Da Lat, many travel influencers expanded into local food, cozy homestays, and interesting entertainment. Simultaneously, the quality of images and content improved, attracting a large number of followers due to global coverage. Many travel bloggers are still active at this stage, shifting their focus from personal blogs to Facebook due to their pre-existing following. Additionally, there are quite a few travel influencers who have emerged and established themselves through Facebook, such as Ly Thanh Co, Le Ha Truc, Khoai Lang Thang, and Fahoka Xe Dich. This stage demonstrated the maturity of travel influencers. Travel bloggers who initially viewed their writing on social media platforms as a personal hobby began to recognize travel influencing as a genuine profession, leading to the specialization of their careers. Stage 3 corresponds to the development of platforms such as YouTube and TikTok. Content marketing is diversified, combining written text, images, and sound to create new genres, with video clips being the most representative. This stage demonstrates the remarkable success of the travel influencer community making content about Da Lat, both in terms of quality and quantity. It witnesses the proliferation of travel influencers across various social media platforms. Building upon and leveraging the achievement of previous stages, the destinations marketed by travel influencers are becoming increasingly diverse and abundant. Some travel influencers at this stage include Khoai Lang Thang, Bong Tim, Huy Hay Di, Khoa Pug, Mike Nhan Phan, Win Di, and Le Hoang Nam.
43Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI On Facebook, Ly Thanh Co has accumulated a follower count of 204,862. With a focus on lodging and check-in sites, Ly Thanh Co has shared 66 posts, receiving a considerable 88.24% positive feedback. This indicates that Ly Thanh Co’s content in the lodging and check-in sites category resonates strongly with the Facebook followers. Bong Tim, a TikTok influencer, commands a sizable follower count of 6,400,000. Bong Tim’s content comprises 27 short videos covering various topics such as street food, lodging, traveling, and check- in sites. The positive feedback percentage for Bong Tim’s content stands at 54.09%. While Bong Tim has amassed a significant following, the positive feedback percentage is comparatively lower than the other travel influencers, suggesting potential variations in audience response. Table 1. Rate of positive comments about Da Lat from followers of four travel influencers. At each stage, alongside the prominence of certain social media platforms, there are notable travel influencers who emerge and contribute significantly. They may lay the foundation for the stage, pioneer the establishment of personal brands, or inspire other travel influencers. Furthermore, each stage also experiences changes in the interaction among stakeholders, tourists, and third parties. Travel influencers’ impact on their followers Da Lat’s travel influencers have evolved in sync with the development of social media platforms. Each stage brought about changes in content, engagement, and recognition. The investigation on individual influencers highlights their focus areas, follower counts, and audience feedback, providing insights into their impact and popularity within their respective platforms.
44Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI On Facebook, Ly Thanh Co has accumulated a follower count of 204,862. With a focus on lodging and check-in sites, Ly Thanh Co has shared 66 posts, receiving a considerable 88.24% positive feedback. This indicates that Ly Thanh Co’s content in the lodging and check-in sites category resonates strongly with the Facebook followers. Bong Tim, a TikTok influencer, commands a sizable follower count of 6,400,000. Bong Tim’s content comprises 27 short videos covering various topics such as street food, lodging, traveling, and check- in sites. The positive feedback percentage for Bong Tim’s content stands at 54.09%. While Bong Tim has amassed a significant following, the positive feedback percentage is comparatively lower than the other travel influencers, suggesting potential variations in audience response. Le Ha Truc, on Instagram, boasts a substantial follower count of 522,000. With a total of 11 posts centered around lodging and check-in sites, Le Ha Truc has garnered a positive feedback percentage of 66.67%. This suggests that Le Ha Truc’s posts in the lodging and check-in sites category have been well- received by the Instagram followers. Lastly, on YouTube, Khoai Lang Thang has garnered a fair follower count of 2,330,000. With 11 videos focusing on street food, lodging, and experiences, Khoai Lang Thang has achieved a moderate positive feedback percentage of 83.96%. This indicates that Khoai Lang Thang’s videos, particularly those related to street food, lodging, and experiences, have resonated well with the YouTube audience. Table 1 reveals that the travel influencers have received positive feedback from their followers across different social media platforms. Content topics such as lodging, check-in sites, street food, and travel experiences have proven to be popular among the followers, albeit with varying degrees of positive feedback percentages across the travel influencers and platforms. These influencers not only contribute significantly to promoting Da Lat but also play pivotal roles in shaping travel trends, preferences, and interactions among stakeholders. The positive feedback percentages suggest a generally favorable reception, with each influencer carving out a niche within their chosen platform (Cholprasertsuk, Lawanwisut, and Thongrin 2020). As Da Lat continues to evolve as a major tourism hub, the role of these influencers becomes increasingly crucial in shaping perceptions and attracting a diverse range of visitors. Travel influencers’ impact of their non-followers on Da Lat Figure 5 visually illustrates the impact of four travel influencers on the perceptual framework of non-followers regarding the image of Da Lat. The data, quantified in percentages, is systematically classified into three distinct categories: “Better,” “Unchanged,” and “Worse.”
45Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Figure 5. The extent of travel influencer’s influence on non-followers’ perception about Da Lat’s image (%). The findings reveal that a predominant majority of non-followers, encompassing 70.06%, articulated an improved perception of Da Lat subsequent to the influence exerted by travel influencers. This underscores the efficacy of the influencers’ content, presumably featuring positive experiences and highlighting key aspects of the destination, in augmenting the positive perception of Da Lat among individuals who do not actively follow these influencers. Conversely, a lesser segment of non-followers, constituting 17.2%, reported an unaltered perception of Da Lat postinfluence, suggesting that the content disseminated by travel influencers may not have substantially influenced their pre-existing perceptions of the destination. A minority subset of nonfollowers, representing 6.37%, communicated a deteriorated perception of Da Lat subsequent to exposure to travel influencer content. This suggests that, in specific instances, the content produced by travel influencers may have engendered a negative impact on the perception of the destination among their non-followers, potentially attributable to unfavorable experiences or portrayals. Similarly, Figure 6 delineates the impact of a travel influencer’s sway on the emotional responses of non-followers concerning the portrayal of Da Lat. The presented data, conveyed in percentage terms, classifies emotions into three distinct categories: ‘Satisfied,” “Unsatisfied,” and “Don’t know.”
46Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Figure 6. The extent of travel influencer’s influence on non-followers’ emotion about Da Lat’s image (%). Analysis of the data discloses that a substantial majority of non-followers, constituting 80.89%, conveyed a sense of satisfaction with the depiction of Da Lat influenced by the travel influencers. This discernment implies that the content disseminated by the travel influencers, likely accentuating favorable facets of the destination, has proficiently elicited a positive emotional reaction among non-followers, instigating sentiments of contentment and gratification regarding their perception of Da Lat. A nominal fraction of non-followers, approximately 6.37%, articulated feelings of dissatisfaction with the travel influencers’ impact on the portrayal of Da Lat. This observation suggests that certain individuals may have encountered adverse experiences or formulated negative perceptions associated with the destination, conceivably stemming from unfavorable depictions or information propagated by the travel influencers. A segment of nonfollowers, comprising 12.74%, communicated a state of uncertainty or an absence of a distinct emotional response (“Don’t know”) towards the portrayal of Da Lat influenced by four travel influencers. This indication implies that the content disseminated by them may not have exerted a profound influence on the emotions or perspectives of these individuals, or they may necessitate additional information or exposure to formulate a definitive emotional response.
47Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Eventually, Figure 7 illustrates the impact of travel influencers on the travel motivation of nonfollowers intending to visit Da Lat. The data, presented in percentage form, is systematically classified into three distinct groups: “Favorably influenced,” “Not influenced,” and “Don’t know.” After the data analysis, it was discerned that a substantial majority of non-followers, encompassing 77.7%, affirm being positively influenced by the travel influencer’s content, thereby enhancing their travel motivation to explore Da Lat. This discernible trend underscores the efficacy of the travel influencer’s content in inspiring and motivating individuals who are not part of their follower base, effectively positioning Da Lat as an appealing travel destination replete with distinctive attractions and experiences. Conversely, a noteworthy segment of non-followers, constituting approximately 19.75%, asserts no discernible influence from the travel influencer’s content on their travel motivation to visit Da Lat. This observation suggests that the content disseminated by the travel influencer may not have resonated with or captured the interest of this demographic, or alternatively, these non- followers may possess pre-existing travel motivations that remain unaffected by the influencer’s recommendations. In a minority subset, comprising 2.55% of non-followers, an inclination towards uncertainty is observed, as they responded with “Don’t know” concerning the extent of the travel influencer’s Figure 7. The extent of travel influencer’s influence on non-followers’ travel motivation to Da Lat (%).
48Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI impact on their travel motivation towards Da Lat. This response implies a lack of clarity or uncertainty in their perception regarding the influence exerted by the travel influencer on their decision-making process related to travel. Generally speaking, travel influencers have demonstrated significant potential in fostering open innovation in the tourism sector. Their influence on perceptions, emotions, and travel motivations, coupled with their role as catalysts of collaboration and knowledge sharing, positions them as key players in shaping the future of the industry. However, to maximize the benefits of travel influencers in promoting open innovation in tourism, careful consideration must be given to the subjectivity of their opinions, the importance of cooperation with Destination Marketing Organizations, and the emerging trend of influencer marketing in the post-pandemic era. DISCUSSION AND IMPLICATIONS Catalysts for open innovation of tourism on diverse social media platforms The investigation into the impact of travel influencers on both their followers and non-followers in the context of Da Lat provides a nuanced understanding of their role in fostering open innovation within the tourism sector. The complex analysis is discerningly organized into two distinct sections, each addressing the influence of travel influencers on these divergent groups. In evaluating the impact on followers, the presented data on four prominent influencers across various social media platforms delineates their follower counts, focus areas, and positive reaction percentages. This information, encapsulated in Table 1, underscores the substantial engagement and resonance these influencers elicit from their respective audiences. Notably, their contributions extend beyond mere promotional activities, as they play pivotal roles in shaping travel trends, preferences, and stakeholder interactions. The varying positive feedback percentages indicate nuanced responses to content themes such as lodging, check-in sites, street food, and travel experiences. These influencers are instrumental in not only promoting Da Lat but also in cultivating a positive perception among their followers, elucidating the influencers’ potential to function as conduits for open innovation within the tourism sector. The subsequent analysis shifts focus to non-followers, offering insights into the perceptual framework and emotional responses of individuals not actively engaged with the influencers. Figure 5 illustrates the impact on the perceptual framework of non- followers, revealing that a substantial majority experienced an improved perception of Da Lat post-influence. This suggests the efficacy of travel influencer content in positively shaping the destination’s image among individuals not following them. Conversely, a minority subset reported a deteriorated perception, emphasizing the need for influencers to exercise
49Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI caution in their content creation to avoid potential negative ramifications. The emotional response analysis in Figure 6 further corroborates these findings, with a significant majority expressing satisfaction, albeit with a nominal fraction conveying dissatisfaction. These emotional responses offer valuable insights into the influencers’ ability to evoke positive sentiments and, conversely, the potential risks associated with disseminating content that may elicit negative emotional reactions. The examination of travel motivation among non-followers in Figure 7 portrays a significant positive influence on a substantial majority, emphasizing the influencers’ pivotal role in inspiring travel intentions. However, a noteworthy segment reports no discernible influence, underlining the diverse nature of responses within this demographic. The “Don’t know” category suggests a level of uncertainty among non-followers, highlighting the need for nuanced strategies in addressing the varied motivational triggers inherent in this cohort. In essence, the comprehensive analysis of travel influencers’ impact on both followers and nonfollowers elucidates their potential as catalysts for open innovation within the tourism sector. By examining the intricacies of perception, emotional response, and travel motivation, this study contributes to the evolving discourse on the transformative role of travel influencers in shaping the future landscape of tourism. Catalysts in the tourism digital ecosystem amid fluctuations in travel behaviors The empirical evidence delineates the pivotal role played by travel influencers in the contemporary tourism digital ecosystem, particularly amidst the multifarious fluctuations in travel behavior (Bolici et al. 2020). These influencers wield considerable influence through their curated content, which accentuates destinations, experiences, and attractions, thereby fostering positive associations and augmenting the overall image of destinations. The consequential outcome of this influence is the generation of heightened interest and a discernible impact on the travel motivations of prospective travelers (Jang et al. 2021). The expansive reach of travel influencers, coupled with their ability to engage diverse stakeholders, including local businesses and tourism organizations, positions them as indispensable catalysts driving open innovation within the tourism industry. Their role extends beyond promotional activities, contributing to the collaborative development of innovative tourism experiences and products through facilitation of knowledge sharing and collaborative initiatives. Operating autonomously, travel influencers leverage their creativity and expertise to generate content that promotes the distinctive image of destinations (Vlahov and Vlahov 2021). This self-sufficiency enables them to present unique perspectives and authentic experiences, resonating effectively
50Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI with their audience and stimulating innovative thinking. However, it is imperative to acknowledge the subjective nature of travel influencers’ opinions, which may inadvertently influence the perceptions of their viewers. While these influencers strive for authenticity and value in their recommendations, the potential for personal biases and preferences shaping the opinions of their followers necessitates careful consideration when evaluating their influence on open innovation within the tourism industry. In the context of post-pandemic recovery, influencer marketing campaigns have demonstrated success across various industries, yet the application of such strategies specifically for tourist destinations remains underexplored in Vietnam. There exists untapped potential for further exploration and utilization of influencer marketing as a potent tool for fostering open innovation and promoting destinations within the Vietnamese tourism industry. Recognizing the transformative potential of travel influencers, Destination Marketing Organizations should align their strategies accordingly. Collaborating with travel influencers allows DMOs to present authentic and diverse perspectives, thereby enhancing destination attractiveness and competitiveness (Campbell and Farrell 2020). Especially pertinent in the post-pandemic landscape, where travel behavior has undergone significant changes emphasizing safety and trust, DMOs can strategically engage with travel influencers to showcase lesser-known destinations and unique local experiences, leveraging the influencers’ reach and influence to generate interest among potential travelers. In light of the growing influence of travel influencers, policymakers in Vietnam are urged to develop a comprehensive legal framework to safeguard the rights and interests of stakeholders engaged in influencer marketing. This framework should address key issues such as transparency, disclosure of sponsored content, and consumer protection, ensuring ethical practices and preserving trust in the industry (Radziwon et al. 2022; Cooke et al. 2022). By implementing regulations that promote transparency and authenticity in influencer marketing partnerships, policymakers can uphold the interests of consumers and safeguard the reputation of the tourism industry in Vietnam. For travel companies operating in Vietnam, the maximization of profits lies in the effective execution of electronic Word-of-Mouth (eWOM) campaigns facilitated by travel influencers (Marasco et al. 2018). Acknowledging the substantial influence of travel influencers in shaping consumer behavior, travel companies can strategically engage with these influencers to generate positive recommendations and reviews, thereby fostering increased customer engagement and loyalty (Nazare 2019). Through collaboration with travel influencers, travel companies can leverage their extensive networks and credibility to reach wider audiences and enhance their brand reputation. Finally, the increased research and interest in this topic also encourage travel influencers themselves to pay more attention to every posts. Ly Thanh
51Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Co shared in this study that he started creating content about Da Lat mainly because he was interested in and loved this destination. Da Lat is one of the two favorite destinations where he creates content, alongside Japan. Speaking about his perspective when collaborating with service-providing businesses, Ly Thanh Co said “Now, when reviewing, it will help me generate income. Sometimes I receive advertising posts from restaurants and accommodations, and of course, I have to write information about those places. I really feel that the place is suitable, so I post about it, but there are many jobs that I refuse because the place is very bad, not meeting my needs, then I will not review it.” Travel influencers have evolved from merely creating content as a hobby to recognizing their role as integral components of the tourism digital ecosystem. They not only shape trends but also guide their follower communities toward meticulously selected travel destinations. Aware of the symbiotic relationship they share with their audience within an open innovation framework, these influencers understand that influence is not unilateral; rather, their followers actively contribute valuable ideas and suggestions for content creation. It is evident that travel influencers are becoming increasingly deliberate in cultivating their personal brand while fostering strong connections with their communities, enabling them to adapt effectively to shifts in audience behavior. CONCLUSION In summation, the findings underscore the imperative for stakeholders in Vietnam’s tourism industry, encompassing DMOs, policymakers, and travel companies, to acknowledge and harness the potential of travel influencers as catalysts for open innovation. Through proactive engagement, the implementation of appropriate regulations, and leveraging the power of eWOM, stakeholders can effectively harness the influence of travel influencers to not only enhance destination image but also ensure stakeholder welfare and drive profitability in the digital era of tourism. Recognizing travel influencers as valuable partners is essential for shaping the future trajectory of the tourism industry in Vietnam. While the research provides valuable insights into the role of travel influencers in shaping the tourism landscape, several limitations need to be acknowledged. The study primarily focuses on the context of Da Lat, Vietnam, and may not be universally applicable to other destinations. The unique characteristics and dynamics of Da Lat might limit the generalizability of findings to a broader tourism context. The evaluation of influencers’ impact involves subjective elements, such as perceived satisfaction and motivation. The subjectivity inherent in qualitative analysis may introduce biases in interpreting the influencers’ contributions to open innovation. Recognizing these limitations is crucial for refining future research endeavors in the realm of travel influence and open innovation within the tourism sector. Addressing these limitations can enhance the robustness and applicability of insights derived from such studies.
52Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI REFERENCES Bolici, F., Acciarini, C., Marchegiani, L. and Pirolo, L. (2020) ‘Innovation diffusion in tourism: how information about blockchain is exchanged and characterized on Twitter’, The TQM Journal. https://doi.org/10.1108/TQM-01-2020-0016 Campbell, C. and Farrell, J.R. (2020) ‘More than meets the eye: the functional components underlying influencer marketing’, Business Horizons, 63(4), pp. 469-479. https:// doi.org/10.1016/j.bushor.2020.03.003 Chesbrough, H. (2017) ‘The future of open innovation’, Research-Technology Management, 60(1), pp. 35-38. https://doi.org/10.1080/08956308.2017.1255054 Cholprasertsuk, A., Lawanwisut, C. and Thongrin, S. (2020) ‘Social media influencers and Thai tourism industry: tourists’ behavior, travel motivation, and influencing factors’, Journal of Liberal Arts, Thammasat University, 20(2), pp. 234-263. https://doi.org/10.14456/ lartstu.2020.21 Cooke, P., Nunes, S., Oliva, S. and Lazzeretti, L. (2022) ‘Open innovation, soft branding and green influencers: critiquing fast fashion and overtourism’, Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 8(1), p. 52. https://doi.org/10.3390/joitmc8010052 Dalat City (2024) Thông tin. Available at: https://dalat.vn/vi/introduction (Accessed: 10 May 2024). Dung, N.T. (2011) Strategy on Viet Nam’s tourism development until 2020, vision to 2030. Ha Noi. Available at: https://vietnam.gov.vn/ (Accessed: 10 May 2024). Duong, H. et al. (2022) ‘Influencer marketing for tourism destinations’, VNUHCM Journal of Social Sciences and Humanities, 6(3), pp. 1711-1721. https://doi.org/10.32508/stdjssh. v6i3.773 Gholamhosseinzadeh, M.S., Chapuis, J.-M. and Lehu, J.-M. (2023) ‘Tourism netnography: how travel bloggers influence destination image’, Tourism Recreation Research, 48(2), pp. 188- 204. https://doi.org/10.1080/02508281.2021.1911274 Gretzel, U. and Yoo, K.H. (2008) ‘Use and impact of online travel reviews’, in Information and Communication Technologies in Tourism 2008. Vienna. Jang, W., Kim, J., Kim, S. and Chun, J.W. (2021) ‘The role of engagement in travel influencer marketing: the perspectives of dual process theory and the source credibility model’, Current Issues in Tourism, 24(17), pp. 2416-2420. https://doi.org/10.1080/13683500. 2020.1845126 Jaya, I.P.G.I.T. and Prianthara, I.B.T. (2020) ‘Role of social media influencers in tourism destination image: how does digital marketing affect purchase intention?’, Proceedings of the 3rd International Conference on Vocational Higher Education (ICVHE 2018). Khan, F. (2023) ‘Uncovering lessons from Airbnb’s “Don’t go there, live there” campaign’, LinkedIn Pulse, 18 January. Available at: https://www.linkedin.com/pulse/uncovering- lessons-from-airbnbs-dontgo-live-campaign-fatima-khan/ Kolsquare (2022) ‘Travel industry: 5 successful influencer marketing campaigns’, Kolsquare Blog. Available at: https://www.kolsquare.com/en/blog/travelindustry-5-successful- influencer-marketing-campaigns (Accessed: 10 May 2024). Marasco, A., De Martino, M., Magnotti, F. and Morvillo, A. (2018) ‘Collaborative innovation in tourism and hospitality: a systematic review of the literature’, International
53Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Journal of Contemporary Hospitality Management, 30(6), pp. 2364-2395. https://doi. org/10.1108/IJCHM-01-2018-0043 Nazare, K.D.L.G.G.D. (2019) Development of a social media marketing strategy for wine tour travel agencies with a focus on influencer marketing. Master’s thesis, University of Porto. Radziwon, A. et al. (2022) ‘Ecosystem effectuation: creating new value through open innovation during a pandemic’, R&D Management, 52(2), pp. 376-390. https://doi.org/10.1111/ radm.12512 Robayo-Acuña, P.V. and Chams-Anturi, O. (2023) ‘Open innovation in hospitality and tourism services: a bibliometric analysis’, International Journal of Innovation Science. https:// doi.org/10.1108/IJIS-07-2023-0157 Sesar, V., Hunjet, A. and Kozina, G. (2021) ‘Influencer marketing in travel and tourism: literature review’, Proceedings of the 73rd International Scientific Conference on Economic and Social Development - Sustainable Tourism in Post-pandemic World. Dubrovnik. Thuy, T. (2024) ‘Mạng xã hội truyền cảm hứng phát triển du lịch Việt Nam’, VnEconomy. Available at: https://vneconomy.vn/ TikTok (2024) ‘Tái khởi động chiến dịch #HelloVietnam, TikTok cùng 60 nhà sáng tạo nội dung trên thế giới đẩy mạnh quảng bá du lịch Việt Nam’, TikTok Newsroom Việt Nam. Available at: https://newsroom.tiktok.com/vi-vn/hellovietnam (Accessed: 10 May 2024). Vlahov, M.M. and Vlahov, A. (2021) ‘Travel influencers as new strategic partners in tourism’, Proceedings of the FEB Zagreb International Odyssey Conference on Economics and Business. Wengel, Y., Ma, L., Ma, Y., Apollo, M., Maciuk, K. and Ashton, A.S. (2022) ‘The TikTok effect on destination development: famous overnight, now what?’, Journal of Outdoor Recreation and Tourism, 37, p. 100458. https://doi.org/10.1016/j.jort.2021.100458 Ye, Q., Zhang, Z. and Law, R. (2009) ‘Sentiment classification of online reviews to travel destinations by supervised machine learning approaches’, Expert Systems with Applications, 36(3), pp. 6527-6535. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.07.035 Yuniati, U., Hardi, N.M. and Primasari, I. (2021) ‘Viral marketing strategies through social media of interesting visitor: case study of instagramable cafés in Bandung’, Journal of Physics: Conference Series, 1764(1), p. 012055.
54Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Tóm tắt “Hình dung về thuật toán” (algorithmic imaginary) là khái niệm do Bucher (2017) đề xuất để mô tả cách người dùng mạng xã hội cảm nhận về sự tồn tại và hoạt động của thuật toán trên các nền tảng, cũng như cách những hình dung đó ảnh hưởng đến cảm xúc và hành vi tương tác của họ. Khái niệm này được mở rộng vận dụng vào các nghiên cứu ngày càng phức tạp về thuật toán và tác động của nó lên cảm xúc của người dùng. Nghiên cứu này tổng hợp và phân tích các công trình liên quan đến “hình dung về thuật toán” trên ba nền tảng mạng xã hội lớn: Facebook, Instagram và TikTok. Bằng phương pháp tổng quan tài liệu toàn diện (comprehensive literature review), công trình này khảo sát cách hình dung về thuật toán ảnh hưởng cảm xúc và hành vi của người dùng đã được ghi nhận trong nhiều nghiên cứu trước đây. Kết quả cho thấy các hình dung về thuật toán khá tương đồng giữa người dùng các nền tảng: Họ thường đánh giá thuật toán là thiếu minh bạch, có tính thao túng và hạn chế tự do, từ đó hình thành những phản ứng cảm xúc tiêu cực. Từ các hình dung đó, người dùng cũng vận dụng nhiều cách khác nhau nhằm giành lại quyền kiểm soát và tìm kiếm sự minh bạch trên mạng xã hội. Qua đó, bài báo muốn nhấn mạnh tính cấp thiết của việc tìm kiếm cách tiếp cận bao quát hơn về “năng lực hiểu thuật toán” (algorithmic literacy), liên đới cả người dùng và người thiết kế nền tảng, nhằm hướng đến một trải nghiệm mạng xã hội tích cực và trao quyền hơn. Từ khóa: Hình dung về thuật toán; Năng lực hiểu thuật toán; Cảm xúc; Mạng xã hội; Trải nghiệm người dùng. NHỮNG NỀN TẢNG KHÁC NHAU, NHỮNG TRẢI NGHIỆM ĐỒNG NHẤT: PHÂN TÍCH SO SÁNH TRẢI NGHIỆM NGƯỜI DÙNG ĐA NỀN TẢNG Phạm Ngọc Châu Nguyễn Lan Chi Khoa Truyền thông Đa phương tiện, Swinburne Việt Nam
55Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Abstract Algorithmic imaginary-a term postulated by Bucher (2017)-conceptualizes how social media users perceive platforms’ algorithms and the corresponding effects on their feelings and interactions with the platforms. The concept has evolved to adapt to the increasing intricacies of research on platforms’ algorithms and their effects on users’ emotions. This study synthesizes and analyzes research on user perceptions of algorithms (algorithmic imaginaries) across three major social media platforms: Facebook, Instagram, and TikTok. Employing a comprehensive literature review methodology, the study examines how these imaginaries shape user emotions and behaviors. Findings reveal common themes across platforms: algorithms are perceived as opaque, manipulative, and potentially restrictive, leading to negative emotional responses. Users adopt various strategies to regain control and seek transparency. The paper underscores the need for a more inclusive approach to algorithmic literacy, involving both users and platform designers, to foster a more positive and empowering social media experience. Keywords: Algorithmic imaginary, Algorithmic literacy, Emotions, Social media, User experience. INTRODUCTION Earlier social media platforms such as MySpace and Friendster used to feature their users’ posts in a chronological order (Hamin 2023). This changed in 2009 when Facebook pioneered the use of algorithms to personalize content feeds, prioritizing relevance over recency. Facebook claimed this enhanced the visibility of meaningful data for users, a trend quickly adopted by platforms like DIFFERENT PLATFORMS, SHARED IMAGINARIES: A COMPARATIVE ANALYSIS OF CROSS-PLATFORM USER EXPERIENCES Pham Ngoc Chau Nguyen Lan Chi Media and Communication Department, Swinburne Vietnam
56Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Twitter and Instagram (Hutchinson 2016). As algorithms learned user behavior, they became integral to shaping the user experience. The omnipresence of algorithms demonstrates their growing social power (Olhede & Wolfe 2018), and simultaneously, raises the need to research the affective grip that they seem to have on users; especially users’ emotions and feelings drive their behaviors on the sites. Bucher (2017) coined the term “algorithmic imaginaries” to describe how users perceive and are affected by platform algorithms, sparking research into this phenomenon across various digital platforms, including social media, OTT services, and news bots (Schulz 2023). To delve deeper into the question of algorithmic influence on user experience, this study synthesizes findings on algorithmic imaginaries across three prominent social media platforms: Facebook, Instagram, and TikTok. The study examines how these imaginaries affect users’ moods, sensations, and ultimately, their platform usage. These platforms were chosen due to their popularity, large user bases, and the abundance of relevant research available. To provide a solid foundation for this analysis, the theoretical underpinnings that inform the understanding of algorithmic imaginaries are first explored. The paper begins with Theoretical Foundations for the Review, discussing key frameworks from communication and social media studies that offer valuable perspectives on the interplay between users, platforms, and algorithms. These frameworks provide a conceptual lens through which one can examine the historical evolution of the term “algorithmic imaginaries” and the empirical findings across different platforms. The paper presents the synthesized findings, highlighting common themes and divergences, and concludes by discussing the implications for algorithmic literacy and user empowerment in the digital age. THE THEORETICAL FOUNDATIONS FOR THE REVIEW The exploration of algorithmic imaginaries and their impact on user experiences necessitates a robust theoretical foundation that can illuminate the complex interplay between users, platforms, and algorithms. The theory of Technological Determinism serves as an initial perspective, positing that technology shapes society and human behavior (McLuhan 1964). In the context of social media, this theory suggests that the design and functionalities of algorithms significantly influence user experiences and their subsequent actions. The black box nature of algorithms, where their inner workings remain largely hidden from users, can create a sense of technological determinism, where users feel their online experiences are controlled by forces beyond their comprehension (Bucher 2019). The constant updates and modifications to these algorithms further reinforce this perception, as users are perpetually adapting to technological changes they have little control over. In contrast, the uses and gratifications theory emphasizes the agency of users in selecting and interacting with media
57Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI platforms to satisfy their needs and desires (Katz, Blumler, & Gurevitch 1973). It highlights the active role users play in navigating the algorithmic environment, employing strategies to control their experiences, curate content, or manipulate interactions to fulfill specific needs and gratifications. Critical theory and political economy of communication offers a critical lens to analyze the power dynamics between platform designers and users (Mosco 2009). The lack of transparency surrounding algorithmic operations can be seen as a manifestation of power imbalance, where users are subjected to algorithmic decisions without full understanding or control. This perspective also raises concerns about the potential for algorithmic bias and the marginalization of certain communities (Noble 2019). The concepts of participatory culture and produsage further emphasize the active role of users in shaping their online experiences (Jenkins 2007; Bruns 2008). They challenge traditional notions of passive media consumption, framing user strategies as forms of participation and resistance within the platform’s constraints. These actions demonstrate users’ attempts to reclaim agency and negotiate their position within the algorithmic environment. Finally, media literacy and digital literacy theories underscore the importance of critical understanding and skills to navigate the complex media landscape (Livingstone 2004). The concept of algorithmic literacy emerges as a crucial component of digital literacy, emphasizing the need for users to develop skills to understand, critically analyze, and effectively engage with algorithms (Shin, Rasul, & Fotiadis 2022). Algorithmic literacy empowers users to make informed choices about their online interactions and navigate the potential challenges and opportunities presented by algorithmic systems. These theoretical frameworks, while distinct in their focus, collectively offer a comprehensive understanding of the complex relationship between users, platforms, and algorithms. They provide a foundation for analyzing the emergence and impact of algorithmic imaginaries, as well as the diverse strategies users employ to navigate their algorithmic experiences. Through these frameworks, we can gain deeper insights into the dynamics of user agency, power relations and the evolving nature of digital literacy in the age of algorithms. ALGORITHMIC IMAGINARIES The concept of “algorithmic imaginaries” emerged from early studies examining user perceptions and assumptions about Facebook’s algorithms. Grimmelmann (2009) discussed how early Facebook algorithms analyzed connections and shared information within user networks, laying the groundwork for personalized content feeds. Bucher (2012) explored the notion of users making assumptions about how Facebook’s algorithms structured
58Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI visibility by ranking, sorting, and classifying users’ interaction activities on the platform (1177), highlighting the potential disconnect between actual algorithmic functions and user perceptions. The term algorithmic imaginary itself was formally introduced by Bucher (2017), emphasizing the role of emotions and feelings in shaping users’ perceptions of and interactions with algorithms. This marked a shift towards recognizing the subjective and affective dimensions of the user-algorithm relationship. Subsequent research expanded the concept beyond individual perceptions to encompass the collective and social aspects of algorithmic imaginaries. The notion of “algorithmic gossip” (Bishop 2019, 2589) captures how users share and circulate strategies for manipulating algorithms, contributing to a shared understanding of their perceived power and influence. This social dimension of algorithmic imaginaries highlights the role of communication and collective sensemaking in shaping user experiences. More recent scholarship has drawn upon broader theoretical frameworks to deepen our understanding of algorithmic imaginaries. The concept has been connected to Castoriadis’ theory of the social imaginary, which emphasizes the dynamic and evolving nature of user perceptions in relation to algorithms (Schulz 2023). This perspective underscores the reciprocal relations0hip between users and algorithms, highlighting that both users’ perceptions of algorithms and designers’ assumptions about user behavior shape the online experience. Developing knowledge of this process has long been a challenge since platforms’ algorithms are often opaque and not readily accessible to the public (Brevini & Pasquale 2020; Swart 2021; Zeng & Kaye 2022). RATIONALE AND REVIEW METHOD In the following sections, this paper undertakes a comprehensive review of the literature on platform users’ emotions, provoked by their interactions with platform algorithms and their perceptions of algorithmic functions. This review employs the Comprehensive Literature Review (CLR) model outlined by Frels (2016). The following research questions guide the review: 1. How do users perceive algorithms on different social media platforms-Facebook, Instagram, and TikTok? 2. What emotional responses do users experience in relation to algorithmic imaginaries? 3. How do users adapt their behaviors in response to these emotions and perceptions? The review process began with a Google Scholar search using the key term “algorithmic imaginary,” focusing on publications since Bucher’s (2017) work. Titles, abstracts, and keywords (e.g., platforms, emotions, behaviors, strategies) were scrutinized for relevance. The “cited by” function on Google Scholar was utilized, particularly for Bucher’s paper, to identify subsequent research that examined the concept of algorithmic imaginary across various contexts, such as social media platforms and their users.
59Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI In addition to exploring these contexts, the search was broadened to track the evolution of algorithmic imaginary research since 2017. This involved examining key publications, shifts in theoretical frameworks, and emerging methodological approaches in the field. The aim was to ensure a more accurate and comprehensive understanding in the fast-changing era of social media, acknowledging how both platform algorithms and user perceptions have evolved over time. The collected data was analyzed manually to identify key themes and patterns. The selected papers were then meticulously examined and categorized based on their relevance to the target platforms, namely Facebook, Instagram, and TikTok. These platforms were chosen due to their widespread popularity, diverse user demographics, and distinct algorithmic features, providing a representative sample of social media experiences. The review then analyzed reported imaginaries and their associated emotional responses across these platforms. The focus on emotions is justified as they have substantial influence on human cognitive processes and behaviors (Dolan 2002; Cherry 2019). In the context of social media research, platform users’ emotions, triggered by interactions with platform algorithms, have been shown to shape their behaviors on these platforms, including actions such as hiding content, following or unfollowing friends or pages, discontinuing usage, or even sharing their peculiar experience with the algorithms of one platform and the entailed emotions on another platform (Bucher 2017). Accordingly, this review examines the prevalence and intensity of users’ positive and negative emotions, aiming to identify platform-specific trends and potential cross- platform similarities or differences in user assumptions, emotional responses, and adaptive behaviors. USER IMAGINARIES, EMOTIONS AND RESPONDING BEHAVIORS ACROSS PLATFORMS Facebook As an early pioneer of Web 2.0’s participatory ethos, allowing user- generated content and interactive usability, Facebook quickly became a subject of academic interest regarding its algorithmic influence on end-users. People first came to this platform for their needs of belonging and self-representing (Nadkarni & Hofmann 2012) which are satisfied through meaningful interactions with the contents, namely posts, shares, comments, and ‘likes’ from their connections and themselves on the platform. In this context, most of the reviewed Facebook-specific literature on algorithmic imaginary focused on investigating how ordinary users make sense of the Facebook algorithms’ involvement in their socializing interactions. These studies explored how users’ negative emotions were provoked when they encountered the algorithmic
60Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI involvement in the curation of their news feed that they found ‘creepy’ and ‘weird’ (Eslami et al. 2016; Bucher 2017). How Facebook’s news feed algorithms make users feel had been well- studied prior to Bucher’s (2017) seminal work. Users had expressed annoyance upon realizing that the News Feed prioritized posts from friends they interacted with most (Eslami et al. 2015). They believed that the news feed was generated based on their likes and comments, fueling worries about data privacy (Schwartz & Mahnke 2021). Bucher’s (2017) research revealed a range of negative emotions among Facebook users regarding the platform’s algorithms. Confusion was evident in expressions like “feel wrong” (Bucher 2017, 34), “at odd” (Bucher 2017, 38), “super frustrating” (Bucher 2017, 36), “generalized anxiety” (Bucher 2017, 37), and “the oddness of the machines intercepting emotions” (Bucher 2017, 38) Disappointment was reflected in phrases like “did a poor job” (Bucher 2017, 36), “the connections that Facebook makes are simply wrong” (Bucher 2017, 34), and “incorrectly assessing social network desires” (Bucher 2017, 35). Annoyance and anger surfaced through terms like “annoyed” (Bucher 2017, 35), “agitated” (Bucher 2017, 36), “Facebook ads are slightly offensive, making assumptions about users” (Bucher 2017, 34), and “making decisions on my behalf ” (Bucher 2017, 39), Since Bucher (2017), research on algorithmic imaginaries continues to highlight Facebook users’ emotional responses. Swart (2021) reported users’ feelings of oddness when the platform failed to display posts from friends and family. Surprise has been noted when Facebook ads don’t align with user preferences, and even shock when recommendations appear to be based on private conversations (Büchi et al. 2023). Jacobsen (2022) documented an extreme case of poignancy, where a user’s ‘Year in Review’ included a montage of his deceased daughter, highlighting the emotional impact of algorithmic curation. Facebook users have also expressed mixed feelings when encountering algorithmically curated content on their news feeds. While enjoying it as a relief from information overload, they simultaneously felt a loss of control by letting algorithms decide for them (Bucher 2017). This highlights a tension between convenience and autonomy. In addition to sharing emotions on social media or being influenced by emotionally contagious content-which is often algorithmically amplified-Facebook users also experience emotions shaped by their perceptions of how algorithms work (Yeo et al. 2020; Chawla & Mehrotra 2021), adding another layer of complexity to the emotional landscape of social media. There were instances of Facebook users reporting adjustment of the news feed settings or interactions with their connections on the platform to manipulate the display of content in their news feed (Bucher 2017). Instagram Instagram users frequently report a variety of negative emotions in response to their experiences with the platform’s algorithms. These emotions encompass
61Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI confusion, frustration, uncertainty, disappointment, and dissatisfaction (Cotter 2019; O’Meara 2019; Arriagada & Ibáñez 2020). Content creators, in particular, express distress when their efforts to conform to perceived algorithmic rules do not yield the expected visibility, using language that evokes feelings of anxiety and powerlessness (O’Meara 2019; Cotter 2021; Duffy & Hund 2021). The 2016-shift from a chronological to an algorithmically curated feed amplified these negative emotions. Users reported feeling frustrated and uncertain due to the inexplicable relationship between content quality and engagement metrics (O’Meara 2019). The perception of constant, unpredictable algorithm changes fostered feelings of being manipulated and a lack of control (Cotter 2019; O’Meara 2019). Cotter (2021) introduced the concept of “black box gaslighting” (1227) to describe the power imbalance between users and the platform. This phenomenon, exemplified by shadow banning practices, creates confusion, anxiety, and self-doubt among users, particularly among content creators who feel subject to algorithmic control. The resulting lack of transparency and perceived loss of control over their “labor process” exacerbates these negative emotions and fosters a sense of pressure to constantly adapt to the platform’s demands (Cotter 2019; O’Meara 2019, 4). These negative emotions drive content creators to adapt their strategies in response to the perceived algorithmic control. Research on algorithmic imaginaries among Instagram users has focused on how Key Opinion Leaders (KOLs) and influencers try to make sense of and manipulate the platform’s algorithm to maintain visibility (Cotter 2019; Arriagada & Ibáñez 2020; Duffy & Hund 2021). They invest significant effort in creating content and experimenting with engagement tactics, often forming “engagement pods” or utilizing bots to boost visibility (O’Meara 2019, 6). However, these efforts can backfire, as the platform may penalize perceived manipulation through shadow banning (Cotter 2019; Cotter 2021). This constant struggle to appease the algorithm can lead to burnout and frustration among content creators, highlighting the emotional toll of navigating the platform’s opaque and ever-changing rules. TikTok TikTok, while sharing similarities with other platforms, distinguishes itself through its algorithmcentric design, prioritizing human-platform interaction over traditional social networking (Herrman 2019). This unique approach, exemplified by the For You algorithm’s highly personalized content curation, has contributed to the app’s rapid rise in popularity (Statista Research Department 2023). However, this emphasis on algorithmic curation also shapes user experiences and concerns in distinct ways. Research reveals a dichotomy in user experiences on TikTok (Bellan 2021) due to the platform’s algorithmic personalization, which yields a certain level of ambivalence amongst users’ feelings as they interact
62Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI with the app, with positive sentiments (enjoyment, a sense of comfort, pleasure, interest, awe) rooted mainly in the algorithms’ ability to suggest relevant content and cluster users in a way that encourages the formation of communities, and negative emotions (dissatisfaction, annoyance, a sense of unease) often revolving around privacy issues and the algorithms’ formation of user identities, based on which it suggests relevant content (Schellewald 2022). TikTok users also felt ignorant about how exactly TikTok could process their preferences and deliver matching content with such pinpoint accuracy, especially when “there are no hashtags or anything” (Schellewald 2022, 5). They also confessed feeling uncertain regarding how the algorithms work, and thus, find it difficult to “get out of ” the suggested stream of content (Bhandari & Bimo 2022, 6; Schellewald 2022). This uncertainty, however, is more pronounced among ordinary users than content creators, who often feel more comfortable with the algorithm due to their increased understanding of its mechanics (Eslami et al. 2018; Simpson & Semaan 2021). Furthermore, TikTok users, particularly those from marginalized communities, experience a unique mix of feelings. While the algorithm can foster a sense of community and validation by connecting users with similar interests and identities, it can also lead to feelings of being boxed in by limiting exposure to diverse content and perspectives (Devito 2022). This highlights the potential for algorithmic personalization to both empower and restrict users simultaneously, depending on their individual experiences and needs. While ordinary users often struggle to understand the intricacies of the algorithm, expressing concerns about surveillance and feeling overwhelmed by its accuracy (Bhandari & Bimo 2022; Schellewald 2022), content creators demonstrate a greater sense of agency. They actively engage with the algorithm, leveraging their understanding of its mechanics to enhance visibility and cultivate communities (Eslami et al. 2018; Simpson & Semaan 2021). However, even content creators express frustration with the algorithm’s tendency to prioritize singular identities, potentially limiting the reach and impact of diverse voices and activism movements (Simpson & Semaan 2021; Devito 2022). Interestingly, this heightened algorithmic awareness has led some TikTok users to develop a form of “algorithmic literacy” (Shin, Rasul & Fotiadis 2022, 1215). They create and share content that reflects their understanding of the algorithm’s workings, demonstrating a level of agency and engagement that goes beyond passive consumption. This phenomenon highlights the dynamic and evolving relationship between users and algorithms on TikTok, where both sides are constantly adapting and responding to each other. COMMONALITIES ACROSS PLATFORMS The review highlights that users of Facebook, Instagram, and TikTok
63Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI perceived the platforms’ algorithms as an opaque and unpredictable system (Bucher 2017; Bhandari & Bimo 2022; Schellewald 2022) due to their limited understanding of how the algorithms curate and display what contents are available on their newsfeeds. They also perceived the algorithms as a manipulative and controlling system (Cotter 2019; O’Meara 2019; Cotter 2021) since they felt the algorithms’ oppression of their online presence. More seriously, they thought that platform algorithms are a personalized but potentially restrictive system (Devito 2022) because users recognized the algorithms’ attempt to provide them with a few similar content categories recurrently, probably based on their previous engagement, instead of the totality of available contents. As a result of these common imaginaries, users on the three social media platforms similarly experienced negative emotions such as confusion and uncertainty about how algorithms work, frustration and annoyance with content visibility and perceived manipulation, anxiety and powerlessness from lack of transparency and control, and privacy concerns regarding data collection and usage. The emergence of these common imaginaries has prompted users across platforms to adopt various strategies to navigate their algorithmic experiences. They try to adjust settings, curate content strategically, and even participate in “engagement pods” to influence algorithmic visibility (Cotter 2019; Arriagada & Ibáñez 2020, O’Meara 2019, 6). Some users also made attempts to confront algorithmic control and privacy issues via online discussions and by adjusting their interactions with the platforms (Bucher 2017; Swart 2021). Through these user behaviors, folk theories about how algorithms work were developed and discussed not only within the platform where user imaginaries come to life but also across multiple platforms where these stories can be further nourished by the digital communities (Bishop 2019; Schellewald 2022). These commonalities across the three platforms underscore the need for a more user- centric approach to algorithmic design that prioritizes transparency, control, and privacy protection, ultimately leading to a more positive and empowering social media experience. This shall be further discussed in the next section. DISCUSSION The literature reviewed reveals a consistent pattern of negative emotional responses among Facebook, Instagram, and TikTok users when encountering and attempting to understand platform algorithms. This aligns with previous research documenting the contagious nature of negative feelings on social media and the potential for social media browsing to induce negative moods (Fardouly & Vartanian 2015; Yeo et al. 2020; Chawla & Mehrotra 2021; Steinert & Dennis 2022). The opacity of algorithmic mechanisms can create a double-negative experience of feeling, where users grapple not only with the emotional impact of content but also with anxieties stemming from the hidden processes behind its curation and delivery. The intensity and specific types of emotions, however, can vary among individuals, influenced by personal
64Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI factors and experiences (Schellewald 2022; Valkenburg 2022). For instance, content creators, whose livelihoods depend heavily on algorithmic visibility may experience heightened anxiety and frustration compared to casual users. This aligns with the uses and gratifications theory, which posits that users’ emotional responses and behaviors are driven by their individual needs and goals within the platform’s context. The commonalities in user strategies across platforms, despite variations in specific algorithms, highlight the interplay between algorithmic imaginaries and algorithmic literacy (Shin, Rasul, & Fotiadis 2022). The adaptation of user behaviors in response to negative emotions can be seen as an attempt to regain a sense of control and agency within a technologically determined environment. The opaque nature of algorithms can foster a sense of powerlessness, as users perceive their experiences as being shaped by forces beyond their comprehension, aligning with the notion of technological determinism (McLuhan 1964). Users’ efforts to adjust settings, curate content strategically, or participate in engagement pods can be interpreted as attempts to fulfill their needs and desires within the constraints of the algorithmic system, reflecting the principles of uses and gratifications theory. The dynamic nature of platform algorithms further complicates the issue of algorithmic literacy. Even as users strive to become more informed, platforms continuously update and refine their algorithms, often without transparent communication. This constant evolution can lead to frustration and a perceived loss of control, reinforcing the power imbalance between platform designers and users, a key concern within critical theory and the political economy of communication (Mosco 2009). The black box nature of algorithms can perpetuate this power asymmetry, potentially leading to algorithmic bias and the marginalization of certain communities (Noble 2019). Despite these challenges, users demonstrate agency by actively engaging with algorithms through various strategies. Sharing folk theories, adjusting interactions, and participating in online discussions can be seen as forms of participation and resistance within the platform’s ecosystem, echoing the principles of participatory culture and produsage (Jenkins 2007; Bruns 2008). These actions highlight users’ efforts to reclaim agency and shape their online experiences, even within the constraints of algorithmic systems. The collective efforts to promote algorithmic literacy among the public underscore the importance of critical understanding and skills to navigate the digital landscape, aligning with media literacy and digital literacy theories (Livingstone 2004). However, as Schulz (2023) argues, algorithmic literacy for users alone may not be sufficient as there exists a reciprocal learning process between the algorithms and the users. In this process, while the designers can easily develop, test, and modify their algorithms from the data inputs from users’ interactions on the platforms, the users’ theorization of the algorithmic
65Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI processes are never confirmed by any of the social platforms. Therefore, true empowerment requires not only user education but also greater transparency and control over the algorithms that shape their experiences. This calls for a shift in the power dynamics between platforms and users, advocating for more open and participatory algorithmic design processes. In the likelihood that the influence of an algorithm might not soon be made explicitly visible to users, they will inevitably continue adapting their behaviors to correspond with their algorithmic imaginaries, to accomplish their goals for using the system. CONCLUSION The study of algorithmic imaginaries on Facebook, Instagram, and TikTok reveals a shared perception among users of these systems as being opaque and unpredictable, manipulative and controlling, and personalized but potentially restrictive. Such algorithmic imaginaries often lead to negative emotional responses and prompts users to adopt various strategies in an attempt to reclaim agency over their digital interactions. The emphasis on negative feelings, while crucial, leaves a notable gap in understanding the potential positive effects of these imaginaries. As Bucher (2018) notes, algorithms can evoke a range of emotions, and neglecting the positive aspects limits our comprehension of their full impact. Positive emotions like joy, excitement, and contentment may play a pivotal role in user engagement and well-being on social media platforms. Research into how algorithms foster these positive emotions can offer valuable insights for platform developers and researchers alike. For instance, Kearns and Roth (2021) accentuate that understanding the impact of algorithmic design on user emotions could inform the development of more user-centric and enjoyable experiences. This points to future research directions that should place more emphasis on users’ positive emotional responses, consider a wider range of users, and examine the intersectionality of user identities- including race, gender, and socioeconomic status-to understand how these aspects influence users’ experiences and interpretations of algorithms Furthermore, understanding positive algorithmic imaginaries has broader social implications such as elucidating discussions on the ethical and responsible use of algorithms in shaping online experiences, and leading to innovative applications in fields like mental health and education (Head, Fister, & MacMillan 2020). Therefore, future research could explore the following questions: 1. How do positive emotional responses to algorithmic imaginaries influence user engagement and wellbeing on social media platforms? 2. To what extent do algorithmic literacy interventions empower users to navigate and manage their algorithmic experiences effectively? 3. How do the intersections of race, gender, and class shape users’ algorithmic imaginaries and experiences on social media?
66Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI REFERENCES Arriagada, A. and Ibáñez, F. (2020) ‘“You need at least one picture daily, if not, you’re dead”: content creators and platform evolution in the social media ecology’, Social Media + Society, 6(3), pp. 1-12. https://doi.org/10.1177/2056305120944624 Bellan, R. (2021) ‘Study reveals Instagram reels better for brands, TikTok better for influencers’, Forbes, 22 February. Available at: https://www.forbes.com/sites/ rebeccabellan/2021/02/22/study-reveals-instagramreels-better-for-brands-tiktok-better-for- influencers/ Bhandari, A. and Bimo, S. (2022) ‘Why’s everyone on TikTok now? The algorithmized self and the future of self-making on social media’, Social Media + Society, 8(1), pp. 1-11. https://doi. org/10.1177/20563051221086241 Bishop, S. (2019) ‘Managing visibility on YouTube through algorithmic gossip’, New Media & Society, 21(11-12), pp. 2589-2606. https://doi.org/10.1177/1461444819854731 Brevini, B. and Pasquale, F. (2020) ‘Revisiting the black box society by rethinking the political economy of big data’, Big Data & Society, 7(2), pp. 1-4. https://doi.org/10.1177/2053951720935146 Bruns, A. (2008) Blogs, Wikipedia, Second Life, and beyond: from production to produsage. New York: Peter Lang. Bucher, T. (2012) ‘Want to be on the top? Algorithmic power and the threat of invisibility on Facebook’, New Media & Society, 14(7), pp. 1164-1180. https://doi. org/10.1177/1461444812440159 Bucher, T. (2017) ‘The algorithmic imaginary: exploring the ordinary affects of Facebook algorithms’, Information, Communication & Society, 20(1), pp. 30-44. https://doi.org/10.1080/ 1369118X.2016.1154086 Bucher, T. (2019) ‘If…then: algorithmic power and politics’, Journal of Communication, 69(3), pp. E4-E6. https://doi.org/10.1093/oso/9780190493028.001.0001 Büchi, M., Fosch-Villaronga, E., Lutz, C., Tamò-Larrieux, A. and Velidi, S. (2023) ‘Making sense of algorithmic profiling: user perceptions on Facebook’, Information, Communication & Society, 26(4), pp. 809-825. https://doi.org/10.1080/1369118X.2021.1989011 Chawla, S. and Mehrotra, M. (2021) ‘Impact of emotions in social media content diffusion’, Informatica (Slovenia), 45(6), pp. 11-28. https://doi.org/10.31449/INF.V45I6.3575 Cherry, K. (2019) ‘The six types of basic emotions and their effect on human behavior’, Verywell Mind. Available at: https://www.verywellmind.com/an-overview-of-the-types-of- emotions-4163976 Cotter, K. (2019) ‘Playing the visibility game: how digital influencers and algorithms negotiate influence on Instagram’, New Media & Society, 21(4), pp. 895-913. https://doi. org/10.1177/1461444818815684 Cotter, K. (2021) ‘“Shadowbanning is not a thing”: black box gaslighting and the power to independently know and credibly critique algorithms’, Information, Communication & Society. https://doi.org/10.1080/1369118X.2021.1994624 Devito, M.A. (2022) ‘How transfeminine TikTok creators navigate the algorithmic trap of visibility via folk theorization’, Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 6(CSCW2), pp. 1-31. https://doi.org/10.1145/3555105 Dolan, R. (2002) ‘Emotion, cognition, and behavior’, Science, 298(5596), pp. 1191-1194. https://doi.org/10.1126/science.1076358 Duffy, B.E. and Hund, E. (2021) ‘Gendered visibility on social media: navigating
67Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Instagram’s authenticity bind’, in Social Media & the Self: An Open Reader. https://doi. org/10.32376/3f8575cb.3f03db0e Eslami, M. et al. (2015) ‘I always assumed that I wasn’t really that close to [her]: reasoning about invisible algorithms in news feeds’, Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 153-162. https://doi.org/10.1145/2702123.2702556 Eslami, M. et al. (2016) ‘First I “like” it, then I hide it: folk theories of social feeds’, Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 2371-2382. https://doi.org/10.1145/2858036.2858494 Eslami, M., Krishna Kumaran, S.R., Sandvig, C. and Karahalios, K. (2018) ‘Communicating algorithmic process in online behavioral advertising’, Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 1-13. https://doi.org/10.1145/3173574.3174006 Fardouly, J. and Vartanian, L.R. (2015) ‘Negative comparisons about one’s appearance mediate the relationship between Facebook usage and body image concerns’, Body Image, 12(1), pp. 82-88. https://doi.org/10.1016/j.bodyim.2014.10.004 Frels, A.J.O. and Frels, R. (2016) Seven steps to a comprehensive literature review: a multimodal and cultural approach. London: SAGE. Grimmelmann, J. (2009) ‘Saving Facebook’, Iowa Law Review. Hamin, M. (2023) ‘The evolution of social media algorithms: from simplicity to sophistication’, LinkedIn, 14 October. Available at: https://www.linkedin.com/pulse/ evolutionsocial-media-algorithms-from-simplicity-mehdi-hasan/ Head, A.J., Fister, B. and MacMillan, M. (2020) Information literacy in the age of algorithms. Project Information Literacy. Herrman, J. (2019) ‘How TikTok is rewriting the world’, The New York Times, 10 March. Available at: https://www.nytimes.com/2019/03/10/style/what-is-tik-tok.html Hutchinson, A. (2016) ‘Algorithm-fuelled timeline to uncover best content’, Social Media Today, 15 March. Available at: https://www.socialmediatoday.com/ Jacobsen, B.N. (2022) ‘Algorithms and the narration of past selves’, Information, Communication & Society, 25(8), pp. 1082-1097. https://doi.org/10.1080/136911 8X.2020.1834603 Jenkins, H. (2007) ‘Confronting the challenges of participatory culture: media education for the 21st century (part two)’, Nordic Journal of Digital Literacy, 2(2), pp. 97-113. https://doi. org/10.18261/issn1891-943x-2007-02-04 Katz, E., Blumler, J.G. and Gurevitch, M. (1973) ‘Uses and gratifications research’, Public Opinion Quarterly, 37(4), pp. 509-523. https://doi.org/10.1086/268109 Kearns, M. and Roth, A. (2021) ‘The ethical algorithm: the science of socially aware algorithm design’, Perspectives on Science and Christian Faith, 73(1), pp. 55-56. https://doi. org/10.56315/pscf3-21kearns Livingstone, S. (2004) ‘Media literacy and the challenge of new information and communication technologies’, Communication Review, 7(1), pp. 3-14. https://doi. org/10.1080/10714420490280152 McLuhan, M. (1964) Understanding media: the extensions of man. New York: McGraw- Hill. Mosco, V. (2009) ‘The political economy of communication: a living tradition’, Media Asia, 36(3), pp. 146-155. https://doi.org/10.1080/23776277.2009.12224389
68Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Nadkarni, A. and Hofmann, S.G. (2012) ‘Why do people use Facebook?’, Personality and Individual Differences, 52(3), pp. 243-249. https://doi.org/10.1016/j.paid.2011.11.007 Noble, S.U. (2019) Algorithms of oppression. New York: NYU Press. https://doi. org/10.2307/j.ctt1pwt9w5 Olhede, S. and Wolfe, P. (2018) ‘The growing ubiquity of algorithms in society: implications, impacts and innovations’, Philosophical Transactions of the Royal Society A, 376(2128), pp. 1-16. https://doi.org/10.1098/rsta.2017.0364 O’Meara, V. (2019) ‘Weapons of the chic: Instagram influencer engagement pods as practices of resistance to Instagram platform labor’, Social Media + Society, 5(4), pp. 1-11. https://doi.org/10.1177/2056305119879671 Petre, C., Duffy, B.E. and Hund, E. (2019) ‘“Gaming the system”: platform paternalism and the politics of algorithmic visibility’, Social Media + Society, 5(4), pp. 1-12. https://doi. org/10.1177/2056305119879995 Schellewald, A. (2022) ‘Theorizing “stories about algorithms” as a mechanism in the formation and maintenance of algorithmic imaginaries’, Social Media + Society, 8(1), pp. 1-10. https://doi.org/10.1177/20563051221077025 Schulz, C. (2023) ‘A new algorithmic imaginary’, Media, Culture & Society, 45(3), pp. 646- 655. https://doi.org/10.1177/01634437221136014 Schwartz, S.A. and Mahnke, M.S. (2021) ‘Facebook use as a communicative relation: exploring the relation between Facebook users and the algorithmic news feed’, Information, Communication & Society, 24(7), pp. 1041-1056. https://doi.org/10.1080/136911 8X.2020.1718179 Shin, D., Rasul, A. and Fotiadis, A. (2022) ‘Why am I seeing this? Deconstructing algorithm literacy through the lens of users’, Internet Research, 32(4), pp. 1214-1234. https://doi. org/10.1108/INTR-02-2021-0087 Simpson, E. and Semaan, B. (2021) ‘For you, or for “you”?: everyday LGBTQ+ encounters with TikTok’, Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 4(CSCW3), pp. 1-34. https://doi.org/10.1145/3432951 Statista Research Department (2023) ‘Most popular social networks worldwide as of October 2023’, Statista. Available at: https://www.statista.com/statistics/272014/ Steinert, S. and Dennis, M.J. (2022) ‘Emotions and digital well-being: on social media’s emotional affordances’, Philosophy & Technology, 35(2), pp. 1-21. https://doi.org/10.1007/ s13347-022-00530-6 Swart, J. (2021) ‘Experiencing algorithms: how young people understand, feel about, and engage with algorithmic news selection on social media’, Social Media + Society, 7(2), pp. 1-11. https://doi.org/10.1177/20563051211008828 Valkenburg, P.M. (2022) ‘Theoretical foundations of social media uses and effects’, in Handbook of Adolescent Digital Media Use and Mental Health. Cambridge: Cambridge University Press, pp. 39-60. https://doi.org/10.1017/9781108976237.004 Yeo, S.L., Pang, A., Cheong, M. and Yeo, J.Q. (2020) ‘Emotions in social media: an analysis of tweet responses to MH370 search suspension announcement’, International Journal of Business Communication, 57(2), pp. 194-211. https://doi.org/10.1177/2329488419882755 Zeng, J. and Kaye, D.B.V. (2022) ‘From content moderation to visibility moderation: a case study of platform governance on TikTok’, Policy & Internet, 14(1), pp. 79-95. https://doi. org/10.1002/poi3.287
69Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Tóm tắt Khi trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng được tích hợp sâu rộng vào giáo dục đại học, các nhà nghiên cứu buộc phải xem xét lại các phương pháp giảng dạy, cách thức đánh giá và triết lý nền tảng của quá trình học tập. Bài viết trình bày một góc nhìn phản tư, mang tính thảo luận về vai trò của trí tuệ nhân tạo trong giáo dục, được phát triển dựa trên ba giả định và khám phá thông qua ba gợi mở mang tính khái niệm. Bài viết lập luận rằng sự tương tác có ý nghĩa với AI đòi hỏi không chỉ trình độ công nghệ mà còn cả sự rõ ràng trong tư duy, sự đối thoại có chủ đích và việc trau dồi thói quen học tập suốt đời. Dựa trên bối cảnh văn hóa và giáo dục của Việt Nam, bài viết này đề xuất một khuôn khổ đón nhận AI như một đối tác, nhằm thúc đẩy việc học hỏi và giảng dạy, thay vì xem nó như một công cụ có thể thay thế tính toàn vẹn của giáo dục. (Selwyn, 2019; Zhao, 2023; Hoang, 2021). Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo (AI); Kỹ năng gợi ý; Tư duy bậc cao; Hợp tác giữa con người và AI; Hiệu ứng rút gọn; Đổi mới đánh giá; Thói quen học tập. GƯƠNG AI: GIỚI HỌC THUẬT CÓ ĐANG ĐỊNH HÌNH GƯƠNG PHẢN CHIẾU, GƯƠNG TRÊN ĐÁM MÂY, AI SẼ NÓI BẰNG TRÍ TUỆ HAY CHỈ LẶP LẠI NHỮNG GÌ DỮ LIỆU NHÌN THẤY? TS.Khoa Đỗ1 TS.Ngô Bích Ngọc2 1Đại học Công nghệ Swinburne, Úc 2Swinburne Việt Nam
70Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Abstract As artificial intelligence (AI) increasingly integrates into higher education, it prompts educators to reconsider pedagogical approaches, assessment practices, and the philosophical foundations of learning. This paper presents a reflective and discursive account of AI in education, grounded in three assumptions and explored through three conceptual prompts. It argues that meaningful engagement with AI requires more than technological literacy- it demands clarity of thought, intentional dialogue, and the cultivation of lifelong learning habits. Drawing on the cultural and educational context of Vietnam, this paper proposes a framework for embracing AI not as a substitute for educational integrity but as a partner in advancing the scholarship of learning and teaching (Selwyn, 2019; Zhao, 2023; Hoang, 2021). Keywords: Artificial intelligence (AI), Prompt literacy, High-order thinking, Human-AI collaboration, Truncated effect, Assessment innovation, Learning habits. INTRODUCTION The design and structure of this reflection intentionally mirror the generative and dialogic nature of artificial intelligence (AI), particularly as exemplified by platforms such as ChatGPT (OpenAI, 2023). Rather than presenting deterministic outcomes or prescriptive models, this paper adopts a conversational and exploratory tone, reflecting the iterative, co-constructive, and dialogic ethos that defines both AI interaction and transformative pedagogical inquiry (Alexander, 2018; Mercer, 2000). The purpose is not to offer final answers but to propose conceptual prompts that can stimulate THE AI MIRROR: IS ACADEMIA SHAPING THE REFLECTION-MIRROR, MIRROR ON THE CLOUD, WILL AI SPEAK WITH WISDOM OR REPEAT WITH WHAT THE DATA SEES? Dr.Khoa Do1 Dr.Ngo Bich Ngoc2 1Swinburne University of Technology, Australia 2Swinburne Vietnam
71Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI critical reflection, foster intellectual curiosity, and encourage adaptive, context-sensitive engagement with AI in higher education. This approach is especially relevant within the Vietnamese higher education sector, where digital transformation is advancing rapidly but unevenly. According to the Ministry of Education and Training (MOET, 2023), approximately 68% of Vietnamese universities had begun implementing AI-related modules or digital tools in some form by 2023. Still, only 32% reported having clear policies or frameworks for AI integration in pedagogy and assessment. Moreover, disparities in infrastructure remain a concern: a 2022 World Bank report revealed that only 56% of public universities outside Hanoi and Ho Chi Minh City have sufficient internet bandwidth to support AI-powered platforms (World Bank, 2022). The questions revolve around technological adoption and are inextricably linked to broader socio-cultural and policy contexts (Nguyen, 2022; Le, 2021; Phan & Tran, 2022). As Vietnam navigates its transition to an innovation- driven, knowledge-based economy, universities are exploring ways to adopt AI while maintaining educational integrity and equity. This reflection responds to that challenge by offering a discursive framework grounded in local relevance and informed by global insights. Three underlying assumptions guide the analysis. First, we are still in the honeymoon-or perhaps the courtship phase-of our collective engagement with AI in education. While there is widespread excitement and a growing wave of experimentation, a lack of consensus persists regarding sustainable integration, ethical boundaries, and pedagogical coherence (Floridi & Chiriatti, 2020; Popenici & Kerr, 2017). Second, meaningful educational progress does not typically result from disruptive leaps but from deliberate, incremental improvements rooted in reflective practice and long-term perspective (Brookfield, 2017; Schön, 1983). This calls for a developmental mindset where AI is seen as a partner in continuous learning rather than a shortcut to efficiency. Third, AI is no longer optional. It is fast becoming an embedded and normalised component of the educational ecosystem, informing everything from learning analytics to academic writing, curriculum design, and assessment (Luckin et al., 2016; Lim et al., 2022; Zawacki-Richter et al., 2019). As this integration deepens, educators must assume a leadership role in shaping the values, principles, and pedagogies that govern human-AI partnerships. Importantly, these assumptions are not abstract; they emerge from real tensions, opportunities, and innovations witnessed in both international scholarship and Vietnamese institutional practice.
72Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI By anchoring this inquiry in generative dialogue, this paper invites educators, policymakers, and learners to engage AI not as a neutral tool but as a socio-technical phenomenon that challenges us to rethink the foundations of teaching, learning, and academic integrity. In doing so, it aims to contribute to a growing body of scholarship that explores how AI can be humanised, localised, and made responsive to the diverse aspirations of learners and communities. Three Assumptions Assumption 1: The AI Honeymoon (or Courtship) Phase We are in an exploratory phase in our collective relationship with AI. While some stakeholders in higher education may be fully immersed in experimentation and implementation, others are cautiously curious or newly engaged (Zawacki-Richter et al., 2019). The keynote was positioned not in a state of blind optimism but in a “courting phase”-an intentional and values- driven engagement, grounded in a commitment to advancing the scholarship of teaching and learning (Bates, 2015; Biesta, 2017). Assumption 2: Progress through Incremental Advancement Meaningful change in education rarely comes through dramatic transformations. Instead, it emerges through deliberate, compounded efforts- each informed by reflection and habit formation (Schön, 1983; Saldaña, 2021). AI should be approached not as a one-time solution but as a partner in continuous, lifelong learning (Candy, 2002; Long & Siemens, 2011). This perspective emphasises developing dispositions over chasing efficiencies (Dweck, 2006; Duckworth, 2016). Assumption 3: Living with AI is the New Normal AI is not a tool we can choose to engage with selectively. It is now an integral part of learning, work, and play (Williamson & Eynon, 2020). Its presence is pervasive, an invisible infrastructure that challenges us to rethink our pedagogical responsibilities, including how we model ethical use, critical thinking, and reflective practices (Knox, 2020; OECD, 2021). Conceptual Prompt 1: What’s in a Chat? “That which we call a chat, by any other word, would offer wisdom as deep.” (Do, 2025). The metaphor of “chat” is central to understanding how AI platforms, such as ChatGPT, can transform learning (Floridi & Chiriatti, 2020). In education, a meaningful chat reflects an intentional relationship, a dynamic exchange shaped by mutual respect, curiosity, and authenticity (Mercer, 2000; Alexander, 2018). Just as learners do not ask mentors or coaches to complete tasks for them, we must reconsider how we engage AI: not as a shortcut, but as a conversational partner that supports critical inquiry (Popenici & Kerr, 2017).
73Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Effective AI interaction depends on the sincerity and quality of questions posed. AI, in turn, “learns” from tone, cadence, and intent-emphasising the need for high-order thinking in prompt construction (Brown et al., 2020; Kasneci et al., 2023). Critical reflection questions: • How are learners cultivating learning habits through their AI chats? • How is AI influencing their thinking, communication, and performance? • What expectations frame the learner-AI relationship? By framing AI as a learning partner, educators can encourage students to approach digital interaction with depth, self-awareness, and accountability (Weller, 2020; Selwyn & Jandrić, 2020). A notable case study is RMIT Vietnam’s pilot of GPT-4 in a writing-intensive course in 2024. The pilot involved 85 undergraduate students who were guided to use ChatGPT for drafting and reflection, but not for final submission. Pre- and post-intervention analysis showed a 23% improvement in metacognitive self-assessment scores and a 31% increase in use of higher-order questions in peer feedback sessions (Nguyen & Tran, 2024). The findings suggest that structured AI interaction fosters deeper inquiry and improves student reflection when scaffolded appropriately. Conceptual Prompt 2: There Is Such a Thing as Stupid Questions While the positive premise of the maxim - “there is no such thing as a stupid question”-aims to foster psychological safety, it can obscure the need for intellectually rigorous questioning (Brookfield, 2017). In the context of AI, the ability to formulate clear, purposeful, and thoughtful prompts is essential (Mollick & Mollick, 2023). The quality of an AI response is only as valuable as the clarity of the questions and prompts used to generate it. Drawing on similarities adopted in the processes of establishing a business case or completing a doctoral candidature. This paper advocates that clarity of thought is the foundation of effective inquiry (Booth et al., 2016). Similarly, engaging AI requires diligence in framing questions that are established with reasoning, are evidence-based, and open to dialogue (Fischer et al., 2020). In this way, AI becomes a mirror for intellectual discipline. Poor engagement often reflects inadequate preparation, whereas well-crafted questions yield deeper and more meaningful insights, resulting in greater learning dividends (Luckin, 2018; West et al., 2021).
74Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI A survey conducted by Hanoi University of Education in 2023, involving 500 students and 100 faculty members, found that 72% of students who regularly used AI for assignments were unaware of prompt design strategies. Meanwhile, 81% of educators expressed concern that students were using AI without understanding how to verify or critically engage with the output (Pham & Le, 2023). This highlights the importance of explicit instruction in AI literacy, particularly in formulating questions and prompts. Conceptual Prompt 3: Countering the Truncation Effect AI presents an opportunity to address a growing concern in education: the erosion of complex writing and communication skills, often attributed to the “truncation effect” of social media (Carr, 2010; Turkle, 2015). The rise of short-form content has normalised superficial expression at the expense of depth. AI may be positioned as either a remedy or a risk (Selwyn, 2022). Weaker students or students with limited command may use AI to bypass effort to take the path of least resistance, while others may treat it as scaffolding for growth. The key lies in the thoughtful design of assessment (Bearman et al., 2020). The possibilities of AI applications can be implemented through: • Enhance assessment through feedback and personalisation (Ifenthaler & Yau, 2020). • Create safe spaces for intellectual failure, fostering resilience (James & Brookfield, 2014). • Reinforce authentic learning and reduce surface-level task completion (Wiggins & McTighe, 2005). The proposition of AI-augmented (“AI-ative”) assessments offers promise for evaluating higher-order competencies while supporting personalised student-centred learning (Luckin, 2018; Mollick & Mollick, 2023). A comparative study across three universities in Vietnam in 2023 evaluated the impact of AI-augmented assessments on student writing. In classes where students were allowed to use AI as a brainstorming or revision tool under educator guidance, 67% produced essays with improved argumentation quality and lexical diversity compared to a control group (Hoang, 2024). Conversely, unguided AI use was linked with higher incidences of superficial responses and plagiarism. These findings support the call for “AI-ative” assessment design that reinforces authentic and reflective engagement with content and in context.
75Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI DISCUSSION: REPOSITIONING EDUCATION IN THE ERA OF AI In the constantly changing environment of artificial intelligence, educators must adopt a proactive approach to redefining the relationship between AI and pedagogy. Rather than viewing AI as a threat to traditional educational practices, it should be embraced as a catalyst for reimagining new scholarship and what it means to teach and learn in the 21st century (Selwyn, 2019; Luckin, 2018). This reorientation begins with broadening and strengthening students’ orbits of influence by encouraging them to surround themselves with a diverse network of mentors-both human and algorithmic (Do, 2024)-who can support their critical and creative growth (Jandrić, 2023; Mollick & Mollick, 2023). In a learning environment that goes “beyond the classroom” with integration of place-based pedagogy (Forrest et al., 2028). In this model, AI is not a replacement for human guidance, but rather an extension of the learning environments and systems that foster multidimensional development through exchange (Luckin et al., 2016). Equally important is cultivating clarity of thought. As learners engage with AI tools, educators must guide them toward intellectual precision, metacognitive awareness, and disciplined inquiry (Flavell, 1979; Brookfield, 2017). This involves helping students articulate thoughtful questions, critically evaluate AI-generated responses, and develop cognitive habits that support lifelong learning (Booth et al., 2016; Dweck, 2006). AI interactions, when framed intentionally, can enhance rather than diminish students’ capacity for deep, reflective thinking (Knox, 2020; Kasneci et al., 2023). Assessment practices must also evolve in response to AI integration. Traditional assessments focused on surface-level performance are increasingly insufficient. Educators are called to design meaningful assessment structures that emphasise formative feedback, reflective failure, and authentic demonstration of knowledge (Bearman et al., 2020; Nicol & Macfarlane‐Dick, 2006). AI can support this transition by offering iterative feedback loops, personalisation, and adaptive learning opportunities aligned with higher- order learning outcomes (Ifenthaler & Yau, 2020; Fischer et al., 2020). For example, AI-driven assessment tools can help track student progress and offer scaffolded interventions without replacing the nuanced judgment of educators (Zawacki-Richter et al., 2019).
76Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Function AI Capabilities Educator’s Role Outcome Progress Monitoring Tracks learning behaviours, submission times, quiz scores, and engagement metrics in real time. Interprets data in the context of student backgrounds, goals, and challenges. Enables early identification of at-risk students. Formative Feedback Generation Provides instant feedback on drafts, quizzes, and assignments based on rubrics or trained data sets. Validates AI feedback, ensures alignment with learning objectives, and provides additional guidance. Enhances student understanding through timely, iterative feedback Personalised Learning Paths Recommends resources, readings, and activities based on individual learner profiles and performance Curates or overrides AI suggestions based on course intentions or observed learner needs. Promotes adaptive learning experiences tailored to individual progress. Scaffolded Interventions Suggests remediation strategies or extra practice when performance dips below thresholds Designs complementary human interventions (e.g., tutoring, mentoring). Supports diverse learning needs and maintains academic standards. Assessment Design Assistance Helps generate diverse question types, simulations, or case-based tasks from learning outcomes. Ensures assessments are culturally and contextually appropriate. Reduces design workload while maintaining academic relevance. Ethical Alerts Flag potential issues (e.g., plagiarism, anomaly in writing style) using pattern detection algorithms. Evaluates alerts critically to prevent false positives and bias. Maintains academic integrity while safeguarding fairness. Reflective Learning Support Prompts learners to reflect on their progress through metacognitive nudges. Facilitates reflection through dialogic feedback and coaching. Builds lifelong learning habits and metacognitive awareness. Table 1: The Role of AI-Driven Assessment Tools in Supporting Student Learning .
77Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Ultimately, in an age characterised by data abundance and cognitive automation, the role of educators must be reaffirmed through a renewed commitment to the fundamentals of deep learning. This includes fostering habits of curiosity, resilience, intellectual humility, and ethical reasoning (Duckworth, 2016; Biesta, 2017; Turkle, 2015). Rather than resisting AI, educators should model intentional engagement with it, demonstrating that thoughtful, principled use of technology can support learning with depth and integrity (Selwyn & Jandrić, 2020; West et al., 2021). Repositioning education in this way affirms the enduring importance of human judgment and pedagogical intentionality while leveraging AI’s potential to enhance engagement, personalise learning, and extend educational reach. FINDINGS This reflective inquiry into the integration of artificial intelligence (AI) in higher education yielded three key findings, each aligned with the underlying assumptions and conceptual prompts that structure the paper. 1. The Nature of Engagement with AI Is Still Formative and Uneven Across higher education, including in Vietnam, the engagement with AI remains in a formative phase, characterised by curiosity, experimentation, and uncertainty. While some educators and institutions are actively piloting AI tools in teaching, assessment, and administration, others remain hesitant due to concerns about academic integrity, digital readiness, and the ethical use of all these tools (Nguyen, 2022; Zawacki-Richter et al., 2019). This supports the first assumption that higher education is still in its “AI honeymoon” period, where optimism and scepticism coexist. Importantly, this early phase is fertile ground for shaping future norms, pedagogies, and values around human-AI collaboration. A nationwide survey by Vietnam National University (VNU) in 2023 found that only 27% of university lecturers felt confident in integrating AI into their teaching practice, citing a lack of training and ethical guidance (VNU, 2023). 2. Effective Integration Depends on Clarity of Thought and Questioning The study finds that the most impactful use of AI tools such as ChatGPT occurs when learners and educators engage with them through well-crafted, intentional prompts. The capacity to frame meaningful questions-rather than rely on AI to generate answers passively-emerged as a critical literacy. This aligns with broader literature on prompt engineering, critical inquiry, and dialogic pedagogy (Brookfield, 2017; Mollick & Mollick, 2023; Mercer, 2000). AI becomes a mirror to human thinking: poorly structured input yields superficial output, while thoughtful interaction fosters deeper insight and learning. This suggests a need to reframe AI literacy in education as a cognitive and philosophical practice, not merely a technical skill.
78Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI 3. AI Can Amplify or Erode Deep Learning-Depending on Assessment Design A key insight from the conceptual prompt on the “truncation effect” is that AI’s impact on education is deeply shaped by how assessments are designed. If assessments prioritise speed, task completion, or factual regurgitation, AI may encourage dependency and shortcut thinking. Conversely, when assessments emphasise reflection, synthesis, failure as a learning tool, and authentic application, AI can serve as a scaffold for growth, resilience, and metacognition (Bearman et al., 2020; Ifenthaler & Yau, 2020; Knox, 2020). This highlights the educator’s role in designing learning environments where AI becomes a partner in cultivating deep thinking rather than a substitute for it. An assessment redesign project at Hue University in 2023 introduced AI-assisted writing portfolios, resulting in a 40% increase in student retention and engagement in academic writing modules (Tran, 2024). 4. Culturally Situated Use of AI Is Crucial for Equity and Relevance In the Vietnamese higher education context, the paper finds that AI adoption must be culturally and institutionally contextualised. Issues such as linguistic diversity, technological infrastructure, student preparedness, and national development goals must inform how AI is integrated into curricula and academic policy (Le & Do, 2023; Phan & Tran, 2022). A one-size-fits-all approach imported from Western models risks reinforcing digital inequities or undermining locally embedded educational values. Instead, AI integration should align with Vietnam’s broader vision for education reform-fostering lifelong learning, innovation, and inclusive development (Hoang, 2021; Zhao, 2023). MOET’s 2023 policy brief emphasised that AI integration must align with Vietnam’s National Digital Transformation Strategy, which calls for AI to enhance human capacity and socio-economic development, particularly in underserved regions.
79Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Function AI Capabilities Educator’s Role 1. AI Engagement Is Formative and Uneven Vietnamese higher education is in the early, exploratory “honeymoon” phase of AI adoption. Curiosity and experimentation coexist with ethical and readiness concerns. Only 27% of lecturers felt confident using AI due to a lack of training and ethics support (VNU, 2023). 2. Effective Use Requires Clarity of Questioning High-impact AI use stems from intentional, well-designed prompts. Clarity of thought is essential for AI to support critical inquiry and deep learning Students trained in prompt design scored 35% higher in critical thinking than their peers (Le & Do, 2024). 3. Assessment Design Determines Learning Depth AI can either erode or enhance learning depending on whether assessments focus on rote output or authentic, reflective engagement. AI-assisted writing portfolios at Hue University led to a 40% increase in engagement and retention (Tran, 2024). 4. Cultural and Contextual Relevance Is Essential for Equity AI implementation must consider Vietnam’s socio-cultural, linguistic, and policy contexts to avoid digital inequities and ensure relevance to national development goals. MOET (2023) advocates for the use of AI to align with the National Digital Transformation Strategy, particularly in rural regions. CONCLUSION The architectural principle of context remains vital in navigating the future of education. In an era where artificial intelligence is increasingly mediating how we access, process, and create knowledge, educators must reassert the importance of contextual sensitivity, ethical discernment, and pedagogical intentionality. AI offers immense potential to personalise learning, support cognitive development, and augment educational delivery-but its meaningful integration requires more than technical proficiency; it demands a foundational shift in how we conceptualise human-technology partnerships in education (Luckin, 2018; Selwyn, 2019; Jandrić, 2023). Rather than displacing educational scholarship, AI serves as a powerful ally in advancing it. Educators must move beyond reactionary postures-either Table 2: Summary of Key Findings on AI Integration in Vietnamese Higher Education
80Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI techno-optimism or techno-pessimism-and adopt a reflective, critical, and dialogic stance that positions AI within the humanistic goals of education (Biesta, 2017; Floridi & Chiriatti, 2020). When thoughtfully applied, AI can enhance formative assessment, facilitate feedback loops, scaffold inquiry, and promote deeper learner engagement (Ifenthaler & Yau, 2020; Bearman et al., 2020). However, these benefits are not automatic-they hinge on intentional design, policy clarity, and ethical governance (West et al., 2021; OECD, 2021). The future of education lies in equipping learners not merely with digital competencies, but with habits of mind that include metacognition, ethical reasoning, critical literacy, and intellectual humility (Flavell, 1979; Brookfield, 2017; Dweck, 2006). Lifelong learning must be reframed not as a neoliberal imperative for employability, but as a moral and civic disposition to grow in thought, action, and responsibility-especially in an AI-mediated world (Candy, 2002; Zhao, 2023). Educators have a pivotal role to play in shaping this future by modelling intentional, critical, and creative uses of AI in both pedagogy and professional practice (Knox, 2020; Selwyn & Jandrić, 2020). In the Vietnam context, and more broadly across emerging higher education systems, AI must be engaged in culturally relevant, locally grounded ways that reflect institutional values, learner diversity, and national development goals (Nguyen, 2022; Le & Do, 2023). The challenge is not to catch up with global AI trends, but to contextualise them thoughtfully, ensuring that AI serves rather than displaces the relational, reflective, and ethical foundations of teaching and learning. Ultimately, the cornerstone of education in the AI era is not automation or optimisation-it is authenticity. The task ahead is not to resist the presence of AI, but to shape its integration in ways that sustain curiosity, preserve human dignity, and deepen the lifelong pursuit of understanding.
81Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI REFERENCES Alexander, R. (2018) ‘A dialogic teaching companion’, London: Routledge. Bates, T. (2015) ‘Teaching in a digital age: Guidelines for designing teaching and learning’, Vancouver: BCcampus. Bearman, M., Dawson, P. and Ajjawi, R. (eds.) (2020), ‘Re-imagining university assessment in a digital world’, Cham: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-41956-1. Biesta, G. (2017) ‘The rediscovery of teaching’, London: Routledge. Booth, W.C., Colomb, G.G. and Williams, J.M. (2016), ‘The craft of research. 4th edn’, Chicago: University of Chicago Press. Brookfield, S.D. (2017) ‘Becoming a critically reflective teacher’, San Francisco: Jossey- Bass Brown, T.B. et al. (2020) ‘Language models are few-shot learners’, arXiv, abs/2005.14165. https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.14165. Candy, P.C. (2002) ‘Lifelong learning and information literacy’, paper presented at the White House Conference on School Libraries. Available at: https://eric.ed.gov/?id=ED472231. Carr, N. (2010) ‘The shallows: What the internet is doing to our brains’, New York: W. W. Norton & Company. Do, K. (2025) ‘Rethinking learning in the age of AI: advancing higher education through human-AI partnership’, paper presented at the 2nd International Conference on Multimedia Communications (ICMC 2025), Hanoi, Vietnam. Do, K. (2024) ‘The algorithmic educator: AI and the reimagining of the digital classroom’, Research proposal, Australia. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.35046.19521. Duckworth, A. (2016) ‘Grit: The power of passion and perseverance’, New York: Scribner. Dweck, C.S. (2006) ‘Mindset: The new psychology of success’, New York: Random House. Fischer, C., Xiao, Y. and Greiff, S. (2020) ‘Advances in the use of artificial intelligence to assess and foster complex problem-solving’, Frontiers in Psychology, 11, p. 2119. https://doi. org/10.3389/fpsyg.2020.02119. Flavell, J.H. (1979) ‘Metacognition and cognitive monitoring’, American Psychologist, 34(10), pp. 906-911. https://doi.org/10.1037/0003-066X.34.10.906. Floridi, L. and Chiriatti, M. (2020) ‘GPT-3: its nature, scope, limits, and consequences’, Minds and Machines, 30(4), pp. 681-694. https://doi.org/10.1007/s11023-020-09548-1. Forrest, S. et al. (2018) ‘Innovation, technology and sustainability: the first Bush University in Australia’, paper presented at the 42nd AUBEA Conference, Curtin University, Singapore, 26-28 September. Hoang, T.T.D. (2024) ‘Artificial intelligence in Vietnamese higher education: challenges and opportunities’, Industry and Trade Magazine, Available at: https:// tapchicongthuong.vn/artificial-intelligence-in-vietnamese-higher-education-challenges- and-opportunities-124436.htm. Hoang, V.T. (2021) ‘AI readiness in Vietnamese universities’, Vietnam Journal of Education, 5(2), pp. 15-25.
82Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Ifenthaler, D. and Yau, J.Y.K. (2020) ‘Utilising learning analytics for study success’, Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 15, p. 13. https://doi.org/10.1186/ s41039-020-00138-9. Jandrić, P. (2023) ‘AI and education: the importance of critical pedagogy’, Postdigital Science and Education, 5, pp. 1-14. https://doi.org/10.1007/s42438-023-00383-w. Kasneci, E. et al. (2023) ‘ChatGPT for good?’, Learning and Individual Differences, 103, p. 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274. Knox, J. (2020) ‘Artificial intelligence and education in China’, Learning, Media and Technology, 45(3), pp. 298-311. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1754236. Luckin, R. (2018) Machine learning and human intelligence. London: UCL IOE Press. Mollick, E. and Mollick, L. (2023) ‘Using AI to teach and learn better’, Harvard Business Review. Available at: https://hbr.org/2023/05/using-ai-to-teach-and-learn-better. OECD (2021) ‘AI and the future of skills, volume 1’, Paris: OECD Publishing. https://doi. org/10.1787/bf65a6f3-en. OpenAI (2023) ‘ChatGPT [large language model]’. Available at: https://openai.com/ chatgpt. Selwyn, N. (2019) ‘Should robots replace teachers?’, Cambridge: Polity Press. Williamson, B. and Eynon, R. (2020) ‘Historical threads, missing links and future directions in AI in education’, Learning, Media and Technology, 45(3), pp. 223-235. https://doi. org/10.1080/17439884.2020.1798995. Zawacki-Richter, O. et al. (2019) ‘Systematic review of research on artificial intelligence in higher education’, International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, p. 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0. Zhao, Y. (2023) ‘Learners without borders’, Thousand Oaks, CA: Corwin Press.
83Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Tóm tắt Nghiên cứu này khám phá sự hình thành của các diễn ngôn quốc gia trên nền tảng số thông qua nghiên cứu chuyên sâu về trang Fanpage Facebook “Thông tin Chính phủ” - một nền tảng quan trọng trong công tác truyền thông nhà nước tại Việt Nam. Ra mắt vào năm 2015, trang Fanpage Thông tin Chính Phủ đã thu hút hơn 5.6 triệu người theo dõi tính đến tháng 01/2025 và trở thành công cụ quan trọng trong việc truyền tải thông tin chính thống đến công chúng. Nghiên cứu tập trung phân tích cách Fanpage Thông tin Chính phủ chuyển hóa các chỉ đạo phức tạp của Nhà nước thành nội dung dễ tiếp cận và hấp dẫn công chúng trên mạng xã hội. Đặc biệt, trong giai đoạn đại dịch COVID-19, Fanpage đóng vai trò then chốt khi vừa là nguồn thông tin chính thống theo thời gian thực, vừa góp phần phản bác tin giả và củng cố niềm tin công chúng. Thông qua việc đánh giá sự phát triển, chiến lược nội dung và tác động xã hội của nền tảng này, nghiên cứu góp phần mở rộng thảo luận về truyền thông số do Nhà nước dẫn dắt, sự tham gia của công chúng và việc kiến tạo câu chuyện quốc gia trong kỷ nguyên mạng xã hội. Từ khóa: Truyền thông số; Câu chuyện quốc gia; Quản trị truyền thông xã hội; Quản lý thông tin công cộng; Việt Nam. XU HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỊNH HÌNH KHÔNG GIAN SỐ CỦA CÁC QUỐC GIA: NGHIÊN CỨU ĐIỂN HÌNH VỀ FANPAGE THÔNG TIN CHÍNH PHỦ TẠI VIỆT NAM TS. Mạch Lê Thu Giảng viên, Học viện Chính trị Quốc gia Hồ Chí Minh
84Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Abstract This study investigates the emergence of digital national narratives through an in-depth case study of the Facebook Fanpage Government Information - a key platform for state communication in Vietnam. Launched in 2015, the Fanpage has grown to over 5.6 million followers by January 2025, positioning itself as a pivotal digital tool for disseminating official information. The research explores how the platform translates complex governmental directives into accessible, engaging content tailored for social media users. Particular attention is given to its role during the COVID-19 pandemic, when it functioned as a vital channel for real-time updates amid lockdowns and social restrictions. Furthermore, the Fanpage has become a prominent actor in countering misinformation, enhancing public trust in state messaging. By analyzing its development, content strategies, and societal impact, this case study contributes to broader discussions on state- led digital communication, public engagement, and the shaping of national narratives in the social media era. Keywords: Digital Communication; National narratives; Social media governance; Public information management; Vietnam. OVERVIEW The Socialist Republic of Vietnam is a nation in Southeast Asia, governed by a single-party communist system. As of January 2025, Vietnam has a population of 105 million, with 68.5% of the people are at the working-ages from 15 to 64. The nation is currently classified as a low-income developing Dr. Mach Le Thu Lecturer, Ho Chi Minh National Academy of Politics THE RISE OF DIGITAL NATIONAL NARRATIVES: A CASE STUDY OF THE FACEBOOK FANPAGE GOVERNMENT INFORMATION IN VIETNAM
85Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI country undergoing a transition to a middle-income country with a market- oriented economy, a process initiated by the Doi Moi (economic reform) policy since 1986 (Government of Vietnam, 2024). The Vietnamese government has been using Facebook as a platform for disseminating information through an official FanPage titled “Government Information” (translated from “Thông tin Chính phủ”). Established in October 2015, the FanPage is accessible at https://www.facebook.com/ thongtinchinhphu, performing the function of “updating the people on the activities, directions of the Government, the Prime Minister and other important information” as stated on the self-description section on the FanPage. As of July 2025, the FanPage is under the management of the Governmental Information Portal, a unit of the Office of Government, led by Prime Minister Pham Minh Chinh. The growth of the FanPage Since its inception, the page has gained a significant following. As of July 2025, it has over 7.3 million followers and reportedly experiences a daily readership ranging from 15 to 20 million views, with peak viewership reaching 30 million (V.T., 2024). Table 1 and Chart 1 below provide a chronological breakdown of the follower growth. Figure 1. The Facebook FanPage Government Information. Source: screenshot on November 21, 2025.
86Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Years Number of followers 2015 Over 35,000 as of October 22nd [3] 2020 1.1 million as of October [4] 2021 Approximately 1.4 million [5] 2023 3.9 million as of May [5] 2024 Approximately 4.0 million as of April [6] 2025 5.6 million as of January 7.3 million as of July 8.8 million as of November Table 1: The number of followers of FanPage Government Information of Vietnam 2015-2025 Chart 1: The growing trend in numbers of followers of the FanPage Government Information 2015-2025 (Source: see Table 1)
87Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI The FanPage experienced two periods of significant follower growth. The first occurred during the COVID-19 pandemic, when restrictions and lockdowns resulted in the increased reliance on digital platforms. It is reported that in the period of 2 years from 2020 to 2022 (during the Covid-19 pandemic), the number of the FanPage followers increased ten times (H.G., 2022), and this trend continued in the last year of Covid-19 pandemic in 2023. The public interest in official pandemic-related announcements disseminated directly from the government via the FanPage significantly increased. The second period of rapid growth was in the final half of 2024 to the present (November 2025), during which the number of followers increased by about over four million. According to the administrator, this period of time marked by several high-profile events, including changes in high-ranking government positions, some live-broadcasted sessions particularly the funeral of the late Communist Party of Vietnam’s leader Nguyen Phu Trong in July 2024, the devastating impacts of Typhoon Yagi on Hanoi and northern part of the country in September 2024, the A50 parade to celebrate the 50th anniversary of country reunion in April 2025, and the A80 parade to celebrate the 80th anniversary of national independence. These events attracted a lot of attention from the public, resulting to the great number of Facebook users to follow the FanPage to read the posts about such events. The Government Information FanPage on Facebook was initially established as a platform for disseminating official press releases. According to the page administrator, journalists frequently utilize only selected portions of these releases, leading to the underutilization and redundancy of valuable information. The FanPage was therefore conceived to directly deliver government press releases to the public (T.L., 2015). Additionally, its establishment aligns with the Vietnamese government’s broader initiatives in digitalization and computerization, facilitating the online dissemination and sharing of government announcements. The public has been using the FanPage as a source to check the reliable and official information from the government, especially during the time of emergencies such as natural disasters or epidemics. With the advantage of being a government-affiliated media organisation, the FanPage consistently provides the earliest and most credible information regarding high-level personnel changes, arrest warrants, and verdicts in major legal cases. These factors contribute significantly to the audience’s trust and engagement with the FanPage. The agents of the growth Given its status as the most popular social media platform in Vietnam, Facebook was selected as the ideal platform for disseminating government information. The number of Facebook users in Vietnam has experienced significant growth, increasing from 39 million in 2019 to 59.5 million in 2025,
88Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI and would continually increase in the coming years, as forecasted by Statista as illustrated in Chart 2. The frequency of monthly Facebook usage is also the highest among the most popular social media platforms in Vietnam, over 434 sessions per month, more than TikTok, YouTube, WhatsApp, Telegram, Instagram and X, as indicated in Chart 3. This substantial user base surpasses that of other popular social media platforms, making Facebook the most accessible channel for reaching the Vietnamese public. Chart 2: The number of Facebook users in Vietnam 2019 - 2028 in millions (Statista, 2024) Chart 3: Monthly social media app sessions opened by active users in a calendar month (Data-Reportal, 2024)
89Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Following the success of the Facebook FanPage, the Governmental Office has expanded its social media presence to include channels on YouTube, X (formerly Twitter), Zalo (a Vietnam developed app, similar to WeChat), and Viber. As of November 2024, the Governmental Office’s YouTube channel boasted 300,000 subscribers and approximately 7 million monthly views. Its official Zalo account and Viber channel had 2.3 million and 0.166 million users respectively. In addition to these social media platforms, the Governmental Office maintains approximately 40 web-based information portals (V.T., 2024). The government’s decision to utilize social media platforms, such as Facebook, represents a bold move. Traditionally, in Vietnam, social media has been viewed as a non-mainstream tool owned and operated by private international technology companies, raising concerns about potential risks in terms of control, ownership, and sovereignty (Mach & Nash, 2019). However, the successful implementation of the Facebook FanPage and other social media platforms over the past decade has demonstrated the effectiveness of these tools and their increasing mainstream acceptance. As of 2025, most of the governmental organizations in Vietnam have launched their Facebook FanPage and strengthened their appearance on social media. Some worth- mentioned FanPage of governmental organisation that gain a lot of public attention include: Facebook of the Minister of Health (429 thousand followers), Facebook of Hoa Lo Prison Relic (348 thousand followers), X (Twitter) of Ministry of Foreign Affairs (104.4 thousand followers), and so on. (These numbers of followers were noted in January 2025). Legal factor is another agent for the widespread use of social media for public communication. The legalization and regulation of social media usage over the past decade have gradually contributed to the mainstream adoption of social media in Vietnam. The Cybersecurity Law, issued in 2018, is a groundbreaking legal document requiring the data of social media users to be physically stored in Vietnam and accessible through legal warrants. Decree No. 147, issued in December 2024, promises stricter management of social media usage, mandating that all social media accounts must be verified. With such legislation, social media users can be identified, and their digital footprints can be traced. This makes social media a safer tool for communication between the government and citizens in Vietnam. National and International Recognition During a government meeting on November 14, 2024, Mr. Nguyen Hong Sam, General Director of the Government Information Portal, emphasized the FanPage’s success in effectively communicating the Government’s and Prime Minister’s policies, mechanisms, and their impact on the general public and businesses. He highlighted the platform’s commitment to disseminating timely and accurate information on matters affecting people’s lives, operating 24/7, including holidays and even the New Year holiday (V.T., 2024).
90Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI During the same meeting, Deputy Minister of Information and Communication Bui Hoang Phuong emphasized the Party and Government’s commitment to a people-centered approach, promoting public oversight and encouraging citizen participation in monitoring state agencies. To facilitate this, ensuring smooth information flow between the government and the public is a top priority. Deputy Minister Phuong further highlighted that electronic information portals and websites of state agencies (including the FanPage) have no longer been passive information repositories but actively engaging in two-way interaction and information exchange between state agencies and the public, businesses, and society (V.T., 2024). During the Vietnamese Prime Minister’s visit to Meta in September 2023, Joel David Kaplan, Facebook’s Vice President of Global Public Policy, highlighted the Government Information Portal as a strategic, important, and effective partner of Meta in Vietnam. He further noted that an independent survey had ranked the Government Information FanPage as the most successful government FanPage in the [Southeast Asia and South Asia] region. From this cooperation model, Meta hopes to deploy a program to support the implementation of digital diplomacy for other agencies (H.T., 2023). In January 2025, Joel David Kaplan was promoted as the President of Global Affairs at Meta, the owner of Facebook. His positive sentiment toward the FanPage envisaged the even stronger support from the platform to the FanPage. During a 2022 meeting between Meta and the Vietnamese Governmental Office, Dr. Rafael Frankel, a leading expert in Asia-Pacific tech policy, government affairs, political economics, business, and investment, and currently Director of Public Policy for Southeast Asia at Meta, commended the Government Information FanPage on Facebook for its professional and responsible dissemination of trusted official information to the public. He noted the high level of public trust, access, and sharing associated with the page (H.G., 2022). FanPage Success Factors First, as administrators of the FanPage are personnel within the Governmental Office, they often have direct access to authentic and exclusive government news. This privileged access enables the FanPage to disseminate information rapidly, surpassing the speed of traditional news agencies. Second, the language of the posts is concise and simple. The fanpage adopts a concise, youth-oriented style by incorporating emojis and a conversational tone. The typical post often contains one short sentence as the title, often be capitalized for emphasis, while the detailed texts are posted in the comment sections. Lengthy government documents and directives are converted into brief, easily digestible posts, making complex information accessible and engaging for a broader audience.
91Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Third, the posts use trendy visual elements. The photos in the posts often have high standards of aesthetic, with vibrant colors and happy faces that increases its capacity to capture the attention of social media users. Fourth, the FanPage addresses the timely and trendy issues. It ensures the content remains relevant and aligned with the interests of the community, fostering a sense of connection and engagement with its audience. Fifth, the FanPage targets a broad range of audiences, including the young and the old, the urban and rural people. The administrators aim to reach as many different groups of audience as possible by using Facebook, a popular platform for the majority of the population. The broad ranges of audience are also achieved through the consistent use of standardized language that is accessible to all age groups, and by addressing policy matters that impact all walks of life. Sixth, the technical support is also an essential element to the FanPage success. Despite initial challenges, including the rise of the fake FanPages in late 2015 and a brief period of disappearance in April 2024, the technical support has quickly helped to restore the FanPage and verified the authenticity of the FanPage. Internally, a dedicated IT team ensures the ongoing technical stability of the FanPage, and actively mitigating threats such as offensive comments through removal and limitations of comments on certain posts. Externally, close collaboration with Meta is necessary in ensuring the FanPage’s smooth operation. Finally, the delegation to the youth in social media management is another key. The key personnel of the fanpage administration is entrusted to a young staff, at his 20s years of age when the FanPage was established, and at his 30s years of age in 2025. He was professionally educated in media and communication management at the prestigious Academy of Journalism and Communication, a higher education institution under the management of the Communist Party of Vietnam, before being delegated to full-time manage the FanPage. Delegation to younger generations is a key to success in the fast- changing social media context. DISCUSSION OF NATIONAL DIGITAL NARRATIVES ON STATE- OWNED SOCIAL MEDIA PLATFORMS The promulgation of national digital narratives on state-affiliated social media platforms, exemplified by the FanPage, exhibits several key characteristics: First, thematic emphasis on positivity and national development: The digital content consistently reflects and highlights national achievements, promotes exemplars of positive conduct (good people, good deeds), and actively encourages citizen participation in the national modernization cause. This
92Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI narrative strategy is explicitly aligned with the long term objective of Vietnam attaining high-average income status by 2045, coinciding with the centenary of its independence. This philosophical underpinning, historically evident in state-owned print media, is now being systematically extended to state controlled social media channels, demonstrating a consistent communication strategy across diverse platforms. Second, articulation of a collectivist voice: Within the prevailing cultural framework of collectivism and the political principle of democratic centralism in Vietnam, the FanPage Government Information serves as a representative voice of the collective national leadership rather than that of individual political figures. This approach reinforces the concept of unified governmental communication. Third, evolution of state-owned media forms: Concurrent with the ongoing restructuring of the Vietnamese administrative system, which includes a reduction in the number of provinces from 63 to 34 and significant institutional mergers, there has been a notable decline in the number of traditional mainstream media outlets in 2025. Paradoxically, this contraction in traditional media is accompanied by an increasing governmental and national presence on social media. This trend indicates an emergent form of state-owned media, wherein digital platforms are increasingly leveraged for official communication and public engagement. CONCLUSION During the past 10 years, 2015-2025, Facebook FanPage Government Information, run by the Government Office of Vietnam, has been an effective communication channel for public information. The ongoing institutional restructuring of the media sector in Vietnam is witnessing a decrease in the number of newspapers. Consequently, the function of information dissemination gradually shifts from print media to social media platforms. As social media gains mainstream status, the lessons learnt from the success factors of the Government Information FanPage can serve as a valuable guide for other governmental agencies in establishing and maintaining effective digital communication channels with their target audiences. The strategic deployment of national digital narratives on state-affiliated social media platforms like the FanPage Government Information signifies a deliberate evolution in Vietnam’s communication strategy. This shift reflects a consistent effort to promote national positivity and development goals, while simultaneously leveraging collectivist principles to present a unified leadership voice. As traditional media landscapes contract, these new digital forms are clearly emerging as crucial channels for governmental engagement and the dissemination of national discourse.
93Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI REFERENCES B.B. (2020) ‘Government communication perspectives from the fanpage of Government Office that entered the “thousand like club” (Truyền thông Nhà nước nhìn từ Fanpage Văn phòng Chính phủ gia nhập “tổ ngàn like”)’, Toquoc, 4 October. Available at: https://ttvn.toquoc.vn/ truyen-thong-nha-nuoc-nhin-tu-Fanpage-van-phong-chinh-phu-gia-nhap-to-ngan-like-bo- y-te-noi-truc-tiep-voi-nguoi-dan-trong-COVID-19-52020310214517946.htm. DataReportal (2024) ‘Digital in Vietnam’. Available at: https://datareportal.com/digital- in-vietnam . Government of Vietnam (2024) ‘About Vietnam’. Available at: https://vietnam.gov.vn/. T.L. (2015) ‘35 thousand people “like” the Government page on Facebook (Đã có hơn 35.000 người “thích” trang thông tin Chính phủ trên Facebook)’, Thanh Niên, 22 October. Available at: https://thanhnien.vn/da-co-hon-35000-nguoi-thich-trang-thong-tin-chinh- phu-tren-facebook-185511297.htm. H.G. (2022) ‘Promoting the delivery of mainstream information on social media (Thúc đẩy phối hợp cung cấp thông tin chính thống trên mạng xã hội)’, Báo Chính Phủ, 10 March. Available at: https://baochinhphu.vn/thuc-day-phoi-hop-cung-cap-thong-tin-chinh-thong- tren-mang-xa-hoi-102220310093658171.htm. H.T. (2023) ‘Why do young people love the Government Information fanpage? (Vì sao Fanpage Thông tin Chính phủ lại được giới trẻ yêu thích như hiện tại?)’, Kênh14, 26 May. Available at: https://kenh14.vn/vi-sao-Fanpage-thong-tin-chinh-phu-lai-duoc-gioi-tre-yeu- thich-nhu-hien-tai-20230526152416504.chn. Mach, L.T. and Nash, C. (2019) ‘Social media versus traditional Vietnamese journalism and social power structures’, Asian Journal of Journalism and Media Studies, (2), pp. 1-14. https://doi.org/10.33664/ajjms.2.0_1. P.V. (2024) ‘Fanpage Government Information with nearly four million followers suddenly “disappeared” on Facebook (Fanpage Thông tin Chính phủ với gần 4 triệu người theo dõi bất ngờ “biến mất” trên Facebook)’, Kênh14, 26 April. Available at: https://kenh14. vn/Fanpage-thong-tin-chinh-phu-voi-gan-4-trieu-nguoi-theo-doi-bat-ngo-biet-mat-tren- facebook-20240426091526103.chn. Statista (2024) ‘Number of Facebook users in Vietnam from 2019 to 2028’. Available at: https://www.statista.com/forecasts/1136459/facebook-users-in-vietnam V.T. (2024) ‘Fanpage Thông tin Chính phủ records tens of millions of views per day (Fanpage Thông tin Chính phủ có hàng chục triệu lượt truy cập mỗi ngày)’, VnExpress, 14 November. Available at: https://vnexpress.net/Fanpage-thong-tin-chinh-phu-co-hang-chuc-trieu-luot- truy-cap-moi-ngay-4816026.html
94Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Abstract From a professional perspective in marketing and public relations, the author offered extensive insights into the nature and challenges of the fight against fake news in the era of social media and artificial intelligence (AI). He points out that most communication crises stem from an information gap within organizations-situations where information is missing, unclear, or distorted. Fake news is the most dangerous factor, deepening these gaps. However, the more concerning thing is that AI is becoming a powerful tool that makes fabricating fake news more sophisticated and spreading it faster than ever. Therefore, in his presentation, the author focuses on a core principle in crisis management and combating fake news: filling the information void. However, the battle against fake news is far from simple as it goes far beyond merely fact-checking and providing accurate information. To develop an appropriate response strategy, the author classifies fake news into three types: unintentional misinformation (misinformation), intentional disinformation (disinformation), and falsehoods based on real facts (malinformation). From this classification, the author proposes a comprehensive response strategy centered on three pillars: prevention at the root, attacking the sources of dissemination, and building a resilient “information immune system” for both organizations and the community. Keywords: Fake news; Communication crisis management; AI Era; Social media; Information transparency. THE BATTLE AGAINST FAKE NEWS: STRATEGIES FOR RESPONDING TO COMMUNICATION CRISES ON SOCIAL MEDIA Le Quoc Vinh Chairman & CEO of Le Group of Companies
95Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Tóm tắt Dưới góc độ chuyên môn sâu về marketing và quan hệ công chúng, tác giả đã đưa ra những phân tích sâu rộng về bản chất và thách thức của cuộc chiến chống tin giả trong kỷ nguyên mạng xã hội, trí tuệ nhân tạo (AI). Ông chỉ ra rằng phần lớn khủng hoảng truyền thông bắt nguồn từ “lỗ hổng thông tin” (information gap) của doanh nghiệp, tức là khi thông tin bị thiếu, khó hiểu hoặc bị bóp méo. Tin giả (fake news) chính là tác nhân nguy hiểm nhất, khoét sâu các lỗ hổng này. Tuy nhiên, điều đáng lo ngại hơn đó là AI đang trở thành công cụ đắc lực, giúp việc ngụy tạo tin giả trở nên tinh vi và phát tán nhanh hơn bao giờ hết. Vì vậy, trong bài trình bày tác giả tập trung vào nguyên tắc cốt lõi trong xử lý khủng hoảng và chống fake news: lấp đầy khoảng trống thông tin. Tuy nhiên, cuộc chiến chống fake news không hề đơn giản, bởi nó vượt xa việc chỉ kiểm chứng sự thật và cung cấp thông tin chính xác. Để có chiến lược ứng phó phù hợp, ông Vinh phân loại tin giả thành ba dạng: sai lệch vô ý (misinformation), sai lệch có chủ đích (disinformation) và sai lệch dựa trên sự thật (malinformation). Từ đó, tác giả đề xuất một chiến lược ứng phó toàn diện, tập trung vào ba trụ cột: ngăn chặn từ gốc rễ, tấn công vào nguồn phát tán và xây dựng một hệ thống miễn dịch thông tin bền vững cho cả tổ chức và cộng đồng. Từ khóa: Tin giả; Quản trị khủng hoảng truyền thông; Kỷ nguyên AI; Mạng xã hội; Minh bạch thông tin. Chiến đấu với tin giả trong kỷ nguyên AI và mạng xã hội Cuộc chiến chống tin giả từ lâu đã không còn là hiện tượng mới, nhưng trong hơn một thập kỷ qua, đây vẫn là một trong những thách thức nghiêm trọng nhất của xã hội thông tin hiện đại. Sau đại dịch COVID-19, các cuộc tranh luận về tin giả càng trở nên sôi nổi hơn, đặc biệt là trên không gian số. Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và các nền tảng mạng xã hội đã khiến tin giả lan truyền nhanh chóng với quy mô chưa từng có. Từ đó gia tăng CUỘC CHIẾN CHỐNG TIN GIẢ: CHIẾN LƯỢC ỨNG PHÓ KHỦNG HOẢNG TRUYỀN THÔNG TRÊN MẠNG XÃ HỘI Lê Quốc Vinh Chủ tịch HĐQT, Tổng giám đốc Tập đoàn Truyền thông Lê
96Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI nguy cơ tác động tiêu cực đến nhận thức, hành vi và cả uy tín của cá nhân, tổ chức. Trong bối cảnh truyền thông hiện nay, tin giả không chỉ đơn thuần là thông tin sai lệch, mà đã phát triển thành một hình thái nguy hiểm hơn: “một nửa sự thật”. Đây là dạng thông tin có vẻ đúng nhưng đã bị cắt xén hoặc bóp méo theo chủ đích. Đặc biệt, khi được lan truyền bởi những người có sức ảnh hưởng (KOLs, người nổi tiếng, các tài khoản có sức ảnh hưởng …), loại nội dung này rất dễ khiến công chúng lầm tưởng và đánh mất khả năng nhận định khách quan. Điều này là minh chứng rõ ràng nhất cho lời cảnh báo: “Một nửa sự thật thì không bao giờ là sự thật”. Sự bùng nổ của tin giả đang đặt ra những thách thức sống còn cho các doanh nghiệp. Những thông tin thất thiệt về sản phẩm, sai sót trong quản trị hay đơn giản là một bình luận tiêu cực không có cơ sở... đều có khả năng châm ngòi cho một cuộc khủng hoảng truyền thông. Hệ quả kéo theo không chỉ là tổn thất uy tín và tài chính, mà còn gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến chiến lược phát triển dài hạn của doanh nghiệp trên thị trường. Để hiểu rõ hơn về bản chất của tin giả, cần phân biệt giữa hai khái niệm: thực tế (reality) và sự thật (truth). Thực tế là những gì xảy ra khách quan, nhưng sự thật lại là cách con người lý giải thực tế chịu ảnh hưởng bởi tri thức, niềm tin, văn hóa và chính trị. Ví dụ điển hình là quan niệm cổ đại về vũ trụ: Con người từng tin rằng mặt trời quay quanh trái đất, đây được coi là một “sự thật” phổ biến thời bấy giờ, và điều này chỉ tồn tại cho đến khi khoa học chứng minh điều ngược lại. Tương tự, trong đời sống xã hội, một hiện tượng có thể được diễn giải theo nhiều cách khác nhau, khi hiện tượng chưa được coi là “tri thức chung” của xã hội. Chính điều này khiến việc tiếp cận sự thật trở nên khó khăn hơn trong thời đại mà mọi người đều có thể trở thành “người đưa tin”. Việc nhận thức được sự khác biệt vừa là “lỗ hổng tin tức”, nhưng cũng là nền tảng quan trọng để đối phó hiệu quả với tin giả - một trong những thách thức truyền thông lớn nhất hiện nay. Thông tin, sự thật và khoảng trống dẫn đến khủng hoảng Trong lĩnh vực truyền thông, có một định nghĩa đáng suy ngẫm: “PR là cuộc đấu tranh giữa các sự thật và cách mà công chúng nhìn nhận sự thật đó.” Khi đối mặt với thông tin tiêu cực, đặc biệt là tin giả, thách thức lớn nhất không nằm ở việc che giấu sự việc, mà ở chỗ làm sao giúp công chúng hiểu đúng, hiểu đủ và tiếp cận vấn đề một cách toàn diện theo lăng kính chân thực mà tổ chức mong muốn truyền tải. Đây chính là nền tảng cốt lõi trong xử lý khủng hoảng truyền thông hiện đại. Trong quản trị khủng hoảng, một nguyên lý trọng yếu được nhấn mạnh: Mọi cuộc khủng hoảng đều bắt nguồn từ các khoảng trống thông tin. Chính sự thiếu hụt dữ liệu và minh bạch đã tạo điều kiện cho các tin đồn và suy đoán sai lệch lan rộng, làm méo mó nhận thức của công chúng. Khi công chúng không tiếp cận được với nguồn thông tin rõ ràng, đáng tin cậy, họ dễ rơi vào
97Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI trạng thái nghi ngờ, mất phương hướng và mất lòng tin. Điều này có thể xảy ra dễ dàng kể cả trong những trường hợp vấn đề xảy ra không hoàn toàn thuộc trách nhiệm của doanh nghiệp hay tổ chức. Giải pháp then chốt để xử lý khủng hoảng nằm ở việc lấp đầy các khoảng trống thông tin. Việc này không chỉ đơn giản là phát ngôn để phản hồi, mà đòi hỏi phải triển khai một hệ thống cung cấp thông tin chính xác, đầy đủ, liên tục và có định hướng. Mọi sự chậm trễ hay lúng túng trong phản hồi đều tạo thêm không gian cho tin giả phát triển. Bối cảnh hiện tại càng phức tạp hơn với sự xuất hiện và phát triển mạnh mẽ của AI tạo sinh (generative AI). Các công cụ như ChatGPT có thể tạo ra nội dung với tốc độ nhanh và cấu trúc thuyết phục, nhưng không đảm bảo sự chính xác tuyệt đối. Khi mới ra mắt, các thử nghiệm cộng đồng đã chỉ ra rằng hệ thống có thể “bịa” ra những thông tin không có thật một cách thuyết phục, khiến người dùng bình thường rất khó phân biệt đâu là sự thật, đâu là sản phẩm trí tuệ nhân tạo. Không thể phủ nhận AI mang lại lợi ích rõ ràng trong tối ưu hóa nội dung, tự động hóa quy trình và tăng hiệu suất truyền thông. Tuy nhiên, từ góc độ quản trị rủi ro, nó cũng tạo ra những nguy cơ thông tin mới. Tin giả do AI tạo ra có thể được cá nhân hóa, có cấu trúc logic và lan truyền mạnh mẽ, khiến việc xác minh trở nên khó khăn hơn. Khả năng “ngụy tạo sự thật” này đòi hỏi các nhà truyền thông cần xây dựng năng lực phòng vệ thông tin mạnh mẽ, kết hợp giữa phản biện, kiểm chứng và giáo dục truyền thông cho công chúng. Vì vậy, trong thời đại AI, việc quản trị truyền thông trong các doanh nghiệp không chỉ dừng lại ở đối phó với khủng hoảng, mà còn phải xây dựng hệ thống miễn dịch với tin giả bền vững, ngăn chặn rủi ro từ gốc rễ và bảo vệ niềm tin công chúng bằng sự chủ động và minh bạch. Tin giả trong kỷ nguyên AI và thách thức minh bạch về thông tin Sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo không chỉ mang lại những tiến bộ vượt bậc trong sáng tạo nội dung, mà còn đặt ra những nguy cơ ngày càng lớn đối với tính xác thực của thông tin. Khi trí tuệ nhân tạo trở nên tinh vi hơn, ranh giới giữa nội dung thật và giả, đặc biệt là nội dung do AI tạo ra ngày càng mờ nhạt, khiến nhiều người trở nên khó khăn trong việc xác định tính minh bạch của nội dung. Công nghệ hiện đại đã cho phép tạo ra các sản phẩm giả mạo tinh vi, từ hình ảnh, giọng nói, video cho đến các tài liệu tưởng chừng như “không thể làm giả”. Trong bối cảnh đó, công chúng ngày càng bị bủa vây bởi vô vàn nguồn tin khó phân định thật - giả. Nguyên nhân của tin giả không đơn thuần đến từ mục đích xuyên tạc mà còn xuất phát từ nhiều hình thức và động cơ khác nhau. Một số tin giả được tạo ra để châm biếm, đả kích hoặc mang tính giải trí. Trong những trường hợp này, nếu không nắm rõ bối cảnh hoặc không hiểu rõ ý đồ của người viết, độc giả rất dễ bị đánh lừa. Một ví dụ điển hình là các bài viết mang tính trào phúng về các sự kiện chính
98Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI trị quốc tế, nếu không hiểu rõ phong cách tác giả, người đọc có thể nhầm lẫn giữa sự thật và hư cấu. Một động cơ phổ biến khác của tin giả là nhằm mục đích thương mại tạo ảnh hưởng, gây sức ép hoặc làm tổn hại đến uy tín của đối thủ. Điển hình như trường hợp quảng bá sản phẩm Kẹo Kera, với lời tuyên bố thay thế rau xanh mà doanh nghiệp đưa ra, cùng sự đại diện nhãn hàng của những cá nhân có tầm ảnh hưởng, khiến công chúng khó có thể xác định đúng sai, và sự nhập nhằng giữa quảng cáo và thông tin sức khỏe. Bên cạnh đó, quá trình xử lý thông tin từ phía cơ quan chức năng lại thiếu nhất quán, đẩy dư luận vào tình trạng mơ hồ. Việc công bố thông tin theo kiểu “nhỏ giọt”, hôm nay khẳng định một phần, ngày mai lại hé lộ thêm một chi tiết, và hôm sau nữa lại phủ nhận hoặc điều chỉnh. Điều này không tạo ra được một bức tranh toàn vẹn và minh bạch, chỉ khiến công chúng thêm hoang mang. Chính sự thiếu nhất quán trong cách tiếp cận thông tin như vậy tạo ra một khoảng trống lớn về niềm tin. Công chúng không còn biết đâu là nguồn thông tin đáng tin cậy và điều này làm gia tăng nguy cơ khủng hoảng truyền thông, không chỉ cho doanh nghiệp mà còn cho các cơ quan chức năng và toàn bộ hệ sinh thái thông tin. Trong bối cảnh đó, việc xây dựng cơ chế kiểm chứng thông tin chặt chẽ, chủ động truyền thông minh bạch và lấp đầy các khoảng trống bằng dữ liệu xác thực là điều kiện tiên quyết để củng cố lòng tin và ngăn chặn sự lan truyền của tin giả trong kỷ nguyên AI. Các hậu quả do tin giả gây ra Tin giả có khả năng thao túng dư luận vì chúng thường đánh trúng vào định kiến có sẵn trong tâm trí công chúng. Những định kiến này dù mang sắc thái tiêu cực hay tích cực, nhưng đều có điểm chung là bóp méo thực tế. Khi một thông tin trùng khớp với suy nghĩ đã định hình sẵn, người tiếp nhận có xu hướng tin tưởng ngay lập tức mà không cần kiểm tra nguồn gốc hay đối chiếu bằng lý trí. Đây chính là lỗ hổng tâm lý mà tin giả khai thác triệt để. Chẳng hạn, đối với một bộ phận người Việt Nam, các sản phẩm có xuất xứ từ Trung Quốc thường bị mặc định là kém chất lượng. Do đó, khi xuất hiện bất kỳ thông tin nào xác nhận định kiến ấy, dù chưa được kiểm chứng người đọc vẫn sẵn sàng nghi ngờ mà không sự kiểm chứng, đối chiếu nào. Tương tự, những gì phù hợp với niềm yêu thích hoặc quan điểm chính trị của cá nhân cũng dễ dàng được tin tưởng hơn so với các thông tin đối lập được đề ra, bất chấp mức độ chính xác thực tế. Một trường hợp điển hình là sự kiện xoay quanh các đặc khu kinh tế được đề xuất tại Việt Nam. Trong bối cảnh tâm lý cảnh giác đối với Trung Quốc lan rộng, việc lan truyền thông tin rằng các đặc khu này có thể bị cho thuê dài hạn hoặc vĩnh viễn cho doanh nghiệp Trung Quốc đã nhanh chóng kích hoạt làn sóng phản ứng mạnh mẽ từ công chúng. Không ít người tham gia vào các hoạt động phản đối (bao gồm cả trực tuyến và ngoài đời thực), mà không kiểm tra
99Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Một trường hợp khác là hình ảnh một người cứu trợ được vinh danh nhờ hết lòng vì người dân trong những ngày mưa lũ. Qua kiểm chứng, bức ảnh đó được xác định là chụp tại Trung Quốc, không liên quan đến bối cảnh cứu trợ nào ở Việt Nam (Hình 2). Hình 1. Ảnh cá chết trong tin đồn do chất thải từ Formosa các văn bản pháp lý hay thông tin chính thức từ cơ quan chức năng. Đỉnh điểm là vụ việc đốt phá một trụ sở phòng cháy chữa cháy tại miền Trung trong một cuộc biểu tình chống lại dự thảo Luật Đặc khu. Vụ việc này cho thấy tin giả, khi cộng hưởng với định kiến và thiếu thông tin chính thống, có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng về an ninh và trật tự xã hội. Như đã đề cập bên trên, một trong những lý do tin giả có sức lan truyền mạnh mẽ là vì chúng thường xác nhận những định kiến sẵn có của công chúng, hay còn gọi là thiên kiến xác nhận (confirmation bias). Khi một thông tin trùng khớp với niềm tin cá nhân, người tiếp nhận thường có xu hướng tin tưởng và chia sẻ mà không có sự kiểm chứng đối chiếu nào. Ví dụ điển hình cho điều này là sự kiện cá chết hàng loạt tại miền Trung gắn liền với vụ việc của Công ty Formosa (Hình 1). Trên mạng xã hội từng lan truyền một bức ảnh cho thấy hàng loạt xác cá nằm rải rác, tạo cảm giác bức bối và phẫn nộ. Tuy nhiên, khi truy vết nguồn gốc hình ảnh, có thể thấy bức ảnh đó thực chất được chụp tại hồ Mona, Hoa Kỳ, được đăng tải lên nền tảng Flickr từ hai năm trước, và hoàn toàn không liên quan đến sự kiện tại Việt Nam. Dù đã có nhiều cảnh báo về tính giả mạo, bức ảnh vẫn xuất hiện trên Internet như một “minh chứng” cho vụ việc.
100Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Những ví dụ này cho thấy mức độ nguy hiểm thực sự của tin giả, điều này không chỉ dừng lại ở nội dung sai lệch, mà còn vì chúng có khả năng lợi dụng, kích hoạt cảm xúc mạnh mẽ, đánh vào nỗi sợ, sự giận dữ hoặc thương cảm của công chúng. Một khi cảm xúc bị thao túng, lý trí dễ dàng bị bỏ qua, dẫn đến những hành vi lan truyền, phán xét, thậm chí là bạo động có thể xảy ra chỉ vì một thông tin không xác thực. Hình 2. Hình ảnh lan truyền doanh nghiệp bán lương khô hết hạn và cứu trợ lũ lụt Hiện nay, fake news có thể chia ra làm 3 loại: Misinformation, Disinformation và Malinformation: • Misinformation: Loại thông tin không chính xác, vô tình được chia sẻ nhưng không có ý cố tình gây hại. • Disinformation: Loại thông tin sai sự thật được tạo ra có chủ đích để cố tình gây hiểu lầm, ảnh hưởng đến dư luận hoặc che giấu sự thật vì mục đích xấu hoặc lừa đảo. • Malinformation: Loại hoang tin, thông tin sai lệch dựa trên sự thật, nhưng bị tách khỏi bối cảnh ban đầu để gây hiểu lầm, gây hại hoặc thao túng công chúng. Bản chất của loại tin giả này nằm ở việc sử dụng một sự kiện hoặc dữ liệu có thật để áp đặt vào một ngữ cảnh hoàn toàn khác, nhằm thúc đẩy một thông điệp tiêu cực hoặc định hướng công chúng tin vào các thuyết âm mưu không có cơ sở. Một ví dụ điển hình là sự việc liên quan đến bộ phim Squid Game trên Netflix. Cụ thể, một đoạn hội thoại ngắn trong phim đã lan truyền trên mạng xã hội, nội dung xoay quanh lý do một thanh niên Hàn Quốc là con một vẫn phải nhập ngũ, anh này giải thích rằng cha mình là cựu binh từng tham chiến tại Việt Nam và mong muốn con trai được rèn luyện. Người diễn viên còn lại trong đoạn hội thoại đã
101Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Hình 3. Dây chuyền lan truyền tin giả nhận xét tích cực về người cha này. Dù lời thoại này có thể không hoàn toàn sai lệch về mặt nội dung, nhưng khi được đưa vào một ngữ cảnh nhạy cảm và lan truyền trên mạng xã hội, nó đã bị diễn giải theo hướng cực đoan. Công chúng bày tỏ sự phẫn nộ, đòi Cục Điện ảnh rút phim đó khỏi Netflix, với lý do bộ phim đang tôn vinh hành động quân sự của Hàn Quốc đối với Việt Nam trong quá khứ. Đây là trường hợp rõ ràng về việc sử dụng một yếu tố sự thật (lời thoại gốc) để áp đặt vào một ngữ cảnh gây bức xúc xã hội, từ đó thao túng nhận thức và gây ra phản ứng tiêu cực trong cộng đồng. Với những loại thông tin Misinformation và Disinformation, chúng ta dễ xử lý hơn vì chỉ cần chứng minh được điều này không đúng thì công chúng có thể thay đổi thái độ đối với thông tin. Còn việc chứng minh thông tin Malinformation là một điều cực kỳ khó vì điều này chỉ có thể được dập tắt khi có quyết định rõ ràng từ những người có trách nhiệm, đặc biệt là cơ quan nhà nước. Ví dụ về một câu chuyện chắc chắn rất xôn xao, phẫn nộ gần đây là các thông tin Baby Three (dòng đồ chơi đến từ Trung Quốc) mang bản đồ hình lưỡi bò ở trên má (Hình 3). Thông tin này xuất phát từ TikToker Đặng Tiến Hoàng (Viruss). Anh đã từng sang Trung Quốc để làm đại lý Baby Three. Tuy nhiên, sau khi thấy hình lưỡi bò trên má, Viruss đã từ chối hợp tác với người Trung Quốc. Đó là nguồn đầu tiên khởi phát fake news. Tiếp theo là những trang bắt đầu lan tỏa fake news (Hình 4) và nối tiếp theo đó là các tài khoản giả mạo (fake account) lan truyền tin giả (Hình 5). Trong đó, tài khoản có tên là “VTV - Tin tức 21h” là một fake account, không phải của VTV đã đăng thông tin lên, khiến công chúng hoang mang vì nghĩ rằng thông tin đã được xác thực độ chính xác. Và thông tin đó cũng đã được đẩy lên khắp nơi trên các kênh chính thống, kể cả trên các kênh của Chính phủ như VTV24 (Hình 6).
102Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Hình 4. Thông tin thảo luận thiếu cơ sở Hình 5. Sự việc thông tin giả được lan truyền mạnh mẽ
103Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Hình 6. Các nguồn thông tin chính thống cũng bắt đầu vào cuộc Hình 7. Viruss phủ nhận việc lan truyền thông tin giả Sau đó, câu chuyện Baby Three bắt đầu có những thông tin nói rằng “hình lưỡi bò” trên má Baby Three thật ra không có liên quan tới hình lưỡi bò. Khi có thông tin này, Viruss phủ nhận chưa từng nói gì về việc anh ấy lan truyền thông tin và lên án hình lưỡi bò trên má con búp bê (Hình 7). Sự việc này cuối cùng đã được đính chính bằng những hình ảnh thật sự của họ giải thích tại sao có hình này (Hình 8).
104Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Hình 8. Hình ảnh đính chính thông tin sai lệch về hình lưỡi bò trên má Baby Three Hình 9. Quá trình ứng phó với tin giả Quay trở lại hiện tại, câu chuyện của chúng ta là cần làm gì nếu phải đối diện với những loại fake news như này? Xử lý khủng hoảng chính là lấp đầy những khoảng trống thông tin. Cách ứng phó với tin giả (Hình 9):
105Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Sử dụng các hệ sinh thái của truyền thông (Hình 10): Hình 10. Chiến lược Truyền thông đa kênh trong ứng phó tin giả: Kết hợp Owned - Paid - Earned Media để đối phó với fake news Đây là hệ thống công nghệ chúng tôi đang sử dụng để chống fake news. Trước giai đoạn khủng hoảng, chúng tôi sử dụng AI và lắng nghe xã hội (social listening) để kiểm tra những thông tin có khả năng tác động đến công chúng. Trong giai đoạn khủng hoảng, chúng tôi sử dụng công nghệ để theo dõi phản ứng của công chúng, rồi tìm kiếm những nơi mọi người đang thảo luận về tin giả để seeding những thông tin thật và tích cực vào nhóm. Chúng tôi cũng dùng AI để tạo ra nội dung phù hợp với từng nhóm đối tượng độc giả. Giai đoạn sau khủng hoảng cũng rất quan trọng, chúng tôi tiếp tục kiểm tra các thông tin tiêu cực xuất hiện và thúc đẩy chiến dịch truyền thông để công chúng hiểu rõ bản chất của vấn đề. Đó là một số những gợi mở những phương pháp chống tin giả, một trong những vấn đề nhạy cảm đang diễn ra hằng ngày trong cuộc sống.
106Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Abstract The presentation highlights the rapid and extraordinary development of technology and artificial intelligence (AI), leading to predictions about the “singularity” - the point at which AI surpasses human capabilities. In the field of media, generative AI is gradually transforming how products are created: shortening the time from idea to finished product from several weeks to just a few minutes. This is evident in how students have proactively used AI to generate images, characters, posters, videos, and various digital storytelling products. Given this reality, integrating AI into academic curricula has become more essential than ever. Instructors need to view AI as an indispensable support tool in teaching and creative work, similar to the role of professional software such as Photoshop or After Effects in design and communication. AI is not meant to completely replace humans; instead, it serves as a powerful assistant that helps optimize creative processes and creates space for learners to develop critical thinking and creativity. This approach moves toward a continuous, personalized, and highly interactive learning and production process, enabling learners to fully master technology in the new era. Keywords: Generative AI; Educational innovation; Creative thinking; Applications; Media production. UNLIMITED CREATIVITY: SWINBURNE STUDENTS APPLY AND MASTER AI IN MEDIA PRODUCTION Pham Duc Anh Lecturer Department of Media and Communication, Swinburne Vietnam
107Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Tóm tắt Bài trình bày nhấn mạnh tốc độ phát triển vượt bậc của công nghệ và trí tuệ nhân tạo (AI), dẫn đến dự báo về “điểm kỳ dị” (the singularity) - thời điểm AI vượt qua năng lực con người. Trong lĩnh vực truyền thông, AI tạo sinh (generative AI) đang dần thay đổi cách sản phẩm được tạo ra: rút ngắn thời gian từ ý tưởng đến thành phẩm từ nhiều tuần xuống chỉ còn vài phút. Điều này thể hiện rõ qua việc sinh viên đã chủ động sử dụng AI để tạo hình ảnh, nhân vật, poster, video và các sản phẩm kể chuyện kỹ thuật số. Trước tình hình thực tế, việc tích hợp AI vào chương trình đào tạo trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Giảng viên cần nhìn nhận AI như một công cụ hỗ trợ thiết yếu trong quá trình giảng dạy và sáng tạo, tương tự như vai trò của các phần mềm chuyên dụng như Photoshop hay After Effects trong lĩnh vực thiết kế và truyền thông. AI không phải yếu tố thay thế hoàn toàn con người, mà đóng vai trò là trợ thủ đắc lực, giúp tối ưu hóa quy trình sáng tạo và mở ra không gian cho người học rèn luyện tư duy phản biện và sáng tạo. Điều này hướng tới một quy trình học tập, sản xuất liên tục, cá nhân hóa và tính tương tác cao, giúp người học hoàn toàn làm chủ công nghệ trong thời đại mới. Từ khóa: AI tạo sinh; Đổi mới giáo dục; Tư duy sáng tạo; Ứng dụng; Sản xuất truyền thông. Tiệm cận “điểm kỳ dị”: Khi công nghệ và tự sự cùng bước vào nhịp tiến hóa tăng tốc “Điểm kỳ dị” là khái niệm có nguồn gốc từ toán học và vật lý. Trong toán học, đó là thời điểm mà một số được chia cho 0 - một phép toán vô nghĩa, dẫn đến sự đổ vỡ của hệ thống logic. Trong vật lý, điểm kỳ dị xuất hiện ở trung tâm của lỗ đen - nơi có mật độ vật chất vô hạn, khiến mọi mô hình và tính toán trở nên vô hiệu. Khi khái niệm này được chuyển hóa vào công nghệ, nhà tương lai học Ray Kurzweil đã mô tả “Điểm kỳ dị” là thời khắc không thể tránh khỏi khi công nghệ đạt đến mức tăng trưởng vượt ngoài tầm kiểm soát và hiểu biết của con người, đánh dấu bước chuyển tiếp trong tiến hóa, không còn dựa trên sinh học mà trên công nghệ do chính con người tạo ra. SÁNG TẠO KHÔNG GIỚI HẠN: SINH VIÊN SWINBURNE ỨNG DỤNG VÀ LÀM CHỦ AI TRONG SẢN XUẤT SẢN PHẨM TRUYỀN THÔNG Phạm Đức Anh Giảng viên Khoa Truyền thông Đa phương tiện, Đại học Swinburne Việt Nam
108Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Quan sát biểu đồ tăng tốc phát triển công nghệ (Hình 1) cho thấy rõ xu hướng: Con người đang mất ít thời gian hơn bao giờ hết để tạo ra những công nghệ mới. Chu kỳ đổi mới được rút ngắn, tốc độ sáng tạo ngày càng gia tăng, và mối quan hệ giữa con người và công nghệ ngày càng trở nên khăng khít, đan xen như một tiến trình tất yếu. Từ góc nhìn của một người làm truyền thông và kể chuyện, sự kiện “điểm kỳ dị” không chỉ mang ý nghĩa lý thuyết, mà còn là thực tại đang định hình lại cách tư duy, cách làm việc và cách kể chuyện trong thời đại kỹ thuật số. Việc hiểu và chuẩn bị cho sự chuyển tiếp này không chỉ là lựa chọn, mà là trách nhiệm của những người hoạt động trong lĩnh vực truyền thông và sáng tạo nội dung. Phải mất tới 8.000 năm từ khi con người phát hiện ra cây trồng cho đến khi phát minh ra động cơ hơi nước. Nhưng chỉ mất 120 năm kể từ thời điểm đó để con người phát hiện ra điện năng. Và chỉ mất thêm 80 năm nữa kể từ khi có điện cho đến khi nhân loại đặt chân lên Mặt trăng lần đầu tiên. Đó là một tốc độ phát triển vô cùng nhanh chóng. Với tốc độ ấy, cộng hưởng cùng sự gia tăng theo cấp số nhân của sức mạnh tính toán, nhiều nhà tư tưởng, nhà tương lai học và các học giả lỗi lạc - dựa trên nhiều mô hình hiện đại - đã đưa ra dự đoán rằng vào năm 2045, điểm kỳ dị (the singularity) sẽ xảy ra. Đây không còn là câu hỏi “Có xảy ra hay không?” mà là “Khi nào?”. Đó là khoảnh khắc mà có thể khẳng định rằng trí tuệ nhân tạo (AI) đã hoàn toàn tích hợp vào đời sống và đã vượt qua khả năng của con người trên mọi phương diện. Công trình của Giáo sư Ray Kurzweil, người phát hiện điểm kỳ dị, đã truyền cảm hứng mạnh mẽ cho tác giả trong quá trình nghiên cứu và viết các bài báo học thuật về tương lai giáo dục. Tuy nhiên, nội dung trình bày hôm nay tập trung vào cách AI đang được ứng dụng trong lĩnh vực truyền thông. AI đang tạo ra những tác động ngày càng rõ rệt đến thế giới thực. Vậy với một công nghệ có ảnh hưởng lớn nhưng chắc chắn không thể tránh khỏi, câu hỏi đặt ra là: Làm thế nào để con người thích ứng với công cụ này? Hình 1. Lộ trình điểm kỳ dị (the singularity): Khi trí tuệ máy vượt qua con người
109Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Xin mời nhìn vào bốn hình ảnh sau đây (Hình 2). Đây là những tác phẩm nghệ thuật đẹp mắt, và một trong số đó được tạo ra bởi AI: Tất cả những hình ảnh này đều được tác giả tạo ra chỉ trong một buổi sáng, nhằm minh họa rằng hiện nay, những người làm nghề truyền thông như tác giả đã tích cực sử dụng AI trong công việc, không chỉ để hỗ trợ sáng tạo mà còn để rút ngắn quy trình biến ý tưởng thành sản phẩm cuối cùng. Thậm chí, những huy hiệu được đeo hôm nay cũng là một phần của quá trình này. AI đang thực sự làm thay đổi hoàn toàn quy trình sáng tạo trong sản xuất nội dung. Thành thật mà nói, chỉ cách đây khoảng năm năm, nếu có ai yêu cầu tạo ra một tác phẩm tương tự, có lẽ sẽ phải sử dụng máy ảnh, dựng bối cảnh, thiết kế, chụp hình… Nhưng hiện nay, toàn bộ quá trình đó có thể hoàn tất trong khoảng 10 phút với vài gợi ý (prompt) khi sử dụng công cụ AI và một số chỉnh sửa hậu kỳ nhẹ. Một câu hỏi hay đúng hơn là một chủ đề đang được tranh luận rộng rãi là “Liệu AI có thay thế khả năng sáng tạo của con người hay không?” Để trả lời cho câu hỏi này, chúng ta có thể quay lại lịch sử và xem xét tác động của cuộc cách mạng công nghiệp, đặc biệt là khi động cơ hơi nước ra đời. Khi đó, những nhiệm vụ vốn cần đến nhiều tuần hoặc nhiều tháng, như vận chuyển hàng hóa, có thể hoàn tất trong vài ngày. Hay vào cuối thập niên 1990 và đầu 2000, khi Google xuất hiện, nó không hề thay thế lực lượng lao động, cũng không khiến các thư viện biến mất. Thay vào đó, mọi người sử dụng Google như một công cụ để tăng hiệu suất làm việc. Tương tự như động cơ hơi nước giúp con người di chuyển nhanh hơn, hay Google giúp tiếp cận tri thức dễ dàng hơn, AI cũng nên được nhìn nhận như một công cụ mới - một phương tiện mở rộng khả năng và hỗ trợ năng suất sáng tạo thay vì thay thế hoàn toàn vai trò của con người. AI không phải là bạn đồng hành, không phải là giáo viên, cũng không phải là người bạn thân thiết, mà là một công cụ. Vậy câu hỏi đặt ra là: Hình 2. Hình ảnh nghệ thuật sử dụng AI
110Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Đẩy lên trreen cuộc cách mạng công nghiệp mới hay không? Ở nhiều khía cạnh, có thể khẳng định là đúng. Chúng ta đang chứng kiến sự thay đổi mạnh mẽ trong cách tiếp cận với công nghệ mới này. Hiện nay đã có rất nhiều ví dụ cho thấy AI, đặc biệt là AI tạo sinh (generative AI) đang được sử dụng trong môi trường học tập và sáng tạo nội dung. Sinh viên đã bắt đầu sử dụng AI để hỗ trợ việc viết bài. Tuy nhiên, trong lĩnh vực truyền thông, quá trình sáng tạo thường rất dài, đòi hỏi sự hợp tác giữa nhiều người với những kỹ năng chuyên biệt. Ví dụ: Một người có thể giỏi thiết kế, một người khác chụp ảnh, và một người khác nữa biết cách dựng video. Tất cả phải cùng phối hợp để tạo ra sản phẩm truyền thông hoàn chỉnh. Ngày nay, việc tạo ra sản phẩm truyền thông không còn tốn nhiều thời gian như trước. Từ giai đoạn hình thành ý tưởng đến khi hoàn thiện sản phẩm cuối cùng, toàn bộ quy trình có thể được rút ngắn chỉ còn 5, 10 hoặc tối đa 30 phút. Để minh họa điều đó, chúng ta có thể xem một số ví dụ về sản phẩm do sinh viên thực hiện với sự hỗ trợ của AI. Đây là các tác phẩm nghệ thuật có thể được sử dụng vào nhiều mục đích khác nhau như thiết kế poster, bìa sách, chiến dịch truyền thông hoặc quảng cáo. Sinh viên đã và đang ứng dụng AI, đặc biệt là AI tạo sinh, vào việc thiết kế poster phim, poster sự kiện hoặc lớp học, hội thảo (Hình 3). Một số sinh viên còn dùng AI để tạo hình các nhân vật cho những câu chuyện mà họ đã viết trước đó (Hình 4, 5). Việc khuyến khích sinh viên sáng tạo, viết truyện và xây dựng nhân vật với sự hỗ trợ của công nghệ là một cách tiếp cận mới mẻ, thúc đẩy khả năng tư duy và năng lực sáng tạo trong thời đại số. Hình 3. Sinh viên tạo poster phim, sự kiện, quảng cáo từ AI
111Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Hình 4,5. Nhân vật hoạt hình được tạo ra từ AI Bằng cách sử dụng công nghệ thực tế tăng cường (AR), sinh viên có thể đưa những nhân vật này vào thế giới thực. Không chỉ dừng lại ở các hình tượng ảo, những nhân vật này hoàn toàn có thể được chuyển đổi thành các tài sản kỹ thuật số để làm hoạt hình, truyện tranh, phim hoạt họa và nhiều hình thức sáng tạo khác. Các nhân vật được tạo ra dựa trên một câu chuyện ngẫu nhiên mà tác giả đã viết, với phong cách hình ảnh giống như truyện tranh thập niên 80 - một phong cách được chủ ý lựa chọn. Đây là khả năng mà trước đây rất khó có thể thực hiện nếu không có công cụ hỗ trợ từ AI.
112Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Có thể thấy rõ, AI đang được sử dụng như một công cụ thiết yếu để đẩy nhanh quá trình sáng tạo. Và điều quan trọng là, với tư cách là người làm giáo dục cần có cái nhìn nhận thực tế trong ngành và cân nhắc liệu chúng ta đã thật sự tích hợp nó vào giảng dạy hay chưa. AI đã dần trở thành tiêu chuẩn mới. Sinh viên tốt nghiệp ngày nay được kỳ vọng không chỉ hiểu rõ mà còn có khả năng ứng dụng hiệu quả các công cụ AI trong học tập và nghề nghiệp. Việc trang bị năng lực sử dụng AI không còn là một lựa chọn tùy ý, mà đã trở thành yêu cầu tất yếu của thời đại. Trong thực tế ngành nghề, ví dụ như lĩnh vực sản xuất nội dung mà tác giả đang làm, những câu chuyện trước đây cần vài tuần để phát triển, thì nay yêu cầu có thể hoàn thành trong vài ngày các khâu như: kịch bản, bản đề xuất ý tưởng, các sản phẩm trình chiếu. Tất cả đều là một phần của yêu cầu mới đối với người làm truyền thông. Quy trình sáng tạo, từ khâu phát triển ý tưởng đến giai đoạn thử nghiệm, xem trước và hoàn thiện sản phẩm, đang có xu hướng được tối ưu hóa theo hướng rút gọn và linh hoạt, phản ánh sự thay đổi của môi trường sáng tạo trong kỷ nguyên số. Quy trình mới này, vốn đã được áp dụng bởi sinh viên trong các bài luận, bài tập thực hành truyền thông, đang định hình một mô hình làm việc liên tục - nơi con người hợp tác trực tiếp với AI để tinh chỉnh, phản hồi, thử lại cho đến khi đạt được kết quả mong muốn. Nếu trước đây, việc tạo ra một dự án truyền thông cần sự phối hợp của nhiều người để hoàn thiện từ người vẽ, người chụp hình, người thiết kế, thì nay, chỉ cần một người cùng chiếc máy tính và một cuộc đối thoại liên tục với AI là đã có thể hoàn thành sản phẩm. Quy trình này thể hiện sự tương tác liên tục giữa các giai đoạn: thực hiện, kiểm tra, chỉnh sửa, hoàn thiện hoặc chốt sản phẩm khi đạt yêu cầu. Đây là một mô hình làm việc mới cần được tích hợp vào quá trình giảng dạy, tương tự như cách các cơ sở đào tạo từng đưa Photoshop, After Effects hay các công cụ thiết kế khác vào chương trình học. Hiện nay, trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là AI tạo sinh, đang trở thành công cụ thiết yếu mà giáo dục cần nhanh chóng tiếp cận và ứng dụng. AI đã thay thế phần nặng nhọc nhất trong quá trình sản xuất, phần còn lại dành cho sinh viên là phần sáng tạo, nơi họ được suy nghĩ, tưởng tượng và triển khai ý tưởng. Sinh viên có thể tạo video chỉ từ gợi ý, có thể sản xuất phỏng vấn hoặc phim tài liệu mà không cần mất thời gian để ghi lại lời thoại vì AI đã làm phần đó cho họ. Điều này giúp họ có thêm thời gian để làm thêm nhiều dự án khác và tạo ra nhiều điều mới mẻ hơn. Việc sử dụng AI để rút ngắn quy trình làm việc chính là điều cần thiết. Ngành công nghiệp đang thay đổi nhanh hơn bao giờ hết. Và khái niệm điểm kỳ dị (the singularity) đã được nhắc đến lúc đầu không còn là giả thuyết, mà là điều chắc chắn sẽ xảy ra. Vấn đề hiện tại không còn là cuộc tranh luận rằng nên chống lại hay chấp nhận, mà là cần thích ứng. Phải thích ứng một cách nhanh chóng. Đây cùng chính là một trong những cách mà giáo dục có thể tác động trực tiếp, giúp thế hệ tiếp theo chủ động bước vào tương lai, với AI như một người bạn đồng hành mạnh mẽ.
113Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Abstract The study analyzes image-generating artificial intelligence (AI Art Generator) as a new creative method in art and advertising. The article emphasizes that AI does not replace artists but instead becomes a supportive tool for realizing ideas. AI Art Generators can learn multiple styles and produce unique works at exceptional speed. In particular, in the field of advertising, AI- powered image generation is increasingly proving its usefulness by meeting demands for innovation and rapid creativity, becoming a solid foundation for businesses in the modern context. In the creative process, the artist maintains the leading role in conceptual direction and aesthetic orientation, while AI functions as a tool for assistance, refinement, and product optimization. Current AI systems have made significant advancements in improving image quality and customization capabilities, allowing for delicate control over the creative process and achieving high aesthetic standards. Practical applications demonstrated through collaborations with Vietjet Air, Com2uS, and VinFast affirm AI’s ability to meet industrial requirements. However, the boundary between artist and tool is becoming increasingly blurred. The study also reaffirms the central role of humans, whose aesthetic thinking and artistic emotions remain irreplaceable. This combination will open new creative trends in the future. Keywords: Digital art; Advertising and branding; Creativity; Artificial intelligence; Technology application. ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ART AND ADVERTISING Nguyen Xuan Viet Freelance designer Researcher and lecturer at the AIhug.ART
114Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Tóm tắt Bài nghiên cứu phân tích trí tuệ nhân tạo tạo sinh hình ảnh (AI Art Generator) như một phương thức sáng tạo mới trong nghệ thuật và quảng cáo. Bài viết nhấn mạnh rằng AI không thay thế nghệ sĩ, mà trở thành công cụ hỗ trợ để hiện thực hóa ý tưởng. AI Art Generator có khả năng học hỏi nhiều phong cách, tạo ra tác phẩm độc bản với tốc độ vượt trội. Đặc biệt, trong lĩnh vực quảng cáo, công nghệ tạo sinh hình ảnh bằng trí tuệ nhân tạo ngày càng chứng tỏ tính hữu dụng khi đáp ứng yêu cầu về đổi mới và tốc độ sáng tạo, trở thành nền tảng vững chắc cho doanh nghiệp trong bối cảnh hiện đại. Trong quy trình sáng tạo, nghệ sĩ giữ vai trò chỉ đạo về ý tưởng và định hướng thẩm mỹ, trong khi AI đảm nhiệm chức năng hỗ trợ, điều chỉnh và tối ưu hóa sản phẩm. Các hệ thống AI hiện nay đã có những bước tiến đáng kể trong việc nâng cao chất lượng hình ảnh và khả năng tùy chỉnh, cho phép kiểm soát quá trình sáng tác ở mức độ tinh vi và đạt chuẩn thẩm mỹ cao. Ứng dụng thực tiễn được chứng minh qua hợp tác với Vietjet Air, Com2uS và VinFast đã khẳng định khả năng đáp ứng yêu cầu công nghiệp. Mặc dù vậy, ranh giới giữa nghệ sĩ và công cụ đang ngày càng mờ nhạt. Nghiên cứu cũng khẳng định vai trò trung tâm của con người với tư duy thẩm mỹ và cảm xúc nghệ thuật vẫn không thể thay thế và chính sự kết hợp này sẽ mở ra xu hướng sáng tạo mới trong tương lai. Từ khóa: Nghệ thuật số; Quảng cáo và thương hiệu; Sáng tạo; Trí tuệ nhân tạo; Ứng dụng công nghệ. AI Art Generator: Một môn nghệ thuật mới trong thời đại công nghệ Nghệ thuật tạo ảnh bằng trí tuệ nhân tạo (AI Art Generator) không đơn giản là việc “nhờ máy vẽ thay người”. Ngược lại, đó là một tiến trình sáng tạo, nơi con người giữ vai trò chỉ đạo nghệ thuật, định hình cảm xúc, phong cách và nội dung, còn AI là công cụ hiện thực hóa tầm nhìn ấy một cách nhanh TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG NGHỆ THUẬT VÀ QUẢNG CÁO Nguyễn Xuân Việt Nhà thiết kế đồ họa tự do Nghiên cứu và giảng dạy tại tổ chức AIhug.ART
115Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI chóng và hiệu quả. Các thuật toán AI như Stable Diffusion, Midjourney hay DALL·E được huấn luyện để học hỏi từ hàng triệu hình ảnh, phong cách và bố cục khác nhau. Nhờ đó, AI có khả năng tạo ra những tác phẩm độc đáo, đa dạng và vượt ngoài khả năng tưởng tượng thông thường. Quan trọng hơn, AI còn cho phép nghệ sĩ kiểm soát cao quá trình sáng tạo, từ lựa chọn dataset, tinh chỉnh mô hình (fine-tuning) đến can thiệp hậu kỳ như hoán đổi khuôn mặt (face swap) hay tái tạo bề mặt (retexturing). Những tiến bộ này tạo điều kiện cho quá trình sản xuất hình ảnh đạt được tốc độ vượt trội, đồng thời cho phép phát triển hàng trăm, thậm chí hàng nghìn biến thể từ một ý tưởng ban đầu. Điều đó mang lại lợi thế cạnh tranh đáng kể cho ngành quảng cáo, một trong những lĩnh vực mà sự đổi mới liên tục được xem là yếu tố quyết định thành công. Ứng dụng thực tiễn: Khi AI từng bước bước vào nhịp sống thương hiệu Hiện nay, tính ứng dụng của AI trong nghệ thuật và quảng cáo không còn là lý thuyết, mà dần đi vào thực tiễn thông qua các dự án hợp tác thực tế với các thương hiệu như: Vietjet Air, Com2uS, VinFast, Enchanteur hay Karo. Tác giả đã chứng minh rằng AI có thể đáp ứng những tiêu chuẩn khắt khe nhất về mỹ thuật, đồng thời tối ưu hóa quy trình sản xuất hình ảnh ở quy mô công nghiệp như: Summoners War của Com2uS (2023) Trong chiến dịch quảng bá vòng chung kết giải đấu toàn cầu Summoners War của Com2uS 2023 (SWC2023) của tựa game Summoners War, AIhug. ART được giao nhiệm vụ tạo hình ảnh nhân vật game kết hợp cùng các gương mặt game thủ nổi bật. Dự án bao gồm nhiều bước phức tạp như: xây dựng bộ dữ liệu hình ảnh, huấn luyện mô hình AI LoRA trên nền tảng Stable Diffusion 1.5, kết hợp phác thảo và tạo hình cuối cùng qua kỹ thuật hoán đổi khuôn mặt và xử lý hậu kỳ bằng Photoshop. Kết quả là một loạt hình ảnh mang đậm chất game nhưng vẫn giữ nét cá nhân của từng game thủ được lan truyền rộng rãi trên mạng xã hội và các kênh truyền thông của Com2uS. Bộ lịch 2024 của Vietjet Air Khác với tính chất giải trí của dự án game, Bộ lịch 2024 của Vietjet Air yêu cầu tính biểu tượng, sang trọng và tinh tế. Ý tưởng nghệ thuật được hình thành bằng AI, dưới sự định hướng sáng tạo của AIhug.ART, còn khâu sản xuất hình ảnh do Sam Photo phụ trách. Kết quả là một bộ lịch kết hợp hài hòa giữa hình ảnh AI và kỹ thuật nhiếp ảnh truyền thống ra đời, tạo nên sản phẩm có giá trị thương hiệu cao. Pitching demo cho xe VinFast VF8 (2024) Với dự án này, AI được sử dụng như một công cụ mô phỏng ý tưởng thị giác trong quá trình trình bày ý tưởng với khách hàng (pitching). Thay vì dựng hình 3D phức tạp hay vẽ tay thủ công, đội ngũ sử dụng ảnh thật để huấn
116Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI luyện mô hình LoRA, sau đó tạo ra các hình ảnh minh họa nhanh chóng, tiết kiệm thời gian mà vẫn truyền tải đúng tinh thần thương hiệu. Điều này đã cho thấy khả năng của AI trong việc hỗ trợ quá trình ra quyết định ở cấp độ doanh nghiệp. Gemini 2.0 và tương lai thị giác của quảng cáo Gemini 2.0 là một nền tảng AI mới cho phép tạo hình ảnh theo thời gian thực (flash image generation). AI được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau như kiến trúc, nội thất, bao bì sản phẩm, key visual quảng cáo,... Nổi bật trong số đó là dự án phục dựng bằng AI trình chiếu trên VTV1, hay các bao bì sáng tạo cho bánh Karo và mỹ phẩm Enchanteur. Điểm đáng chú ý là quy trình làm việc (workflow) được cải tiến với sự kết hợp giữa ComfyUI và Midjourney, cho phép kiểm soát tốt hơn về bố cục, ánh sáng, bề mặt vật thể (texture) và chất lượng đầu ra. AI không còn đơn thuần là “vẽ đẹp” mà đã tiến một bước dài trong việc “hiểu hình ảnh”, giúp tạo ra các sản phẩm có chiều sâu thị giác và bản sắc rõ rệt. Vai trò của người nghệ sĩ trong kỷ nguyên AI Mặc dù AI ngày càng trở nên tinh vi, vai trò của con người, đặc biệt là tư duy thẩm mỹ và cảm xúc nghệ thuật, vẫn không thể thay thế. Một tác phẩm thành công không chỉ đến từ kỹ thuật mà còn đến từ câu chuyện, ý tưởng và tinh thần mà người nghệ sĩ truyền tải vào trong đó. Trong bối cảnh như thế, AI nên được nhìn nhận như một công cụ hỗ trợ - một “cây cọ điện tử” trong tay người nghệ sĩ thời đại mới. Câu hỏi được đặt ra: Liệu khi AI có thể tự tạo ra “nghệ thuật”, con người sẽ bị thay thế? Câu trả lời không nằm ở việc “thay thế” mà ở sự “kết hợp”. Chính sự cộng sinh giữa cảm xúc con người và năng lực siêu việt của máy móc sẽ tạo ra những xu hướng sáng tạo mới, nơi mà ranh giới giữa người và công cụ, giữa thủ công và công nghệ, giữa cái thực và cái ảo, dần tan biến. Một tương lai đa sắc cho nghệ thuật số Trí tuệ nhân tạo trong nghệ thuật và quảng cáo không phải là mốt nhất thời, mà là một dòng chảy đang định hình lại cách con người sáng tạo, thể hiện và kết nối. Với sự tiên phong của nhiều nghệ sĩ, AI đã không còn là “cái bóng sau hậu trường” mà đang tiến ra ánh sáng như một bạn diễn ngang hàng. Tương lai của nghệ thuật sẽ không còn đơn sắc, cũng không đơn thuần là cuộc chơi giữa con người với nhau, mà sẽ là bản hợp xướng giữa cảm xúc người và trí tuệ máy - nơi mà mỗi ý tưởng đều có thể được hiện thực hóa nhanh hơn, sâu hơn và rộng hơn bao giờ hết.
117Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Abstract Inclusive education has become a dominant trend in modern education systems. The goal of inclusive education is to ensure that all learners, including those with Special Educational Needs (SEN), have access to quality education within shared learning environments. In this context, information technology and digital innovations are increasingly playing a crucial role in supporting the learning processes and social participation of students with special needs. This article examines the role of technology in supporting inclusive education in both primary/secondary schools and universities through a literature review and analysis of relevant studies. The findings indicate that technology contributes significantly in three key areas: enhancing access to learning materials through assistive technologies such as screen readers and text-to-speech tools; personalizing the learning process through digital learning platforms and adaptive learning systems; and facilitating communication and interaction between learners, teachers, and peers in digital learning environments. In addition, technology helps reduce barriers related to cognition, language, and access to information for learners with special educational needs, thereby promoting their active participation in mainstream educational settings. However, for technology to be effective, it is necessary to invest in technological infrastructure, provide technology training for teachers, and develop appropriate supporting policies. Keywords: Inclusive education, Educational Technology, Digital transformation, Special Educational Needs. THE ROLE OF NEW COMMUNICATION TECHNOLOGY IN SUPPORTING INCLUSIVE EDUCATION IN VIETNAM Vu Anh Tu Editor, Vietnam News Agency
118Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Tóm tắt Giáo dục hòa nhập là xu hướng quan trọng nhằm đảm bảo mọi người học, bao gồm những người có nhu cầu giáo dục đặc biệt, đều có cơ hội tiếp cận môi trường học tập bình đẳng và chất lượng. Trong bối cảnh chuyển đổi số, công nghệ thông tin và các công nghệ mới đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc hỗ trợ thực hiện mục tiêu này. Bài viết phân tích vai trò của công nghệ trong hỗ trợ giáo dục hòa nhập tại các trường phổ thông và trường đại học thông qua phương pháp tổng quan tài liệu và phân tích các nghiên cứu liên quan. Kết quả cho thấy công nghệ góp phần quan trọng trong ba khía cạnh chính: tăng khả năng tiếp cận học liệu thông qua các công nghệ hỗ trợ như phần mềm đọc màn hình và chuyển văn bản thành giọng nói; cá nhân hóa quá trình học tập thông qua các nền tảng học tập số và hệ thống học tập thích ứng; và hỗ trợ giao tiếp, tương tác giữa người học với giáo viên và bạn học trong môi trường học tập số. Từ khóa: Giáo dục hòa nhập, Công nghệ giáo dục, Chuyển đổi số, Nhu cầu giáo dục đặc biệt. Giáo dục hòa nhập (inclusive education) trong xã hội hiện đại Mục tiêu của giáo dục hòa nhập là đảm bảo mọi người học, bao gồm cả những người có nhu cầu giáo dục đặc biệt (Special Educational Needs – SEN), đều có cơ hội tiếp cận giáo dục chất lượng trong môi trường học tập chung. Trong bối cảnh đó, công nghệ thông tin và các công nghệ số đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc hỗ trợ quá trình học tập và tham gia xã hội của người học có nhu cầu đặc biệt. Bài tham luận này sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính dựa trên phân tích tài liệu (document analysis). Các tài liệu được lựa chọn bao gồm các VAI TRÒ CỦA CÔNG NGHỆ TRUYỀN THÔNG - GIAO TIẾP MỚI TRONG HỖ TRỢ GIÁO DỤC HÒA NHẬP TẠI VIỆT NAM Vũ Anh Tú Biên tập viên, Thông tấn xã Việt Nam
119Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI bài báo khoa học, báo cáo quốc tế và các nghiên cứu trước đây liên quan đến giáo dục hòa nhập và ứng dụng công nghệ trong giáo dục. Quá trình phân tích được thực hiện theo ba bước chính. Thứ nhất, các tài liệu liên quan được thu thập từ các cơ sở dữ liệu học thuật như Google Scholar, Scopus và các báo cáo của các tổ chức quốc tế. Thứ hai, các nghiên cứu được phân loại theo các chủ đề chính như công nghệ hỗ trợ học tập, hệ thống học tập số, và trí tuệ nhân tạo trong giáo dục. Thứ ba, các xu hướng và mô hình ứng dụng công nghệ trong giáo dục hòa nhập được tổng hợp và phân tích nhằm xác định các vai trò chính của công nghệ trong môi trường giáo dục. Phương pháp này cho phép nghiên cứu xây dựng một cái nhìn tổng quan về các xu hướng nghiên cứu hiện nay, đồng thời xác định các mô hình ứng dụng công nghệ có tiềm năng trong việc hỗ trợ giáo dục hòa nhập tại các trường phổ thông. Theo UNESCO (2020), giáo dục hòa nhập không chỉ liên quan đến việc cho phép học sinh khuyết tật học cùng lớp với các học sinh khác mà còn đòi hỏi hệ thống giáo dục phải thiết kế môi trường học tập linh hoạt, có khả năng thích ứng với nhu cầu đa dạng của người học. Tuy nhiên, trong thực tế, nhiều trường học vẫn gặp khó khăn trong việc đáp ứng nhu cầu học tập cá nhân hóa, đặc biệt là đối với học sinh và sinh viên có các rối loạn phát triển như rối loạn phổ tự kỷ (Austism Spectrum Disorder - ASD), rối loạn tăng động giảm chú ý (Attention Deficit Hyperactivity Disorder - ADHD), hoặc các khó khăn về ngôn ngữ và nhận thức. Trong bối cảnh chuyển đổi số trong giáo dục, các công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI), hệ thống học tập trực tuyến (Learning Managerment System - LMS), công nghệ hỗ trợ giao tiếp (Assistive Technology), và các nền tảng học tập số đang mở ra nhiều cơ hội mới để hỗ trợ giáo dục hòa nhập. Công nghệ không chỉ giúp cá nhân hóa nội dung học tập mà còn hỗ trợ người học vượt qua các rào cản về giao tiếp, nhận thức và khả năng tiếp cận thông tin. Bài viết này nhằm phân tích vai trò của công nghệ trong hỗ trợ giáo dục hòa nhập tại các trường phổ thông. Thông qua việc tổng hợp tài liệu nghiên cứu và phân tích các xu hướng công nghệ hiện nay, bài viết làm rõ các hình thức ứng dụng công nghệ trong giáo dục hòa nhập, đồng thời thảo luận những cơ hội và thách thức trong việc triển khai các giải pháp công nghệ trong môi trường giáo dục. Công nghệ trong giáo dục hòa nhập Khái niệm giáo dục hòa nhập được phát triển mạnh mẽ từ cuối thế kỷ XX với mục tiêu đảm bảo quyền tiếp cận giáo dục cho mọi người học, đặc biệt là những nhóm dễ bị tổn thương. Theo Ainscow (2005), giáo dục hòa nhập là quá trình cải cách hệ thống giáo dục nhằm loại bỏ các rào cản đối với sự tham gia và thành công học tập của tất cả người học.
120Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Trong những năm gần đây, nhiều nghiên cứu đã nhấn mạnh vai trò của công nghệ trong việc hỗ trợ giáo dục hòa nhập. Al-Azawei, Serenelli và Lundqvist (2016) cho rằng các nền tảng học tập số có thể được thiết kế theo nguyên tắc Universal Design for Learning (UDL) nhằm đáp ứng nhu cầu đa dạng của người học. UDL khuyến khích việc cung cấp nhiều hình thức tiếp cận nội dung học tập, nhiều cách thể hiện kiến thức và nhiều hình thức tham gia học tập khác nhau. Bên cạnh đó, các công nghệ hỗ trợ (assistive technologies) đóng vai trò quan trọng trong việc giúp người học có nhu cầu đặc biệt tiếp cận nội dung giáo dục. Ví dụ, các công cụ chuyển văn bản thành giọng nói (text-to-speech), chuyển giọng nói thành văn bản (speech-to-text), và các ứng dụng giao tiếp thay thế (Augmentative and Alternative Communication – AAC) đã được chứng minh là giúp cải thiện khả năng giao tiếp và học tập của người học khuyết tật (Florian & Hegarty, 2004). Ngoài ra, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu học tập (learning analytics) cũng mở ra khả năng cá nhân hóa việc học ở mức độ cao hơn. Holmes và cộng sự (2019) cho rằng các hệ thống học tập thông minh có thể phân tích hành vi học tập của người học để điều chỉnh nội dung, tốc độ và phương pháp giảng dạy phù hợp với từng cá nhân. Tuy nhiên, việc ứng dụng công nghệ trong giáo dục hòa nhập cũng đặt ra nhiều thách thức, bao gồm chi phí triển khai, năng lực công nghệ của giáo viên, và các vấn đề liên quan đến đạo đức và bảo mật dữ liệu (Selwyn, 2016). Kết quả phân tích tài liệu cho thấy công nghệ đóng vai trò quan trọng trong giáo dục hòa nhập thông qua ba nhóm ứng dụng chính. Công nghệ hỗ trợ tiếp cận học tập Công nghệ hỗ trợ giúp người học có nhu cầu đặc biệt tiếp cận nội dung học tập dễ dàng hơn. Ví dụ, các phần mềm đọc màn hình, công cụ chuyển đổi văn bản thành giọng nói và các ứng dụng hỗ trợ đọc hiểu giúp học sinh có khó khăn về thị giác hoặc ngôn ngữ tiếp cận tài liệu học tập. Ngoài ra, các nền tảng học tập trực tuyến cho phép người học tiếp cận nội dung ở nhiều định dạng khác nhau như video, âm thanh và hình ảnh, giúp đáp ứng các phong cách học tập khác nhau. Cá nhân hóa quá trình học tập Công nghệ số cho phép thiết kế các hệ thống học tập thích ứng (adaptive learning systems) có khả năng điều chỉnh nội dung học tập dựa trên nhu cầu và tiến độ của từng người học. Điều này đặc biệt quan trọng đối với học sinh và sinh viên có nhu cầu giáo dục đặc biệt, những người thường cần các phương pháp học tập linh hoạt hơn.
121Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Các hệ thống phân tích dữ liệu học tập cũng giúp giáo viên theo dõi tiến độ học tập của người học và xác định sớm các khó khăn để có biện pháp hỗ trợ kịp thời. Hỗ trợ giao tiếp và tương tác xã hội Đối với nhiều người học có rối loạn phát triển, đặc biệt là trẻ tự kỷ, giao tiếp xã hội là một thách thức lớn. Các ứng dụng công nghệ như AAC hoặc các ứng dụng giao tiếp trên máy tính bảng có thể hỗ trợ người học biểu đạt nhu cầu và ý tưởng của mình. Ngoài ra, các công cụ hợp tác trực tuyến như diễn đàn học tập, lớp học trực tuyến và các nền tảng làm việc nhóm cũng tạo ra nhiều cơ hội để người học tham gia vào các hoạt động học tập và xã hội. Tại nhiều trường đại học trên thế giới, các công cụ hỗ trợ đọc như screen reader và text-to-speech được sử dụng để giúp sinh viên khiếm thị hoặc sinh viên có khó khăn về đọc hiểu tiếp cận tài liệu học tập. Ví dụ, phần mềm JAWS và NVDA cho phép chuyển nội dung văn bản trên màn hình thành giọng nói, giúp người học tiếp cận các tài liệu số, bài giảng trực tuyến và tài liệu học tập trên hệ thống LMS. Ngoài ra, các công cụ chuyển văn bản thành giọng nói như NaturalReader hoặc các tính năng đọc màn hình tích hợp trong Microsoft Immersive Reader giúp học sinh có khó khăn về đọc hiểu theo dõi nội dung bài học dễ dàng hơn. Một số nền tảng học tập trực tuyến giúp cá nhân hóa học tập như như Moodle hoặc Canvas cho phép giáo viên thiết kế nội dung học tập linh hoạt với nhiều định dạng khác nhau như video, bài đọc, bài tập tương tác và câu hỏi kiểm tra. Ví dụ, giáo viên có thể cung cấp cùng một nội dung bài học dưới dạng video, văn bản và hình ảnh minh họa, cho phép học sinh lựa chọn cách tiếp cận phù hợp với phong cách học tập của mình. Điều này đặc biệt hữu ích đối với học sinh có rối loạn tăng động giảm chú ý hoặc khó khăn trong việc tập trung. Về hỗ trợ giao tiếp cho người học có nhu cầu đặc biệt, các ứng dụng giao tiếp thay thế đang được sử dụng rộng rãi để hỗ trợ trẻ tự kỷ hoặc người học không có khả năng giao tiếp bằng lời nói. Ví dụ, ứng dụng Proloquo2Go cho phép người học sử dụng hình ảnh và biểu tượng để xây dựng câu và thể hiện nhu cầu của mình. Công nghệ này giúp người học tham gia tích cực hơn trong các hoạt động học tập và giao tiếp với giáo viên cũng như bạn học.
122Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Trong môi trường giáo dục đại học, các công cụ cộng tác trực tuyến như Microsoft Teams hoặc Zoom giúp sinh viên có nhu cầu đặc biệt tham gia lớp học từ xa, trao đổi với giảng viên và làm việc nhóm với các bạn học. Các nền tảng này thường tích hợp tính năng phụ đề tự động (auto- caption), giúp sinh viên có khó khăn về nghe hiểu hoặc sinh viên học ngôn ngữ thứ hai dễ dàng theo dõi nội dung bài giảng. Kết luận Những kết quả trên cho thấy công nghệ có tiềm năng lớn trong việc hỗ trợ giáo dục hòa nhập ở các cấp phổ thông. Công nghệ không chỉ giúp người học tiếp cận nội dung học tập mà còn tạo ra môi trường học tập linh hoạt và cá nhân hóa hơn. Tuy nhiên, để công nghệ thực sự phát huy hiệu quả trong giáo dục hòa nhập, cần có sự kết hợp giữa yếu tố công nghệ và yếu tố sư phạm. Giáo viên đóng vai trò quan trọng trong việc lựa chọn và tích hợp các công cụ công nghệ vào quá trình giảng dạy. Bên cạnh đó, các cơ sở giáo dục cần đầu tư vào đào tạo kỹ năng công nghệ cho giáo viên, đồng thời xây dựng các chính sách hỗ trợ việc triển khai công nghệ trong giáo dục hòa nhập. Ngoài ra, cần chú ý đến các vấn đề đạo đức và bảo mật dữ liệu khi sử dụng các hệ thống học tập dựa trên dữ liệu. Trong tương lai, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu học tập được kỳ vọng sẽ mở ra nhiều cơ hội mới để cá nhân hóa giáo dục và nâng cao hiệu quả của giáo dục hòa nhập.
123Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI TÀI LIỆU THAM KHẢO Ainscow, M. (2005). Developing inclusive education systems: What are the levers for change? Journal of Educational Change. Al-Azawei, A., Serenelli, F., & Lundqvist, K. (2016). Universal Design for Learning (UDL): A Content Analysis of PeerReviewed Journal Papers from 2012 to 2015. Journal of the Scholarship of Teaching and Learning, Vol. 16, No. 3, June 2016, pp. 39-56. doi: 10.14434/josotl. v16i3.19295 Nguyen Thi Kim Anh, Do Thi Thao (2022). Vận dụng phương pháp STEAM theo mô hình 5E trong giáo dục hòa nhập trẻ em mầm non có nhu cầu giáo dục đặc biệt, HNUE JOURNAL OF SCIENCE,0127 Educational Sciences, 2022, Volume 67, Issue 5A, pp. 132-143, doi: 10.18173/2354-1075.2022- Florian, L., & Hegarty, J. (2004). ICT and Special Educational Needs: A tool for Inclusion, Open University Press. Holmes, Wayne & Bialik, Maya & Fadel, Charles. (2019). Artificial Intelligence in Education. Promise and Implications for Teaching and Learning. UNESCO (2020). Global Education Monitoring Report: Inclusion and Education. Pham T, Pasalich D, Tran P, O’Kearney R. (2024), A randomized controlled trial of therapist-facilitated brief online behavioral parent training for reducing child disruptive behavior. Int J Clin Health Psychol. 2024 Apr-Jun;24(2):100448. doi: 10.1016/j. ijchp.2024.100448. Selwyn, N. (2017). Education and Technology: Key Issues and Debates (2nd ed.). Bloomsbury Academic. https://doi.org/10.5040/9781474235952
124Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Abstract The presentation reflected the transformation of storytelling in the age of artificial intelligence (AI), shifting from traditional “human-human” communication to new “human-machine” and “machine-machine” models. The rapid development of AI is restructuring content creation methods, expanding real-time responsiveness and personalizing experiences for each audience. AI is no longer merely a tool but has become a collaborator, changing the storyteller’s role from producer to creative strategist-requiring leadership, critical thinking, and technological mastery, especially within integrated education and communication models. However, several challenges remain. The emergence of the “uncanny valley” (a term describing discomfort or even fear when humans encounter robots or artificial human-like images) highlights psychological barriers in public acceptance of AI-generated products. The lack of legal frameworks regarding copyright and ethics, along with limited artistic sensibility among technical-oriented teams operating AI systems, results in outputs that are abundant in quantity but lacking emotional depth and artistic value. For AI to truly become a creative partner, humans must be placed at the center of the process, establishing ethical standards and enhancing the artistic capabilities of AI operators. Only then can the combination of human emotion and AI power form a sustainable, creative, and human-centered storytelling ecosystem in the digital age. Keywords: AI; Storytelling communication; Media narrative; Uncanny valley; Digital creativity; Practical limitations. THE COMBINATION OF HUMANS AND AI IN CREATIVE STORYTELLING AND BUILDING COMMUNICATION NARRATIVES Dinh Tran Tuan Linh Founder and Chief Executive Officer of Urah Network
125Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Tóm tắt Bài trình bày đã phản ánh quá trình chuyển dịch của nghệ thuật kể chuyện trong thời đại trí tuệ nhân tạo (AI), từ giao tiếp truyền thống “người - người” sang các mô hình mới “người - máy” và “máy - máy”. Sự phát triển nhanh chóng của AI đang tái cấu trúc phương thức sáng tạo nội dung, mở rộng khả năng phản hồi thời gian thực và cá nhân hóa trải nghiệm theo từng đối tượng. AI không chỉ đơn thuần là công cụ mà đã trở thành cộng sự, làm thay đổi vai trò người kể chuyện từ nhà sản xuất sang nhà hoạch định chiến lược sáng tạo, đòi hỏi năng lực lãnh đạo, tư duy phản biện và khả năng làm chủ công nghệ, đặc biệt trong các mô hình giáo dục và truyền thông tích hợp. Tuy nhiên, nhiều thách thức vẫn tồn tại. Sự xuất hiện của “thung lũng kỳ lạ” (uncanny valley - thuật ngữ mô tả cảm giác khó chịu, thậm chí ghê sợ khi con người đối mặt với robot hoặc hình ảnh nhân tạo giống người) cho thấy rào cản tâm lý trong việc công chúng chấp nhận sản phẩm AI. Sự thiếu hụt khung pháp lý về bản quyền và đạo đức cùng sự hạn chế trong cảm quan nghệ thuật của đội ngũ vận hành - vốn chủ yếu thiên về khối kỹ thuật - khiến sản phẩm AI dù dồi dào về số lượng nhưng thiếu đi chiều sâu cảm xúc và giá trị nghệ thuật. Để AI có thể thực sự trở thành đối tác sáng tạo, cần đặt con người vào vị trí trung tâm của tiến trình, xây dựng chuẩn mực đạo đức và tăng cường năng lực nghệ thuật cho nhà vận hành. Chỉ khi đó, sự kết hợp giữa cảm xúc con người và sức mạnh AI mới có thể hình thành hệ sinh thái kể chuyện bền vững, sáng tạo và nhân văn trong kỷ nguyên số. Từ khóa: AI; Giao tiếp kể chuyện; Câu chuyện truyền thông; “Thung lũng kỳ lạ” (uncanny valley); Sáng tạo kỹ thuật số; Giới hạn thực tiễn. NỘI DUNG AI và sự chuyển dịch trong giao tiếp kể chuyện: Từ Người - Người đến Người - Máy Bối cảnh công nghệ hiện đại đang chứng kiến sự xuất hiện ngày càng phổ biến của các sản phẩm trí tuệ nhân tạo (AI) trong đời sống thường nhật. Tại Việt Nam, nhiều nền tảng truyền thông số như Lumi3, VOV Giao Thông SỰ KẾT HỢP GIỮA CON NGƯỜI VÀ AI TRONG KỂ CHUYỆN SÁNG TẠO VÀ XÂY DỰNG CÂU CHUYỆN TRUYỀN THÔNG Đinh Trần Tuấn Linh Người sáng lập, Giám đốc điều hành mạng lưới Urah Network
126Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Trong khuôn khổ đó, vấn đề đặt ra là: AI có thể đồng hành cùng con người như thế nào trong một lĩnh vực cổ xưa nhưng luôn hiện hữu: kể chuyện (storytelling). Từ thời tiền sử, khi con người còn ngồi quanh bếp lửa trong các hang đá, hoạt động kể chuyện đã là một phần thiết yếu của đời sống xã hội và văn hóa. Tuy nhiên, với sự xuất hiện của AI, quá trình kể chuyện đang trải qua những chuyển dịch đáng kể, không chỉ trong cách thức tạo nội dung mà còn trong cách tiếp nhận và truyền đạt thông điệp. Trước khi các hệ thống AI như ChatGPT xuất hiện, phần lớn các hoạt động giao tiếp đều diễn ra dưới hình thức người - người (human-to-human). Từ giao tiếp trực tiếp đến tương tác trên mạng xã hội, mô hình truyền thông truyền thống vẫn duy trì vị trí trung tâm, dựa trên những cấu trúc cơ bản như người gửi, người nhận, mã hóa, giải mã và sự nhiễu (noise) trong quá trình truyền tải. Khái niệm “nhiễu” - một trong những yếu tố cơ bản của lý thuyết truyền thông - dẫn đến hiểu lầm trong tiếp nhận, từ đó ảnh hưởng đến tính hiệu quả của thông điệp. Trong thực tế xã hội, “hiểu lầm” có thể tạo ra hậu quả lớn, cả trong mối quan hệ cá nhân lẫn truyền thông đại chúng. Hình 1. Một số sản phẩm AI của Urah Network cùng một số dự án công nghệ khác (Hình 1) đã và đang triển khai nhân vật AI nhằm hỗ trợ giao tiếp, chia sẻ thông tin và tạo ra trải nghiệm tương tác mới cho người dùng. Những “nghệ sĩ AI” đang được tích hợp vào môi trường sống, đóng vai trò như bạn đồng hành với con người trong nhiều tình huống hằng ngày.
127Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Sự phát triển của AI đã mở ra hai mô hình giao tiếp mới là người - máy và máy - máy, trong đó đáng chú ý nhất là mô hình giao tiếp người - máy (human-AI communication). Trong mô hình này, con người tương tác với một hệ thống được huấn luyện trên nguồn dữ liệu khổng lồ và có khả năng phản hồi theo thời gian thực. Trong mô hình này, AI không phải là một thực thể sống, song có thể mô phỏng hành vi giao tiếp của con người ở mức độ đủ cao để tạo nên ấn tượng về sự thông minh. Hiện nay, hình thức giao tiếp này được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như dịch vụ khách hàng, giáo dục, y tế và đặc biệt là truyền thông sáng tạo, hoặc những lĩnh vực AI đóng vai trò như một cộng sự biết lắng nghe, hỗ trợ phân tích và tham gia vào quá trình sáng tạo nội dung. Sự chuyển dịch này đặt ra những yêu cầu mới cho lĩnh vực truyền thông và giáo dục, đòi hỏi việc nhận thức rõ bản chất của tương tác “người - AI” nhằm định hình các phương thức kể chuyện phù hợp với bối cảnh công nghệ. Khi AI không chỉ đóng vai trò là công cụ kỹ thuật mà trở thành một thành tố trong cấu trúc giao tiếp, việc thiết kế và phát triển nội dung truyền thông cần được tái cấu trúc theo hướng khai thác khả năng tương tác, phản hồi và đồng sáng tạo của công nghệ. Đây vừa là thách thức, vừa là cơ hội để hình thành một hình thái kể chuyện mới khi con người và máy cùng kiến tạo trải nghiệm truyền thông mang tính cá nhân hóa, phản tư và có chiều sâu thẩm mỹ. AI và sự thay đổi trong mô hình giao tiếp, kể chuyện trong kỷ nguyên tự động hóa Sự phát triển mạnh mẽ của AI trong hai năm trở lại đây đã tạo ra những chuyển biến sâu rộng trong cách thức con người giao tiếp, sáng tạo và vận hành đời sống hàng ngày. Một trong những kỹ thuật then chốt khi tương tác với AI hiện nay là “prompting” - quá trình cung cấp hướng dẫn hoặc gợi ý cho AI để tạo ra nội dung mong muốn. Kỹ thuật này không chỉ đơn thuần là “ra lệnh” như trong giao tiếp “người - người”, mà còn đòi hỏi người sử dụng hiểu rõ mục đích, bối cảnh và vai trò của AI như một tác nhân hợp tác (collaborative agent) trong thời đại mà con người cùng AI đồng sáng tạo, từ viết bài, hoàn thiện luận văn, cho đến đánh giá sản phẩm học thuật. Tuy nhiên, với tốc độ phát triển nhanh chóng, khái niệm “cộng tác” đã mở rộng sang nhiều lĩnh vực: lái xe, sản xuất nội dung, chăm sóc sức khỏe, truyền thông,... Sự gắn kết giữa người và AI đã hình thành một loại hình giao tiếp đặc thù khi máy không còn đơn thuần là công cụ, mà trở thành bạn đồng hành trong tư duy và sáng tạo. Tuy nhiên, bước chuyển tiếp gần đây lại mở ra một hướng phát triển phức tạp hơn: giao tiếp giữa các AI với nhau hay còn gọi là giao tiếp “máy - máy”. Trong mô hình này, mỗi cá nhân có thể sở hữu một trợ lý AI riêng biệt, và các hệ thống AI đó có khả năng giao tiếp với nhau thông qua một ngôn ngữ tối ưu hóa - đôi khi là dạng ngôn ngữ không thể hiểu được đối với con người (gibberish) - nhằm nâng cao hiệu quả truyền đạt thông tin. Hình thức giao tiếp
128Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI này mở rộng phạm vi tương tác từ mô hình song phương “người - máy” sang cấu trúc đa lớp “người - máy - máy”, qua đó làm biến đổi căn bản cách thức tổ chức và vận hành của hệ thống truyền thông truyền thống. Song hành với sự thay đổi trong giao tiếp, lĩnh vực kể chuyện cũng đang được tái cấu trúc. Trí tuệ nhân tạo đã và đang tự động hóa nhiều công đoạn vốn cần sức lao động thủ công, từ viết nội dung, dựng hình ảnh đến biên tập video. Nhiều studio sản xuất sáng tạo đã ghi nhận việc sử dụng AI giúp giảm khoảng 30-40% thời gian sản xuất. Một chiến dịch quảng cáo truyền hình (TVC) từng mất hai tuần để hoàn thiện, nay có thể rút ngắn xuống còn một tuần, thậm chí ít hơn. Trên quy mô toàn cầu, AI đang tăng tốc các quy trình truyền thông và nội dung, đặt ra thách thức mới cho người làm sáng tạo trong việc duy trì chất lượng giữa tốc độ và sự tự động hóa. Tuy nhiên, đi kèm với hiệu suất cao là áp lực ngày càng lớn. Nếu trước đây một trợ lý chỉ gửi một báo cáo mỗi tuần thì nay có thể gửi đến 10 báo cáo mỗi ngày nhờ vào AI, khiến tốc độ xử lý thông tin và quyết định của con người bị đẩy lên cao chưa từng có. Dẫu vậy, AI vẫn mang lại cơ hội nâng cao chất lượng kể chuyện, khi con người được giải phóng khỏi nhiều công đoạn kỹ thuật và có thể tập trung vào tư duy phản biện, cảm xúc và tính nhân văn trong thông điệp. Điều đó định hình nên một tương lai truyền thông không chỉ nhanh hơn, mà còn có chiều sâu hơn nhờ sự phối hợp giữa trí tuệ con người và năng lực xử lý vượt trội của máy. Cá nhân hóa, tự động hóa và vai trò lãnh đạo trong kể chuyện thời đại AI Trong kỷ nguyên AI, hoạt động kể chuyện không còn giới hạn ở việc truyền tải một thông điệp chung đến đại chúng, mà đã chuyển dịch sang hình thức cá nhân hóa quy mô lớn. Thay vì tưởng tượng một người nghe duy nhất, người sáng tạo nội dung giờ đây có thể phát triển hàng nghìn phiên bản câu chuyện khác nhau, phù hợp với từng đối tượng cụ thể. Việc này được hỗ trợ mạnh mẽ bởi các hệ thống AI tạo sinh, cho phép sản xuất nội dung tùy chỉnh theo dữ liệu người dùng trong thời gian thực. Tuy nhiên, sự gia tăng số lượng nội dung không đồng nghĩa với việc nâng cao chất lượng. Khi năng lực sản xuất được mở rộng, nguy cơ về rác thải nội dung cũng tăng theo. Từ đó đặt ra yêu cầu phát triển các giải pháp bảo đảm chất lượng trong chuỗi kể chuyện số. Các hệ thống AI nội địa, như những nền tảng đang được triển khai cho VOV Giao thông và VTV3, được thiết kế để tối ưu hóa quy trình duyệt, kiểm tra và đảm bảo tiêu chuẩn nội dung đầu ra. Nếu giai đoạn 2012-2024 là thời đại của tốc độ và khối lượng, thì giai đoạn từ 2025 trở đi cần được định hình bởi chất lượng và chiến lược. AI mang lại năng lực tự động hóa mạnh mẽ, nhưng đồng thời cũng làm thay đổi vai trò của người làm sáng tạo từ người thực thi sang người định hướng (vision guide). Trong môi trường sáng tạo mới, người làm nội dung
129Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI không còn chỉ là nhà sản xuất, mà phải trở thành nhà lãnh đạo sáng tạo, chịu trách nhiệm thiết lập tầm nhìn, xây dựng thông điệp cốt lõi và dẫn dắt hệ thống AI theo mục tiêu nội dung mong muốn. Kỹ năng tư duy phản biện và năng lực lãnh đạo trở thành yếu tố không thể thiếu trong việc phối hợp hiệu quả giữa người và máy. Các trường hợp ứng dụng thực tế tại Việt Nam, như nghệ sĩ Phạm Vĩnh Khương với các dự án kể chuyện dân gian bằng AI, đã minh chứng cho tiềm năng sáng tạo lớn khi con người giữ vai trò trung tâm. Trên phạm vi toàn cầu, các tập đoàn như Disney và Netflix cũng đã tích hợp AI vào quy trình phát triển nội dung, trong đó con người đóng vai trò dẫn dắt, đảm bảo câu chuyện vẫn giữ được bản sắc, chiều sâu văn hóa và kết nối cảm xúc. Đây chính là định hướng quan trọng để ngành kể chuyện không bị cuốn vào một thế hệ giao tiếp “máy - máy” thuần túy, mà tiếp tục phát triển theo mô hình “người - máy” hợp tác có định hướng. Những giới hạn thực tiễn trong sáng tạo nghệ thuật bằng AI: Vấn đề về Giá trị, Đạo đức và Năng lực Điều khiển Nguyên nhân sâu xa của hiện tượng này đến từ ba khía cạnh: • Thứ nhất, thiếu vắng nền tảng đạo đức và khung pháp lý rõ ràng cho sản phẩm trí tuệ do AI tạo ra. Câu hỏi về quyền sở hữu bản quyền, trách nhiệm pháp lý khi AI phát ngôn sai hay tính hợp pháp trong việc chi trả thù lao cho “lao động AI” vẫn chưa được giải quyết. Trong một số tình huống, các hệ thống AI đã phải ngừng hoạt động vì không thể đáp ứng được yêu cầu hành chính cơ bản như danh tính pháp lý để nhận nhuận bút. • Thứ hai, hệ sinh thái công nghệ hiện tại thiếu hụt nghiêm trọng năng lực điều khiển sáng tạo, cụ thể là đội ngũ nghệ sĩ chưa chủ động khai thác AI như một công cụ nghệ thuật, trong khi người vận hành AI chủ yếu đến từ khối kỹ thuật, không có nền tảng cảm thụ nghệ thuật sâu sắc. Điều này khiến đầu ra của AI phần lớn bị giới hạn bởi năng lực của người điều khiển, chứ không phải bởi AI. Sự vắng mặt của những người có khả năng định hình và dẫn dắt ý tưởng sáng tạo (visionary artists) đang làm chậm quá trình tích hợp AI vào các chuỗi giá trị nghệ thuật. • Cuối cùng, yếu tố xã hội cũng đóng vai trò không nhỏ trong việc định hình cách công chúng tiếp nhận sản phẩm do AI tạo ra. Dù một tác phẩm có chất lượng tương đương giữa hai phiên bản: một do người viết và một do AI, nhưng sự công khai về nguồn gốc AI thường dẫn đến suy giảm đáng kể mức độ tương tác và tin cậy. Điều này cho thấy xã hội vẫn đang trong giai đoạn thích nghi và thử nghiệm với sự hiện diện của AI trong lĩnh vực sáng tạo. Để AI thực sự trở thành một cộng sự hiệu quả trong nghệ thuật, cần thiết lập một hạ tầng kỹ năng và đạo đức vững chắc, cùng với việc tái định nghĩa vai trò của nghệ sĩ như người lãnh đạo sáng tạo, dẫn dắt AI theo các chuẩn mực thẩm mỹ và nhân văn. Khi đó, AI mới có thể được sử dụng không chỉ như công cụ sản xuất, mà còn như một phương tiện nâng cao trải nghiệm nghệ thuật và kết nối xã hội.
130Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Hình 2. Thung lũng kỳ dị (uncanny valley) Trong hình 2 cho thấy mức độ yêu thích và cảm giác quen thuộc của con người đối với sản phẩm do AI tạo ra. Mức độ tương đồng giữa công nghệ và con người càng cao, thì phản ứng cảm xúc tích cực của người dùng đối với công nghệ đó càng mạnh mẽ. Tuy nhiên, thực tế lại cho thấy khi hình thức sản phẩm chưa đủ tự nhiên, người dùng sẽ có xu hướng cảm thấy xa lạ, thậm chí khó chịu. Đây chính là hiện tượng Uncanny Valley - “thung lũng kỳ dị”. Nếu AI không thể vượt qua rào cản này, tức là không đạt đến mức độ chân thực đủ để gây tin tưởng thì tỷ lệ chấp nhận các sản phẩm đồng sáng tạo giữa con người và máy sẽ vẫn rất thấp, bất kể công nghệ phát triển mạnh mẽ đến đâu. Thêm vào đó, hãy thử hình dung tình huống quen thuộc: Khi nhận một cuộc gọi từ kẻ lừa đảo, chúng ta sẽ thấy khó chịu. Nhưng nếu biết phía sau đó là người thật, đôi khi chúng ta còn thông cảm vì có thể họ đang rơi vào hoàn cảnh khó khăn. Chính vì vậy, với các cuộc gọi bán hàng, không ít người vẫn kiên nhẫn lắng nghe. Trái lại, ngay khoảnh khắc phát hiện ra giọng nói kia chỉ là một cỗ máy, thái độ sẽ ngay lập tức thay đổi. Như vậy, sự chấp nhận của con người dành cho AI trong giao tiếp trực tiếp chưa thể đến ngay mà có lẽ cần 5-10 năm nữa, khi xã hội dần quen với việc AI trở thành một phần tự nhiên trong đời sống hằng ngày. Các bạn sinh viên khi mới bước chân vào ngành truyền thông cũng không cần quá lo lắng bởi giá trị con người vẫn luôn giữ vai trò trung tâm trong mọi quá trình sáng tạo và ứng dụng công nghệ. Bên cạnh đó, sự chấp nhận từ phía công chúng vẫn còn rất lớn, cho thấy nhu cầu đối với sự hiện diện và đóng góp của con người chưa hề mất đi. Vì vậy, chúng ta hoàn toàn có thể yên tâm về triển vọng công việc trong tương lai.
131Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Tóm tắt Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm thay đổi sâu sắc cách thức sản xuất nội dung dạng ngắn trên các nền tảng truyền thông xã hội, đồng thời đặt ra câu hỏi về niềm tin của công chúng, đặc biệt là thế hệ Z (Gen Z), đối với nội dung do AI tạo ra so với con người sáng tạo. Nghiên cứu này được thực hiện dựa trên 36 cuộc phỏng vấn chuyên sâu, khám phá các yếu tố định hình lòng tin của Gen Z trong bối cảnh đó. Kết quả cho thấy Gen Z đánh giá cao tính hiệu quả và khả năng cá nhân hóa từ AI, song vẫn hoài nghi về tính chân thực, minh bạch và các khía cạnh đạo đức. Ngược lại, nội dung do con người sáng tạo được xem là gần gũi và đáng tin cậy hơn. Uy tín của nền tảng, mức độ tiết lộ sự tham gia của AI và loại hình nội dung là những yếu tố then chốt ảnh hưởng đến niềm tin. Nghiên cứu góp phần làm rõ hành vi tiếp nhận thông tin của Gen Z, đưa ra các khuyến nghị thực tiễn cho người sáng tạo nội dung và các nền tảng nhằm tăng cường tính minh bạch và xây dựng niềm tin trong bối cảnh không gian số ngày càng được dẫn dắt bởi AI. Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo; Nội dung dạng ngắn; Thế hệ Z (Gen Z), Nhận thức của công chúng; Động lực lòng tin. NIỀM TIN CỦA CÔNG CHÚNG ĐỐI VỚI NỘI DUNG NGẮN DO AI TẠO RA VÀ DO CON NGƯỜI SÁNG TẠO TRÊN MẠNG XÃ HỘI: NHẬN THỨC CỦA CÔNG CHÚNG VÀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TS.Dương Hoài Lan1 TS.Trần Minh Tùng 2 TS.Võ Thị Kim Oanh3 1 3Swinburne Việt Nam 2 Viện Quản trị & Công nghệ (FSB), Đại học FPT
132Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Abstract The rise of artificial intelligence (AI) has revolutionized the creation of short-form content on social media, raising questions about how audiences perceive and trust AI-generated versus human-created videos. This study explores the trust dynamics among Generation Z, a demographic known for its heavy engagement with digital platforms and high awareness of content authenticity. Through in-depth interviews with 36 Gen Z participants, this research examines the differences in trust levels between AI-generated and human-created short-form content and identifies key factors influencing audience trust. Findings reveal that while Gen Z values the efficiency and personalization of AI-generated content, concerns about authenticity, transparency, and ethical implications often lead to skepticism. In contrast, human-created content is perceived as more emotionally authentic and relatable, fostering higher trust in certain contexts. Factors such as platform reputation, disclosure of AI involvement, and content type (e.g., entertainment versus informational) significantly shape trust dynamics. This study provides valuable insights into the evolving preferences of Gen Z, highlighting the conditions under which audiences trust and engage with AI-generated content. The results offer practical recommendations for content creators and platforms to enhance transparency and build trust in an increasingly AI- driven digital landscape. Keywords: Artificial intelligence; Short-form content; Generation Z; Public perception; Trust drivers. TRUST IN AI-GENERATED VS. HUMAN-CREATED SHORT-FORM CONTENT ON SOCIAL MEDIA: AUDIENCE PERCEPTIONS AND INFLUENCING FACTORS Dr.Duong Hoai Lan1 Dr.Tran Minh Tung2 Dr.Vo Thi Kim Oanh3 1, 3Swinburne Vietnam 2FPT School of Business and Technology (FSB) - FPT University
133Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI INTRODUC TION The proliferation of artificial intelligence in digital media has transformed the way content is created and consumed, particularly in the realm of short- form content on social media (Mohamed et al., 2024). AI technologies have introduced unprecedented efficiencies in content generation, allowing for rapid customization, personalization, and scalability. However, this rapid evolution raises critical questions about how audiences perceive and trust content created by AI compared to content produced by humans (Brüns & Meißner, 2024). As digital platforms increasingly integrate AI-driven tools into content creation, understanding these trust dynamics becomes essential for creators, platforms, and marketers alike. Generation Z, often referred to as “digital natives”, represents a demographic uniquely positioned at the forefront of this technological shift (Yilmaz et al., 2024). Known for their heavy engagement with social media and acute awareness of content authenticity, Gen Z’s perspectives on AI-generated content offer valuable insights into broader societal trends. Their trust in digital content is influenced not only by the content’s quality and relevance but also by underlying factors such as transparency, ethical considerations, and emotional resonance (Yadav & Rai, 2017). While there has been substantial research on trust in digital content, much of the existing literature focuses on broad themes such as misinformation, content authenticity, and platform reputation. Studies exploring the role of artificial intelligence in content creation are emerging but remain largely concentrated on technical advancements, ethical concerns, or its impact on industries like marketing and journalism (Gao et al., 2023; Mohamed et al., 2024). Limited attention has been given to audience perceptions, particularly how specific demographics, like Generation Z, differentiate between AI- generated and human-created content. Moreover, while Generation Z’s digital habits and their emphasis on content authenticity have been studied, there is a lack of focused research on their trust dynamics in the context of short-form content on social media. Given that this demographic represents a significant share of social media users and content consumers, understanding their unique perspectives is crucial. Current research often overlooks the intersection of AI’s role in content creation and the evolving expectations of authenticity and transparency among Gen Z audiences. Therefore, this research aims to fill the gaps by exploring the dynamics of audience trust in short-form content on social media, specifically focusing on the differences between AI-generated and human-created content. This study aims to understand how trust in AI-generated content compares to that in human-created content, as well as identify the factors that influence
134Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI audience trust in AI-generated short-form videos. Two research questions will be addressed in this research including: How does trust in AI-generated short-form content differ from trust in human-created content? What factors influence audience trust in AI-generated short-form videos (e.g., transparency, platform reputation, ethical concerns)? This research is highly relevant as AI continues to shape the digital content landscape. Short-form content, such as TikToks, Instagram Reels, and YouTube Shorts, has become a dominant format for engagement, making it imperative for creators and platforms to understand how AI influences audience trust (Manic, 2024). Moreover, focusing on Generation Z is particularly significant because their preferences often dictate broader digital trends and influence platform strategies. Their perspectives can provide early indicators of how future generations may engage with AI-driven technologies. Insights into their trust dynamics can help creators and platforms design content that resonates more effectively, balancing the efficiency of AI with the demand for authenticity and transparency. Additionally, this research addresses practical and ethical considerations. For content creators, understanding how to disclose AI involvement without eroding trust can inform better communication strategies. For platforms, identifying factors that foster or hinder trust in AI- generated content can guide policy-making and technological development. Finally, the findings contribute to the broader discourse on AI’s role in society, offering a nuanced understanding of the interplay between technological advancement and human values. By addressing this gap, the study not only enriches academic literature but also provides actionable recommendations for navigating the challenges and opportunities in an AI-driven digital age. LITERATURE REVIEW The Rise of AI in Content Creation Artificial intelligence has become a transformative force in digital media, significantly reshaping content creation processes (Divya & Mirza). AI-powered tools such as text generators, video editors, and personalization algorithms have streamlined the production of short-form content, making it faster, more scalable, and tailored to audience preferences (Hughes, 2024). AI- generated content is particularly effective in addressing the growing demand for personalized and engaging digital experiences (Bilal et al., 2024). However, while these advancements have enabled unprecedented efficiency, they have also raised concerns about content authenticity and audience trust. Previous studies on AI in content creation have largely focused on its technical capabilities and business applications (Smith et al., 2020). Research examining audience perceptions remains limited, with only a few studies
135Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI delving into how AI-generated content influences trust and engagement. This gap becomes particularly relevant in the context of short-form content on platforms like TikTok, Instagram Reels, and YouTube Shorts, where user engagement hinges on relatability and authenticity-qualities often associated with human creativity. Trust Dynamics in Digital Content Trust is a critical factor in how audiences engage with digital content. Existing literature identifies several dimensions of trust, including credibility, transparency, and emotional authenticity (Kridera & Kanavos, 2024). Human- created content often benefits from perceived emotional relatability, as it reflects personal experiences and genuine creativity (Gu, 2024). By contrast, AI-generated content may struggle to convey the same level of emotional depth, leading to skepticism about its authenticity. Recent research highlights that transparency about content creation processes can mitigate trust issues (Dekavalla, 2020). For instance, researchers show that clear disclosure of AI involvement can positively influence audience perceptions, as it demonstrates ethical responsibility and builds credibility (Baek et al., 2024). However, excessive reliance on AI without proper communication can lead to concerns about manipulation and the dehumanization of digital interactions. Generation Z and Content Authenticity Generation Z (Gen Z), born roughly between 1997 and 2012, represents a unique demographic characterized by digital fluency and high engagement with social media (Ali et al., 2024). This cohort places significant value on authenticity, ethical practices, and transparency in content creation (Chen & Ha, 2023). Gen Z audiences are particularly skeptical of content that appears overly curated or lacks a clear origin, making them more critical of AI- generated media (Guerra-Tamez et al., 2024). Gen Z’s trust in digital content is influenced by several factors, including the reputation of the platform, the type of content, and the degree of personalization. While AI can cater to their preferences with tailored recommendations, its inability to replicate human-like emotional nuances often leads to a perceived lack of authenticity. This tension between AI’s efficiency and the human touch emphasizes the importance of understanding how this demographic navigates trust in an AI-driven digital landscape. Factors Influencing Trust in AI-Generated Content Several factors significantly influence trust in AI-generated content, as identified in the literature. Ethical concerns such as data privacy, algorithmic biases, and accountability issues are critical barriers to trust in AI-generated content. As many researchers note, audiences are increasingly aware of the
136Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI ethical implications of AI, including its potential to perpetuate stereotypes or create misleading information (Gao et al., 2023; Karami et al., 2024). Addressing these concerns is essential for building trust and ensuring responsible use of AI in content creation. Transparency plays a vital role in shaping audience trust. Disclosure of AI involvement in content creation demonstrates ethical responsibility responsibility and fosters credibility (Baek et al., 2024). When audiences are aware of AI’s role, they are more likely to perceive the content as honest and trustworthy. Conversely, lack of transparency can lead to skepticism and concerns about manipulation (Benneh Mensah, 2023; Zerilli et al., 2022), especially among digitally savvy demographics like Generation Z. Despite these insights, gaps remain in understanding the nuanced trust dynamics specific to AI-generated short-form content. Existing studies often generalize audience perceptions without accounting for demographic-specific differences. Furthermore, while Gen Z’s digital habits and preference for authenticity have been studied, limited research explores how these factors intersect with AI’s growing role in content creation. RESEARCH METHODOLOGY Research Design This study employs a qualitative research design to explore the trust dynamics surrounding AI-generated and human-created short-form content. A qualitative approach is particularly suitable for understanding the nuanced perspectives and experiences of Generation Z, enabling an in-depth exploration of their perceptions, attitudes, and decision-making processes (Hennink et al., 2020). Data Collection Data was collected through semi-structured in-depth interviews with 36 Generation Z participants. This method was chosen to allow for open-ended responses, facilitating a deeper understanding of individual perspectives and the factors influencing trust in digital content. Participants were recruited using purposive sampling to ensure a diverse representation of Gen Z users who are active on platforms such as TikTok, Instagram, and YouTube. The interview guide was designed to address key areas of interest, including: (1) Perceptions of AI-generated versus human-created content and (3) Factors influencing trust, such as transparency, platform reputation, and ethical concerns.
137Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Participant ID Age Gender Platform Most Used Location AI Experience 1 17 Male TikTok Danang Familiar 2 22 Male Facebook Danang Familiar 3 21 Female Facebook Ha Noi Unfamiliar 4 24 Male Facebook Ha Noi Mixed 5 23 Male Facebook Ha Noi Familiar 6 20 Male Youtube Danang Familiar 7 17 Male Instagram Danang Familiar 8 18 Male Instagram Danang Unfamiliar 9 19 Female Facebook Danang Mixed 10 23 Female TikTok Danang Unfamiliar 11 17 Male Facebook Danang Mixed 12 18 Male Facebook Danang Familiar 13 18 Male Facebook Danang Unfamiliar 14 17 Female TikTok Ha Noi Mixed 15 18 Female TikTok Ha Noi Familiar 16 20 Female Facebook Ha Noi Unfamiliar 17 17 Female Facebook Danang Unfamiliar Table 1. Demographic information of Generation Z participants.
138Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI 18 18 Female Instagram Danang Mixed 19 24 Female Facebook Ho Chi Minh Familiar 20 26 Male Facebook Ho Chi Minh Familiar 21 22 Male TikTok Ho Chi Minh Familiar 22 23 Female TikTok Ho Chi Minh Familiar 23 20 Male Instagram Ho Chi Minh Familiar 24 18 Male TikTok Ho Chi Minh Familiar 25 18 Female TikTok Danang Familiar 26 20 Female Instagram Danang Mixed 27 22 Female Facebook Danang Familiar 28 23 Female Instagram Danang Familiar 29 24 Male Instagram Danang Familiar 30 20 Male TikTok Danang Familiar 31 19 Female TikTok Nha Trang Familiar 32 19 Female TikTok Nha Trang Familiar 33 21 Male Facebook Ho Chi Minh Familiar 34 23 Male Facebook Ho Chi Minh Familiar 35 20 Female TikTok Ho Chi Minh Familiar 36 18 Female TikTok Ho Chi Minh Mixed
139Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Data Analysis The analysis of the interview data followed a structured thematic analysis approach. Initially, the interviews were transcribed verbatim to ensure accuracy and comprehensiveness. The transcriptions were then carefully reviewed to familiarize the researchers with the content. Coding was performed by identifying key phrases, concepts, and recurring patterns related to trust dynamics in AI-generated and human-created content. The coding process involved both deductive and inductive methods. Deductive coding utilized predefined themes from the literature, such as transparency, platform reputation, and ethical concerns, while inductive coding allowed for the emergence of new, participant-driven themes. These codes were then grouped into broader categories to form cohesive themes and subthemes that captured the essence of the participants’ perspectives. Following the coding stage, themes were reviewed and refined to ensure consistency and relevance. Any discrepancies in interpretation were resolved through discussion among the researchers. The finalized themes were interpreted in the context of the study’s objectives, providing insights into how Generation Z navigates trust in the digital content landscape. Thematic analysis proved to be a robust method for uncovering complex perceptions and relationships within the data, allowing the researchers to draw meaningful conclusions about trust dynamics in AI-generated and human-created short-form content.
140Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Theme Sub-theme Categories Illustrative quotes Trust in AI- Generated vs. Human-Created Short-Form Content Credibility Mixed opinions on AI credibility (fact-driven but prone to errors) AI can produce well- organized content, but I’ve seen it make mistakes in areas where understanding context is important. I trust human content because I feel there’s someone accountable behind it. Emotional Connection Emotional detachment in AI content vs. relatability in human content When someone tells a personal story or includes their own experiences, it feels genuine. Bias and Transparency Concerns about algorithmic biases and lack of transparency You never really know where AI gets its information or who programmed it. I feel like AI might just be amplifying the biases it’s trained on. Speed vs. Depth Efficiency of AI for quick summaries vs. depth in human-created content When I want a deep dive or something that explains all sides of an issue, human- created content is my go-to. Contextual Trust Preference for AI in factual content, human creators for opinions/ creativity I use AI tools for quick facts or numbers because they’re usually accurate; If I want perspective or creativity, I’ll always turn to a human. Table 2. Themes, sub-themes, categories, illustrative quotes
141Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Factors influence audience trust in AI-generated short-form videos Transparency AI Process Disclosure If I don’t know how the AI was trained or where the information is coming from, I can’t fully trust it. Content Labeling When platforms clearly state that the content is AI-generated, it shows honesty and builds trust. Ethical Concerns Misuse of AI AI can be used for good, but it can also be weaponized to create fake news or manipulate people. Ethical Oversight There’s a thin line between creativity and misuse, and I’m not sure all platforms handle that responsibly. Content Quality Substance Over Visuals Just because a video looks professional doesn’t mean the information is reliable. Distrust in Perfection When a video is too perfect, it feels like it’s trying too hard to sell something or hide flaws. Platform Reputation Limited Role of Platform I care more about who created the content or how it was made than which platform it’s on. Skepticism of Big Names I don’t trust a video just because it’s on a big platform. Even reputable platforms can have misleading content.
142Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Ethical Considerations Ethical approval was obtained prior to conducting the study. Participants provided informed consent, ensuring they were aware of the study’s purpose, their right to withdraw at any time, and the measures taken to protect their confidentiality and anonymity. By employing this qualitative approach, the study aims to provide rich, detailed insights into the trust dynamics of Generation Z, contributing to the broader understanding of how AI-generated and human-created content are perceived in the rapidly evolving digital media landscape. FINDINGS Research Question 1: How does trust in AI-generated short-form content differ from trust in human-created content? Interviews revealed distinct differences in how participants perceive and trust AI-generated content compared to human-created short-form content. A key theme was credibility, with participants offering mixed opinions on AI- generated content. While some appreciated its consistency and perceived fact- driven nature, others expressed skepticism, particularly regarding its accuracy in handling nuanced or complex topics. For instance, one participant noted, “AI can produce well-organized content, but I’ve seen it make mistakes in areas where understanding context is important.” In contrast, human-created content was generally viewed as more credible, especially when the creator was identifiable or displayed expertise. As another participant shared, “I trust human content because I feel there’s someone accountable behind it. If they’re wrong, you can trace back to them.” Emotional connection emerged as a significant factor influencing trust. Participants frequently described AI-generated content as lacking emotional resonance, often perceiving it as impersonal or mechanical. One participant commented: “AI doesn’t feel like it’s speaking to me as a person; it’s just generating what it thinks I want to see.” Another added, “AI content feels like a machine-made product-it’s efficient, but it doesn’t really engage my feelings.” Conversely, human-created content was highly valued for its ability to connect emotionally, with personal anecdotes and cultural nuances often enhancing relatability and authenticity. One participant shared, “When someone tells a personal story or includes their own experiences, it feels genuine. AI just can’t replicate that feeling.” Concerns about bias and transparency were also highlighted. Many participants questioned the reliability of AI-generated content, citing hidden biases in algorithms and a lack of transparency in the content’s creation. A participant stated, “You never really know where AI gets its information or who
143Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI programmed it. That makes me doubt its objectivity.” Another explained, “I feel like AI might just be amplifying the biases it’s trained on, and that’s hard to detect.” While participants acknowledged that human-created content could also be biased, they felt better equipped to detect and critique these biases, particularly when the creator’s background or reputation was known. “At least with a person, I can research their background or understand their perspective,” said one participant. When discussing speed versus depth, participants appreciated AI- generated content for its ability to quickly deliver concise information. One participant observed, “AI is fantastic for summaries and getting the gist of something in seconds.” However, this efficiency was often criticized for lacking depth or failing to provide a nuanced understanding of topics. As one participant explained, “It’s like reading the surface level of an issue-useful for quick updates, but not for gaining real insight.” In contrast, human-created content was preferred for in-depth analysis and storytelling. A participant remarked, “When I want a deep dive or something that explains all sides of an issue, human-created content is my go-to, even if it takes longer.” Another significant finding was that trust varied by context. Participants reported that their trust in content depended on the type of information being presented. For factual or data-driven content, AI was generally seen as a reliable source. One participant shared, “I use AI tools for quick facts or numbers because they’re usually accurate.” However, for opinion-based or creative content, participants overwhelmingly preferred human creators. “If I want perspective or creativity, I’ll always turn to a human. AI doesn’t have personal experiences to draw from,” stated one participant. Another added, “AI feels neutral, but sometimes too neutral-it lacks the human element that makes opinions compelling.” Research question 2: What factors influence audience trust in AI-generated short-form videos (e.g., transparency, platform reputation, ethical concerns)? The interviews revealed several key factors that influence audience trust in AI-generated short-form videos. Transparency emerged as a crucial factor shaping trust in AI-generated videos. Participants consistently emphasized the need to understand how videos were created, including details about data sources, algorithms, and the processes involved. A lack of transparency often led to skepticism about the reliability of the content. One participant shared, “If I don’t know how the AI was trained or where the information is coming from, I can’t fully trust it.” Another added, “Sometimes it feels like AI is just a black box. If platforms could explain the process better, I’d feel more confident trusting the content.” Clear labeling of AI-generated content was also highlighted as important. As one participant noted, “When platforms clearly state that the content is AI-generated, it shows honesty and builds trust.”
144Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Ethical concerns, including misuse of AI and algorithmic biases, were frequently mentioned as barriers to trust. Participants were particularly wary of technologies like deepfakes and their potential for spreading misinformation. One participant stated, “AI can be used for good, but it can also be weaponized to create fake news or manipulate people.” Another added, “I’m cautious about AI because it’s not always clear whether the content is real or fabricated.” Concerns about biases in AI algorithms were also common. “If the AI is trained on biased data, it might reinforce stereotypes or give a one- sided perspective,” one participant remarked. Others expressed worry about ethical oversight, with one participant saying, “There’s a thin line between creativity and misuse, and I’m not sure all platforms handle that responsibly.” Contrary to expectations, high visual quality was not a decisive factor in building trust. While participants acknowledged that polished visuals could make content more engaging, they often expressed that it did not necessarily correlate with credibility or trustworthiness. One participant remarked, “Just because a video looks professional doesn’t mean the information is reliable.” Another shared, “AI can create visually stunning videos, but that doesn’t make me trust the content if I don’t know where it’s coming from.” Participants emphasized that the substance and accuracy of the content were far more important than its visual appeal. Interestingly, some participants even expressed skepticism toward overly polished videos, perceiving them as potentially manipulative or deceptive. As one respondent explained, “When a video is too perfect, it feels like it’s trying too hard to sell something or hide flaws.” Similarly, platform reputation-another factor traditionally associated with digital trust-was not a primary influence on participants’ perceptions of AI-generated videos. While some participants expressed a baseline level of confidence in established platforms, such as YouTube or Netflix, most indicated that trust depended more on the content itself rather than the platform hosting it. As one participant noted, “I don’t trust a video just because it’s on a big platform. Even reputable platforms can have misleading content.” Another shared, “I care more about who created the content or how it was made than which platform it’s on.” DISCUSSION The participants’ mixed perceptions of AI-generated content align with existing research, which often highlights AI’s strength in producing fact- driven, structured information (Elahi et al., 2023). Consistency and objectivity are frequently cited as advantages of AI, as confirmed by participants who appreciated AI’s ability to generate organized, concise content (Igbokwe, 2023). However, skepticism around AI’s accuracy in handling nuanced topics reflects concerns raised by researchers, who emphasize the risk of errors stemming from algorithmic training on biased or incomplete datasets (Akter et al., 2022; Ferrara, 2024). The human-created content’s perceived credibility,
145Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI tied to accountability and expertise, supports prior findings that personal accountability fosters trust (O’Neill, 2019). This study extends the literature by showing how the absence of identifiable authorship in AI-generated content exacerbates skepticism. Unlike traditional research that primarily focuses on factual content, this study highlights how credibility concerns intensify when topics are emotionally or culturally complex. Additionally, the lack of emotional resonance in AI-generated content corroborates previous studies, which found that AI systems struggle to replicate the personal touch and cultural nuances inherent in human communication (Akdilek et al., 2024; Yolmo & Basnett, 2024). Participants’ preference for human-created content for its storytelling and personal relatability supports theories of human trust, which are often rooted in emotional and relational dynamics (Bellaiche et al., 2023; Thi Nguyen et al.). What sets this study apart is its focus on short-form content, which emphasizes brevity over depth. Despite this format, participants still valued emotional connection, suggesting that even in concise communication, human elements like anecdotes and cultural cues significantly impact trust. This nuanced preference has been underexplored in existing literature and underscores the importance of emotional engagement, even in digital, short-form contexts. Moreover, this study adds to the discourse by emphasizing the context- specific nature of trust in AI. While participants valued AI for its speed in factual content, they consistently favored human creators for deeper, more interpretive content. This suggests a dual trust framework-users balance the strengths and weaknesses of AI and humans depending on their informational needs, a perspective not fully explored in existing research. Participants’ differentiation between factual and creative content aligns with prior work by Sundar (2020), who argues that trust in AI is domain-specific. AI’s perceived reliability for factual information supports Sundar’s “machine heuristic,” where users trust AI as efficient and neutral for data-driven tasks (Sundar, 2020). However, the overwhelming preference for human creators in creative or opinion-based content highlights the limitations of AI’s inability to convey lived experiences or personal insights. This finding challenges the growing narrative that AI is universally accepted in all domains. It highlights the need to better contextualize AI’s role in content creation and suggests that human creators remain indispensable in domains requiring creativity or subjectivity. Interestingly, this study highlights that transparency not only builds trust but also mitigates distrust. Participants expressed that knowing a video was AI-generated did not inherently reduce trust, as long as the platform openly disclosed this fact. This differs from some earlier findings suggesting that AI labeling might decrease perceived authenticity (Floridi et al., 2018). It suggests that modern audiences may be growing more accepting of AI-generated content, provided ethical and transparent practices are
146Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI maintained. The ethical use of AI emerged as a central theme influencing trust. Concerns about deepfakes, misinformation, and algorithmic biases reflect ongoing debates in the literature about AI ethics (Noble, 2018; O’Neill, 2019). Participants’ wariness of manipulation echoes fears about AI being used to create misleading content. However, this study highlights a nuanced perspective: while participants were cautious about unethical applications of AI, they expressed conditional trust in platforms and content creators that actively addressed these concerns. For example, responsible labeling, ethical data use, and bias mitigation were all cited as practices that could enhance trust. This finding highlights the growing demand for ethical accountability in AI content creation, aligning with research that calls for greater transparency and ethical oversight in AI development (Haenlein & Kaplan, 2019). One of the most intriguing findings from the interviews was that visual quality and platform reputation, traditionally seen as significant trust factors in digital content, did not strongly influence participants’ trust in AI- generated short-form videos. This contrasts with existing literature suggesting that high production value is often associated with credibility in digital media (Sundar, 2020). Participants in this study were skeptical of polished visuals, often viewing them as potential indicators of manipulation or an attempt to obscure underlying flaws in the content. Instead, they prioritized accuracy, relevance, and transparency over aesthetics. This finding challenges traditional assumptions and suggests that audiences are developing more sophisticated criteria for evaluating trustworthiness in digital content. These findings contribute to the growing discourse on trust in AI by emphasizing the multifaceted and evolving nature of audience trust. While the importance of transparency and ethical considerations aligns with existing research, the diminished role of platform reputation and visual quality offers a novel perspective. Practitioners should focus on improving transparency, ethical accountability, and content relevance rather than relying on platform reputation or aesthetic appeal to build trust. Additionally, platforms must address concerns about data privacy and adopt responsible AI practices to foster long-term audience confidence. CONCLUSION This research reveals that trust in AI content is context-dependent-AI is preferred for factual and concise information, while human-created content is favored for emotional resonance and creative expression. Factors such as transparency, ethical practices were critical in fostering trust in AI-generated videos, while visual quality and platform reputation had surprisingly limited influence. These insights suggest audiences prioritize intrinsic qualities like ethical transparency over superficial factors like aesthetics or branding. The study contributes to the understanding of trust in AI content by highlighting the evolving and context-sensitive nature of trust. It offers practical guidance
147Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI for creators and platforms to improve transparency, accountability, and ethical use of AI in content creation. LIMITATION This research has several limitations. The small sample size may limit the generalizability of the findings, and its focus on short-form videos excludes other content types. Rapid advancements in AI may also render some findings time-sensitive. The reliance on self-reported data introduces potential biases, and the study’s cultural and contextual specificity may affect its applicability to other settings. Additionally, platform-specific features, such as algorithmic recommendations, were not deeply explored. Despite these limitations, the study provides a foundational understanding of trust in AI-generated content and suggests directions for future research and practical applications.
148Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI REFERENCE Akdilek, S., Akdilek, I. and Punyanunt-Carter, N.M. (2024) ‘The influence of generative AI on interpersonal communication dynamics’, The role of generative AI in the communication classroom, pp. 167–190. Akter, S., Dwivedi, Y.K., Sajib, S., Biswas, K., Bandara, R.J. and Michael, K. (2022) ‘Algorithmic bias in machine learning-based marketing models’, Journal of Business Research, 144, pp. 201–216. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.01.083. Ali, M.M., Wafik, H.A., Mahbub, S. and Das, J. (2024) ‘Gen Z and generative AI: shaping the future of learning and creativity’. Baek, T.H., Kim, J. and Kim, J.H. (2024) ‘Effect of disclosing AI-generated content on prosocial advertising evaluation’, International Journal of Advertising, pp. 1–22. Bellaiche, L., Shahi, R., Turpin, M.H., Ragnhildstveit, A., Sprockett, S., Barr, N., Christensen, A. and Seli, P. (2023) ‘Humans versus AI: whether and why we prefer human-created compared to AI-created artwork’, Cognitive Research: Principles and Implications, 8(1), p. 42. Benneh Mensah, G. (2023) ‘Artificial intelligence and ethics: a comprehensive review of bias mitigation, transparency, and accountability in AI systems’. https://doi.org/10.13140/ RG.2.2.23381.19685/1. Bilal, M., Zhang, Y., Cai, S., Akram, U. and Halibas, A. (2024) ‘Artificial intelligence is the magic wand making customer-centric a reality! an investigation into the relationship between consumer purchase intention and consumer engagement through affective attachment’, Journal of Retailing and Consumer Services, 77, p. 103674. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2023.103674. Brüns, J.D. and Meißner, M. (2024) ‘Do you create your content yourself? using generative artificial intelligence for social media content creation diminishes perceived brand authenticity’, Journal of Retailing and Consumer Services, 79, p. 103790. https://doi. org/10.1016/j.jretconser.2024.103790. Chen, P. and Ha, L. (2023) ‘Gen Z’s social media use and global communication’, Online Media and Global Communication, 2, pp. 301–303. https://doi.org/10.1515/omgc-2023-2006. Dekavalla, M. (2020) ‘Gaining trust: the articulation of transparency by YouTube fashion and beauty content creators’, Media, Culture & Society, 42(1), pp. 75–92. Divya, V. and Mirza, A.U. (n.d.) ‘Transforming content creation: the influence of generative AI on a new frontier’, Exploring the frontiers of artificial intelligence and machine learning technologies, p. 143. Elahi, M., Afolaranmi, S.O., Martinez Lastra, J.L. and Perez Garcia, J.A. (2023) ‘A comprehensive literature review of the applications of AI techniques through the lifecycle of industrial equipment’, Discover Artificial Intelligence, 3(1), p. 43. https://doi.org/10.1007/s44163-023-00089-x. Ferrara, E. (2024) ‘Fairness and bias in artificial intelligence: a brief survey of sources, impacts, and mitigation strategies’, Sci, 6(1), p. 3. Available at: https://www.mdpi.com/2413-4155/6/1/3. Floridi, L. et al. (2018) ‘AI4People–an ethical framework for a good AI society: opportunities, risks, principles, and recommendations’, Minds and Machines, 28. https://doi. org/10.1007/s11023-018-9482-5. Gao, B. et al. (2023) ‘Artificial intelligence in advertising: advancements, challenges, and ethical considerations in targeting, personalization, content creation, and ad optimization’, Sage Open, 13(4), p. 21582440231210759. Gu, X. (2024) ‘Enhancing social media engagement using AI-modified background music:
149Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI examining the roles of event relevance, lyric resonance, AI-singer origins, audience interpretation, emotional resonance, and social media engagement’, Frontiers in Psychology, 15, p. 1267516. Guerra-Tamez, C.R. et al. (2024) ‘Decoding Gen Z: AI’s influence on brand trust and purchasing behavior’, Frontiers in Artificial Intelligence, 7, p. 1323512. https://doi.org/10.3389/ frai.2024.1323512. Haenlein, M. and Kaplan, A. (2019) ‘A brief history of artificial intelligence: on the past, present, and future of artificial intelligence’, California Management Review, 61. https://doi. org/10.1177/0008125619864925. Hennink, M., Hutter, I. and Bailey, A. (2020) Qualitative research methods. Sage. Hughes, J.W. (2024) ‘The rise of the producer: generative AI will transform content creation into content production’, AI & Society, pp. 1–2. Igbokwe, I. (2023) ‘Application of artificial intelligence (AI) in educational management’, International Journal of Scientific and Research Publications (IJSRP), 13, p. 300. https://doi. org/10.29322/IJSRP.13.03.2023.p13536. Karami, A., Shemshaki, M. and Ghazanfar, M. (2024) ‘Exploring the ethical implications of AI-powered personalization in digital marketing’, Data Intelligence. https:// doi.org/10.3724/2096-7004.di.2024.0055. Kridera, S. and Kanavos, A. (2024) ‘Exploring trust dynamics in online social networks: a social network analysis perspective’, Mathematical and Computational Applications, 29(3), p. 37. Manic, M. (2024) ‘Short-form video content and consumer engagement in digital landscapes’, Bulletin of the Transilvania University of Brasov. Series V: Economic Sciences, pp. 45–52. https://doi.org/10.31926/but.es.2024.17.66.1.4. Mohamed, E. and Mohamed, B. (2024) ‘The impact of artificial intelligence on social media content’, Journal of Social Sciences, 20, pp. 12–16. https://doi.org/10.3844/jssp.2024.12.16. Noble, S.U. (2018) Algorithms of oppression: How search engines reinforce racism. New York University Press. O’Neill, O. (2019) ‘Trust and accountability in a digital age’, Philosophy, 95, pp. 1–15. https://doi.org/10.1017/S0031819119000457. Sundar, S.S. (2020) ‘Rise of machine agency: a framework for studying the psychology of human-AI interaction (HAII)’, Journal of Computer-Mediated Communication, 25(1), pp. 74–88. https://doi.org/10.1093/jcmc/zmz026. Thi Nguyen, L.-A. et al. (n.d.) ‘The influence of AI-generated vs. human-generated advertising on purchase intention: a study of Vietnamese consumers’. Yadav, G. and Rai, J. (2017) ‘The Generation Z and their social media usage: a review and a research outline’, Global Journal of Enterprise Information System, 9, p. 110. https://doi. org/10.18311/gjeis/2017/15748. Yilmaz, B., Dinler Kısaçtutan, E. and Karatepe, S. (2024) ‘Digital natives of the labor market: Generation Z as future leaders and their perspectives on leadership’, Frontiers in Psychology, 15. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1378982. Yolmo, U.T.L. and Basnett, P. (2024) ‘Human-AI symbiosis: unveiling the inherent limitations of AI through the Sadharanikaran model of communication’, Bodhi: An Interdisciplinary Journal, 10(2), pp. 20–44. Zerilli, J., Bhatt, U. and Weller, A. (2022) ‘How transparency modulates trust in artificial intelligence’, Patterns, 3(4), p. 100455. https://doi.org/10.1016/j.patter.2022.100455.
150Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Tóm tắt Trí tuệ nhân tạo sinh tạo (Generative AI - GenAI) đang thay đổi cách các thương hiệu hình thành ý tưởng, sản xuất và cá nhân hóa nội dung trong truyền thông hiện đại. Nghiên cứu này phân tích những cơ hội và hạn chế của quy trình sáng tạo nội dung dựa trên AI dưới góc nhìn thương hiệu, dựa trên khung lý thuyết Truyền Thông Người - Máy (Human-Machine Communication - HMC). Thông qua phân tích dữ liệu thứ cấp và các case study của CNET, Heinz và Coca-Cola, bài viết chỉ ra ba cơ hội chính của việc ứng dụng AI vào truyền thông cho thương hiệu, bao gồm: (1) nâng cao hiệu suất tạo ý tưởng nội dung, (2) tăng cường cá nhân hóa, và (3) tối ưu hóa hiệu quả nội dung dựa trên phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng nhận diện những hạn chế lớn khi ứng dụng AI, đặc biệt là Gen AI trong quá trình truyền thông cho thương hiệu, bao gồm: lỗi sử dụng ngôn ngữ bởi AI, các vấn đề đạo đức - pháp lý về dữ liệu và bản quyền, cùng giới hạn về cảm xúc sáng tạo và tính cá nhân hóa trong nội dung do AI tạo ra. Các phát hiện khẳng định rằng AI đóng vai trò bổ trợ thương hiệu trong việc sáng tạo nội dung truyền thông, chứ không thể thay thế hoàn toàn. Về mặt thực tiễn, nghiên cứu giúp các thương hiệu hiểu rõ cách cân bằng giữa ứng dụng trí tuệ nhân tạo và tính chân thực trong nội dung. Về mặt học thuật, bài viết đóng góp vào hướng nghiên cứu HMC bằng cách xem Gen AI như một tác nhân giao tiếp tham gia đồng kiến tạo ý nghĩa trong hoạt động truyền thông của thương hiệu. Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo tạo sinh; Sáng tạo nội dung; Sáng tạo nội dung thương hiệu; Cơ hội; Hạn chế; Việt Nam. SÁNG TẠO NỘI DUNG THƯƠNG HIỆU DỰA TRÊN AI: KHÁI NIỆM, CƠ HỘI VÀ HẠN CHẾ Lê Anh Tuấn1 TS. Nguyễn Thị Thanh Tâm2 1Swinburne Việt Nam - 2Đại học FPT
151Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Abstract Gen Artificial Intelligence (GenAI) is transforming the creative process of brand communication by reshaping how content is ideated, produced, and personalised. This study investigates the opportunities and limitations of AI- driven content creation from a brand perspective, using a qualitative approach grounded in the Human-Machine Communication (HMC) framework. Through secondary data analysis and case examinations of brands such as CNET, Heinz and Coca-Cola, the paper identifies three primary opportunities: efficiency in content idea generation, enhancing personalised content and content performance. However, findings also reveal persistent limitations, including linguistic inaccuracy, ethical & legal concerns, creativity & personalisation problems related to AI-driven content creation. The study contributes to communication and marketing scholars by demonstrating how AI tools function as communicative partners that augment human creativity rather than replace it. In practice, the paper offers an understanding of AI-driven content implications for brands that are seeking examples of balancing between automation and authenticity in AI- assisted campaigns. The research highlights the need for ethical frameworks, AI literacy, and localised adaptation to ensure sustainable integration of AI in branding practices. Overall, the paper underscores that the future of AI-driven content creation depends not only on technological innovation but also on the human capacity to co-create meaning with AI, particularly with GenAI. Keywords: Generative AI, Content creation, Brand communication, Opportunities, Limitations, Vietnam. AI-DRIVEN CONTENT CREATION IN BRAND COMMUNICATION: CONCEPTS, OPPORTUNITIES AND LIMITATIONS Anh Tuan Le1 Dr.Nguyen Thi Thanh Tam2 1Swinburne Vietnam - 2FPT University
152Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI INTRODUCTION Content creation is a time-consuming process and requires a lot of effort and resources to create good outcomes. Especially in the Information Age, when people approach thousands of pieces of content every day, from online to offline, the demands for quality and quantity content from brands increase sharply. Without having attractive content with high frequency, it will be very difficult for the brand to approach potential buyers, as well as make them remember the brand. On the other hand, AI technology is becoming a new phenomenon in modern society, which has been mentioned in a lot of news and daily conversations about its outstanding application to human life. Artificial intelligence is changing many businesses and industries in which it is involved. With the ability to repeat learning and discovery through data (The SAS, n.d), AI can help to solve many problems that humans cannot do or take a lot of time and effort to make similar results. One of the typical examples of AI that can change the game of business is its ability to support the content creation process, tools such as ChatGPT or Jasper AI can support generating ideas, writing content,... and even generating AI video or visual content just from few recommended words that user write as a general description for video (such as DALL.E and Canva Magic Design). To have a better understanding of the impact of AI on the brand, especially from the perspective of media content, this paper will examine the opportunities and limitations of using AI for this creative process. To achieve the goal of understanding AI’s impact on content creation for brands, this paper will be divided into different parts, including: Literature review of the relevant theories and definitions; the rise of AI in content creation; the opportunity of AI; the limitation of AI in content creation process before giving some potential suggestions about the ways how brands can use AI for their media purposes. THEORETICAL AND CONCEPTUAL FOUNDATIONS 1. Artificial Intelligence and Its Evolution The origin of the term artificial intelligence can be traced to the 1956 proposal titled “A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence,” collaboratively developed by John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Harvard University), Nathaniel Rochester (IBM), and Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories). The workshop held in July-August 1956 is widely recognised as the formal founding moment of artificial intelligence as a distinct academic discipline (Mucci, n.d.). But the idea of a machine that can truly think and work like humans has been mentioned since 1945 in the paper of Vannevar Bush published in The Atlantic Monthly (Friedman, 2003), when he proposed his foresight about machines that can think like humans with better ability. In the last few decades, there have been many definitions of AI. However, there are several well-known definitions used in this paper. Firstly, following John
153Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI McCarthy (2012), AI can be defined as “It is the science and engineering of making intelligent machines, especially intelligent computer programs. It is related to the similar task of using computers to understand human intelligence, but AI does not have to confine itself to methods that are biologically observable.” (p.3). From another author, Alan Turing - who is often well-known as “the father of computer science” defines AI as “the systems that act like humans” (The IBM, n.d). Currently, AI is divided into two types: “Weak AI” versus “Strong AI”, which are used in many aspects of life nowadays. About the “Weak AI”, it is also known as Narrow AI or Artificial Narrow Intelligence (ANI), which means that it is trained to focus on doing specific tasks (IBM, n.d). In our daily life, the application of ANI can be mentioned as Siri (Apple), Alexa (Amazon), and Watson (IBM), which are used by millions of people daily. About the “Strong AI” term, this refers to Artificial General Intelligence (AGI) and Artificial Super Intelligence (ASI) - It means that the AI technology has the human ability in an intelligent perspective or even more. It is proven through the ability of self learning and data analysis to find the answer to problems that it faces or even plan for the upcoming activities based on analysing the information (The IBM, n.d). The typical examples of strong AI are ChatGPT, JasperAI, and Canva, with the ability to synthesise the information, answer questions logically or even design visuals automatically based on input requirements. There are many different definitions of “content creation” used nowadays. For example, Christina Perricone (2023) stated that: “Content creation is the process of generating topic ideas that appeal to your buyer persona, creating written or visual content around those ideas, and making that information accessible to your audience as a blog, video, infographic, or other content formats.” This definition explains that content creation can be understood as the process to create different content formats based on the requirement of the brand. While following the definition from The University of Bolton (2023), the content creation is “at the heart of digital marketing; it includes blog articles, social media updates, videos and infographics. It is all about generating messages that connect, motivate action and allow you to engage with your target audience on a personal level”. From these well-known definitions, the term “content creation” can be understood as the process of producing and sharing information or media content for specific audiences, particularly in a digital context. From the research of Ganesh & Chettiar (2002), content creation can be divided into two types: (1) streaming content, where the multimedia components are used to present interviews, audio/video features, songs, movie clips; and (2) non-streaming content presented in the form of static or dynamic pages. In this paper, the term content creation refers to all types of content, including images, visuals, text, and videos, as well as any visual content brands use for their media purposes. HMC is an emerging field of communication study focused on the creation of meaning between humans and machines (Guzman, 2018). It explores how people conceptualise AI as communicators instead of the “mere interactive
154Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI objects”. Following the research of Guzman & Lewis (2019), the critical point that make HMC has its values is that it evidences technology is not only “one role within communication and that alternative ways of thinking about technology’s design, its function” but it also help to understand “how people perceive and interact with it can open up a new understanding of the interactions between humans and machines.” Following the HMC, the question of “who is a person interacting with?” changed to “what are they communicating with” (Gunkel, 2012) because the communicator can be a machine with AI technology. In this paper, the HMC theory will play a vital role in clarifying the importance of AI in the content creation process. With the role of communicator, the AI technology tool will take responsibility for communicating with the human communicator to understand the requirements to create the content for brands. In general, HM can be used as a theoretical and methodological source for researchers to evidence the role of AI applications as a communicative subject. In recent years, the significant development of AI technology has brought changes to content creation. With the support from AI tools, the personalised content in the content creation process becomes easier, it also helps to increase conversion rates and the effectiveness of marketing initiatives. Although AI can be used in content creation in just a short period of time compared to its AI history, this is still a good beginning of the potentially accelerating pace of development of artificial intelligence for a brand’s content creation (Kumar et al., 2019). Currently, there are five popular niches that generative AI are using in the content creation process, including generative writing, generative sound (music), generative videos, generative design, and generative code (Tardif, 2023). The ability of AI to generate these niches can be applied in multiple brands’ fields where there is a demand for content, such as healthcare, banking, food & beverages, etc. This partly demonstrates how AI technology has gradually contributed into the process of supporting humans in creating and sharing information, mostly on social media platforms. In the current article written by Forbes’s Young Entrepreneur Council (2023), the market for AI in the marketing field is predicted to reach $107.5 billion in 2028, with a significant increase from the estimated $15.84 billion in 2021 (Dencheva, 2023). The paper also emphasises the ability of generative AI to support marketers in overcoming content creation challenges such as limited time, restricted resources, and the demand for creating personalised content for different targeted group audiences. 2. Opportunities of AI in Content Creation The opportunity that AI can bring to the brand, especially from the perspective of content creation, is unlimited. As AI technology and its relevant applications are developing dramatically, the opportunities can be considered as growing every day. However, in this paper, the research will examine the 3 main opportunities that the authors believe are great opportunities at the moment when brands can apply AI to their content creation process.
155Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Having content ideas is a tough game for many brands, especially for brands that need to have a massive amount of content to run their promotion campaigns or be active on social media platforms. Therefore, the appearance of AI tools such as ChatGPT, JasperAI, DALL.E 2, etc, is changing the game of finding ideas for content. There are two well-known brands that have admitted to using AI tools for their content creation process and have received a lot of positive results: CNET and Heinz. Firstly, CNET Networks Inc. is an American media company that has the CNET website, which publishes a lot of reviews, news, articles, blogs, podcasts, and videos on technology and electronics to the netizens globally. CNET admitted that it uses AI for generating ideas to write its articles with the main purpose of increasing the quantity, saving time, and reducing labour costs. However, CNET also emphasises that they don’t publish AI-generated content directly. Instead, the AI-generated content tool will help them at the first steps in generating content; after that, the human reviewer will take a response to review and edit the writing before publishing to make sure that all the content is free of machine writing mistakes (Sato & Roth, 2023). In the case of Heinz, this brand even launched its first campaign called “Heinz A.I. Ketchup”, which originally launched in Canada and the US but quickly went global and generated over 850M earned impressions around the world (that is worth over 2500% more than brand media investment) (Ads of The World, 2023). In this campaign, Heinz has 100% of its visuals made by an AI tool named DALL.E 2 - this AI tool is an advanced image generator that helps users to generate any “text-to-image”. In addition, the brand also encourages netizens to come up with the ideal text for DALL.E 2 to generate visuals for ketchup bottles. This can be considered one of the important reasons that helped the brand achieve the massive 2500% ROI (Return on Investment) for this campaign when thousands of people voluntarily joined in this activity. Heinz can be seen as a successful pioneer in using AI technology for data collection, data synthesis, and analysis to create generative texts and images for its advertising campaign. In this case study, AI technology can be considered as a machine communicator in the content creation process. Its success demonstrates that machines with AI technology can play a role as communicators cooperating with human communicators to bring more benefits in content creation for media purposes. Personalised content is a tough activity and required a lot of resources to achieve success in the past. However, this process becomes easier to do with a better result thanks to the appearance of AI tools, such as ChatGPT. A report from Ogilvy (2023) shows that AI can analyse and interpret consumer behaviours in various channels with higher accuracy. The new generative AI models have the ability to create personalised content based on user preferences. And one of the most popular types of media products that require high personalisation is email. If you want to have a better open rate for your email marketing, personalised content is compulsory, because each receiver will have different ways to approach your messages as well, and the number of
156Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI emails people receive daily is too much. Therefore, if you want to be noticed, your email needs to be personalised. A typical example of a brand that sees the opportunity to use AI effectively for its email marketing is MovingWaldo. This is a one-stop digital concierge based in Montreat that helps to connect three different groups: the B2B audience of service vendors; the B2B audience of real estate agents (who refer clients to the platform); and the B2C audience of movers (in French & English). With the high demand for targeted emails to different groups (can be up to 100 emails monthly), the demand for personalised content for different audience groups is very high. And thanks to the support from AI-powered tools, the brand MovingWaldo can easily create “personalised data-driven emails” to spread to the right person at the right time - AI can help to anticipate the potential time to offer vendors’ services to the consumer audience with the suitable type of personalised emails for the specific potential clients (Harvard Business Review, 2023). The first piece of content that the brand chooses for the first release is not always the best content. In real life, editing content to create a better version after publishing is a normal activity, similar to the A/B test to check if the brand content can make a better impact with a new version or not. However, the question here is how to know what brand should edit or adjust content before replacing it with a new one. It used to be a hard question; however, the appearance of generative AI tools has changed this process significantly. To be more specific, with the ability to analyse data collected from existing content, the AI tools can provide valuable insights and suggestions, improving the original content to be more engaging. By analysing data patterns and feedback from audiences, AI tools can identify areas where content should be optimised, such as marketing copy, ad creative, and customer messaging (Young Entrepreneur Council, 2023). From the data analysis for original content, the AI can help the brand to empower its content creation process as well as achieve better content performance. In addition, AI tools have been upgraded in order to improve their functions in the content creation process. It not only helps humans in collecting information but also supports the process of data synthesis and analysis to improve personalisation and creativity in content creation. It can be said that the role of AI technology has been developed to support humans more effectively in the content-creation process as a communicator. This development of AI technology reflects the connection between humans and machines in order to improve communication, as discussed in the HMC concept above. This concept states that machines with AI technology can be considered as communicators to support human communicators in the content-creation process (Gunkel, 2012). The advantages of AI technology presented above demonstrate that its functions have been acknowledged and refined to maximise its contribution as a machine communicator in the content creation process. The case study of Heinz can be an example illustrating how the HMC concept reflected the use of AI technology in content creation for media purposes.
157Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI 3. Limitations of AI in Content Creation However, inventions developed using AI technology still have a couple of limitations in supporting the content creation process. The first limitation of using AI technology in content creation is the lack of natural language processing, such as limited vocabulary, poor grammar, and syntax in expressing brands’ voices (Rohr, 2023). In fact, AI technology helps people save time in searching and collecting information for the content creation process. Nevertheless, AI technology has a certain limitation in natural language processing, so it can lead to some limitations for content creation and transmitting messages about the brand’s characteristics and insights (Hetler, 2023). In other words, the brand’s voice and message cannot be expressed accurately and effectively. Consequently, if the content generated by AI hasn’t been checked carefully before publishing, it can lead to serious problems for brands when the messages are delivered incorrectly. In addition, the lack of natural language can make audiences feel uncomfortable and reduce trust in the brand’s voice when they recognise the message as AI-generated content. These analyses indicate that humans continue to play an important role in content creation. The second limitation of using AI technology in the content creation process is the presence of ethical and legal problems. Using AI technology for content creation can reduce costs and save time. However, searching for information from various sources on the Internet can take users more time to check the credibility of the data collected. Furthermore, this can create unwanted situations of copyright infringement or plagiarism during the content creation process (Sonder Digital, 2023). AI technology is used as a tool to search and collect data, but it cannot control how users use the information provided for content creation. It can be said that AI technology does not take responsibility for the ethics towards the actions of users. Nevertheless, copyright infringement or plagiarism can be considered an illegal act in content creation. In addition, when approaching the regulatory framework in Vietnam, although AI technology has been used for developing many solutions available to solve problems in various fields, Vietnam’s legal system has not updated “the necessary regulations to ensure their smooth development and operation” (Tran, 2023). Due to the emergence of AI technology in the last several years, it can be considered as the new technology with its applications consisting of limitations in use, which can lead to fewer analyses on how AI solutions can be ethically applied. In short, this limitation can pose difficulties for brands, especially given the ethical and legal issues associated with AI in content creation. The third limitation of using AI technology in the content creation process is the need for more creativity and personalisation (Forbes, 2023). Nowadays, AI technology has gained a lot of attention because of its application in the field
158Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI of communications, specifically to gain a full understanding of customers’ insights through media products (Haleem, A. et al., 2022). For example, AI technology has been recently used on social media platforms, such as YouTube, Facebook, etc.... to recommend related content that users are interested in (Gillies, 2023). In addition, in the last couple of years, brands have used AI technologies to gain a better understanding of customer desires and insights, as well as bring the brand’s image and voice closer to and insights, as well as bring the brand’s image and voice closer to consumers. However, AI technology shows that it can bring benefits in searching and collecting information, but it is not a useful tool for synthesising information to auto-generate creative ideas (Luczynski, 2023). This can be seen as one of the key limitations of applying AI technology in the content creation process. In addition, the lack of emotion in the content created by AI technology demonstrates the lack of personalisation in the content creation process (Aicontentfy, 2023). Emotion and engagement are two critical aspects of brand storytelling. In the content creation process, the emotional message can increase engagement with audiences and help them gain a better understanding of the brand’s insights through generative texts, generative images and/or generative videos published on social media platforms. Therefore, the lack of these factors when content is generated by AI causes a lot of problems for brands, especially in enhancing brand love and loyalty. In short, humans cannot deny the benefits of AI technology in the content creation process, but there are some limitations causing controversial arguments about its applications in the content creation process for media purposes from the brand’s perspective. CASE STUDY: COCA-COLA’S “CREATE REAL MAGIC” CAMPAIGN In early 2023, Coca-Cola, a global corporation in beverages, impressed the public with its “Create Real Magic” campaign, which invites artists to use AI technology to create images using Coke’s platform and assets, with the winners’ images going on display on billboards in New York and London (Marr, 2023). This campaign illustrates how the brand uses AI technology in the content creation process to serve media purposes. This campaign attracted attention from the press and public since Coca-Cola shared the idea for its new advertising campaign. In this campaign, Coca-Cola shows the capacities of AI technology in creating generative text and images serving media purposes. Coca-Cola even offered free AI tools for music-making and to encourage participants’ creativity (Hamza, 2023). The winning images will be used for the brand’s advertising campaign on social media platforms. Before running this campaign, Coca-Cola sought advice from an expert about AI technology to reduce the limitations of using AI in the content creation process. Based on the expert’s advice, Coca-Cola paid more attention to the natural language processing and ethical issues (copyright infringement) to choose effective strategies for maximising the productivity of using AI in the content creation process (Marr, 2023). In this campaign, Coca-Cola opened
159Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI opportunities for digital creators to use AI tools to generate images and texts for its advertising campaign. In order to ensure the success of this activity, Coca-Cola learned the limitations of using AI technology in content creation in order to make a plan with solutions aiming at reducing and preventing those challenges from the implementation of the campaign’s innovative idea. In addition, this advertising campaign emphasises creativity and innovation in content creation for media products used in an advertising campaign. It reflects the relations between information and communication technology in the content creation process as well as the brand’s perspectives towards using AI technology for media purposes on social media platforms. Coca-Cola’s “Create Real Magic” can be seen as a successful example demonstrating that the brand’s vision and perspectives can influence the success of using AI in the content creation process. In the story of Coca-Cola, the brand showed its vision by seeking advice from experts and analysing the limitations of AI technology in the content creation process. It can help them choose effective solutions aiming at creating innovation in the process of content creation for advertising texts and images. To sum up, the case study of Coca-Cola shows both opportunities and limitations of using AI technology in the content creation process, in which brands recognise limitations of AI technology and how they can overcome those challenges to maximise the applications of AI tools in the process of content creation. DISCUSSION The Coca-Cola “Create Real Magic” campaign offers a strong empirical illustration of how generative AI operates as a communicative agent within the Human-Machine Communication (HMC) framework. Rather than functioning merely as a technical tool, AI in this case became an active collaborator-receiving human prompts, generating creative outputs, and co-constructing meaning with thousands of participants worldwide. This demonstrates that AI can expand the creative capacity of brands by enabling large-scale co-creation, accelerating ideation, and transforming audiences from passive viewers into active producers of branded content. At the same time, the campaign highlights that Coca-Cola’s decision to consult AI experts before launching the campaign reflects an understanding of AI’s limitations, particularly concerns around natural language errors, copyright uncertainty, and the cultural appropriateness of generated content. This proactive governance not only reduced risks but also strengthened the brand’s credibility by showing that human judgment remains essential in directing, validating, and ethically framing AI-driven creativity. Notably, the case reveals that AI’s value lies not in replacing human creativity but in augmenting it. The campaign’s success emerged from the synergy between human imagination (participants’ ideas, cultural expressions, artistic styles) and machine capabilities (rapid image generation,
160Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI pattern synthesis, and mass customisation). This aligns with the paper’s larger argument that AI should be viewed as a communicative partner within branding ecosystems, where meaning is co-produced through human- machine interaction. RECOMMENDATIONS FOR FURTHER RESEARCH This research paper focuses on analysing opportunities that AI technology can bring to brands, as well as how brands can face limitations when applying AI technology in content process creation for media purposes. From the analysis of AI technology’s opportunities and limitations, this paper presents the impacts of AI technology on the content creation process in the brand’s communication. This research can be the foundation to open further research about exploring brands’ opinions and attitudes towards using AI technology in the content creation process, or analysing opportunities of generative AI in content creation for media purposes in the Vietnam market. In addition, this paper uses secondary resources to analyse; therefore, for future research, the primary sources can be applied by interviewing or surveying the public to have more insights about consumer perceptions related to AI-generated content by brands. In addition, this paper shows an overview approach to AI- driven content without investing in cross-cultural differences, which is very important in AI acceptance, especially for different nations. Future research can investigate this gap by examining the relationship between cultural differences and AI-generated acceptance. Last but not least, the future study can aim to evaluate the brand trust outcomes related to automated content creation by brands, especially in an environment where AI-driven content creation has become a significant part of the brand’s promotion campaigns. CONCLUSION Artificial intelligence has become a cornerstone of contemporary brand communication, reshaping how organisations conceptualise, design, and deliver content across digital platforms. This study examined both the opportunities and limitations of AI-driven content creation, integrating theoretical insights from Human-Machine Communication (HMC) with practical evidence from brand campaigns. The analysis revealed that AI enhances creative efficiency, enables large-scale personalisation, and supports data-driven storytelling. By automating repetitive creative tasks, AI empowers brands to focus on higher-level strategy and emotional connection with audiences. Campaigns such as Heinz’s A.I. Ketchup, CNET and Coca-Cola’s Create Real Magic demonstrate that AI can serve as a creative collaborator, amplifying engagement and brand visibility through generative visual and textual outputs. However, the findings also emphasise that AI’s creative potential is constrained by its lack of linguistic accuracy, ethical & legal concerns about
161Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI data use and copyright, and creativity & personalisation problems. Especially in emerging economies like Vietnam, these challenges are intensified by regulatory ambiguity and a shortage of AI-trained professionals. Consequently, AI’s role in content creation must be viewed as symbiotic rather than substitutive-an augmentation of human creativity rather than a replacement for it. Theoretically, this paper contributes to the growing body of Human- Machine Communication research by positioning AI tools as communicative agents that participate in meaning-making processes. Practically, it provides actionable guidance guidance for brand managers in fostering AI literacy within creative teams, implementing ethical AI governance, and tailoring AI- driven content strategies to cultural contexts. Future research should empirically test consumer perceptions of AI- generated content, investigate cross-cultural differences in AI acceptance, and evaluate long-term brand trust outcomes associated with automated creativity. Ultimately, the integration of AI in branding will succeed only when technological sophistication is harmonised with human insight, creativity, and ethics-ensuring that AI not only produces content efficiently but also communicates meaningfully and responsibly in the evolving digital ecosystem.
162Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI REFERENCES Bashir, I. (2025) ‘8 reasons using AI will improve your content creation process’, Entrepreneur, 3 September. Available at: https://www.entrepreneur.com/leadership/8- reasons-using-ai-will-improve-your-content-creation/426695 (Accessed: 25 February 2026). Briefing, V. (2023) ‘AI in Vietnam: a quick guide’, Vietnam Briefing News, 8 August. Available at: https://www.vietnam-briefing.com/news/ai-in-vietnam-opportunities-and- challenges.html/ (Accessed: 25 February 2026). Digital, S. (2023) ‘AI-generated content: exploring the benefits and drawbacks’, LinkedIn, 14 August. Available at: https://www.linkedin.com/pulse/ai-generated-content-exploring- benefits-drawbacks/?trk=pulse-article_more-articles_related-content-card (Accessed: 25 February 2026). Mechlova, E. and Malčík, M. (2012) ‘ICT in changes of learning theories’, IEEE Conference Publication | IEEE Xplore, 1 November. Available at: https://ieeexplore.ieee.org/ document/6418326/ (Accessed: 25 February 2026). Friedman, K. (2003) ‘As we may think’, in Encyclopedia of new media, pp. 18–19. SAGE Publications, Inc. Available at: https://doi.org/10.4135/9781412950657.n10 (Accessed: 25 February 2026). Gillis, A.S. (2023) ‘The impact of AI on social media’, WhatIs, 8 June. Available at:https:// www.techtarget.com/WhatIs/feature/The-impact-of-AI-on-social-media (Accessed: 25 February 2026). Gunkel, D.J. (2015) ‘Communication and artificial intelligence: opportunities and challenges for the 21st century’, ScholarWorks (University of Massachusetts Amherst). Available at: https://doi.org/10.7275/r5qj7f7r (Accessed: 25 February 2026). Guzman, A.L. and Lewis, S.C. (2019) ‘Artificial intelligence and communication: a human-machine communication research agenda’, New Media & Society, 22(1), pp. 70–86. Available at: https://doi.org/10.1177/1461444819858691 (Accessed: 25 February 2026). Haleem, A., Javaid, M., Qadri, M.A., Singh, R.P. and Suman, R. (2022) ‘Artificial intelligence (AI) applications for marketing: a literature-based study’, International Journal of Intelligent Networks, 3, pp. 119–132. Available at: https://doi.org/10.1016/j.ijin.2022.08.005 (Accessed: 25 February 2026). ‘Heinz: A.I Ketchup’ (n.d.) Ads of the WorldTM | part of the Clio Network. Available at: https://www.adsoftheworld.com/campaigns/a-i-ketchup (Accessed: 25 February 2026). Hetler, A. (2024) ‘Pros and cons of AI-generated content’, WhatIs, 8 July. Available at: https://www.techtarget.com/whatis/feature/Pros-and-cons-of-AI-generated-content (Accessed: 25 February 2026). ‘How AI can scale personalization and creativity in marketing’ (2023) Harvard Business Review, 17 August. Available at: https://hbr.org/sponsored/2023/08/how-ai-can-scale- personalization-and-creativity-in-marketing (Accessed: 25 February 2026). John, J. (2023) ‘8 ways real businesses are using AI for content creation’, 25 May. Available at: https://zapier.com/blog/ai-content-creation/ (Accessed: 25 February 2026). Korpelainen, E. (2011) ‘Theories of ICT system implementation and adoption: a critical review’. Available at: https://www.semanticscholar.org/paper/Theories-of-ICT-system- implementation-and-adoption-Korpelainen/af732f2df58cbc49554ce5082c1365f39ad66ed8 (Accessed: 25 February 2026).
163Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Kumar, V., Rajan, B., Venkatesan, R. and Lecinski, J. (2019) ‘Understanding the role of artificial intelligence in personalized engagement marketing’, California Management Review, 61(4), pp. 135–155. Available at: https://doi.org/10.1177/0008125619859317 (Accessed: 25 February 2026). Luszczynski, W. (2023) ‘The hidden dangers of AI-driven marketing: uncovering the disadvantages’, LinkedIn, 8 May. Available at: https://www.linkedin.com/pulse/hidden- dangers-ai-driven-marketing-uncovering-luszczynski-mba/ (Accessed: 25 February 2026). Marr, B. (2023) ‘The amazing ways Coca-Cola uses generative AI in art and advertising’, Forbes, 8 September. Available at: https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/09/08/ the-amazing-ways-coca-cola-uses-generative-ai-in-art-and-advertising/ (Accessed: 25 February 2026). McCarthy, J. (2012) ‘What is AI? Basic questions’. Available at: http://jmc.stanford.edu/ artificial-intelligence/what-is-ai/ (Accessed: 25 February 2026). Mucci, T. (n.d.) ‘History of artificial intelligence’, IBM. Available at: https://www.ibm. com/think/topics/history-of-artificial-intelligence (Accessed: 10 April 2023). Murár, P. and Kubovics, M. (2023) ‘Using AI to create content designed for marketing communications’, European Conference on Innovation and Entrepreneurship, 18(1), pp. 660– 668. Available at: https://doi.org/10.34190/ecie.18.1.1638 (Accessed: 25 February 2026). Nha, K. (2023) ‘Vietnamese can’t wait for official rollout, pay for ChatGPT accounts using VPN’, VnExpress International, 6 February. Available at: https://e.vnexpress.net/ news/economy/vietnamese-cant-wait-for-official-rollout-pay-for-chatgpt-accounts-using- vpn-4567258.html (Accessed: 25 February 2026). Norris, P. (2025) ‘26 impressive examples of AI in marketing – social media’, Social Media Strategies Summit Blog, 3 June. Available at: https://blog.socialmediastrategiessummit. com/10-examples-of-ai-in-marketing/ (Accessed: 25 February 2026). Ogilvy (2023) ‘The impact of AI on marketing: from algorithms to artistry’, 19 May. Available at: https://www.ogilvy.com/ideas/impact-ai-marketing-algorithms-artistry (Accessed: 25 February 2026). Panel, E. (2024) ‘14 benefits and drawbacks of using AI tools to write business content’, Forbes, 13 August. Available at: https://www.forbes.com/sites/theyec/2023/05/30/14-benefits- and-drawbacks-of-using-ai-tools-to-write-business-content/ (Accessed: 25 February 2026). Rodrigue, E. (2023) ‘The top benefits of AI for marketers [State of AI data]’, HubSpot Blog, 5 June. Available at: https://blog.hubspot.com/marketing/benefits-of-ai (Accessed: 25 February 2026). Rohr, N. (2023) ‘Maximizing the benefits of AI in content creation: best practices and limitations’, LinkedIn, 9 January. Available at: https://www.linkedin.com/pulse/maximizing- benefits-ai-content-creation-best-practices-norman-rohr/ (Accessed: 25 February 2026). Santiago, E. (2024) ‘How to create great content: tips from a content marketer’, HubSpot Blog, 25 January. Available at: https://blog.hubspot.com/marketing/content-creation (Accessed: 25 February 2026). SAS India (n.d.) ‘Artificial intelligence (AI): what it is and why it matters’. Available at: https://www.sas.com/en_in/insights/analytics/what-is-artificial-intelligence.html (Accessed: 22 April 2022).
164Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Sato, M. and Roth, E. (2023) ‘CNET found errors in more than half of its AI-written stories’, The Verge, 25 January. Available at: https://www.theverge.com/2023/1/25/23571082/ cnet-ai-written-stories-errors-corrections-red-ventures (Accessed: 25 February 2026). Statista (2025) ‘AI in marketing revenue worldwide 2020–2028’, 23 June. Available at: https://www.statista.com/statistics/1293758/ai-marketing-revenue-worldwide/ (Accessed: 25 February 2026). Stryker, C. and Kavlakoglu, E. (n.d.) ‘Artificial intelligence: what is artificial intelligence (AI)?’, IBM. Available at: https://www.ibm.com/think/topics/artificial-intelligence (Accessed: 5 January 2025). Oladipo, T. (2025) ‘10 examples of how content creators and teams are using AI’, Buffer, 6 November. Available at: https://buffer.com/resources/ai-content-policy/ (Accessed: 25 February 2026). Tardif, A. (2024) ‘Five use cases for generative AI: creativity, coding and beyond’, Forbes, 13 August. Available at: https://www.forbes.com/sites/forbesbusinesscouncil/2023/08/23/five- use-cases-for-generative-ai-creativity-coding-and-beyond/ (Accessed: 25 February 2026). Aicontentfy (2023) ‘The role of AI in content creation for brand storytelling’, 1 February. Available at: https://aicontentfy.com/en/blog/role-of-ai-in-content-creation-for-brand- storytelling (Accessed: 25 February 2026). Than, N. and Lam, K. (2025) ‘Challenges of AI development in Vietnam: funding, talent and ethics’, Montreal AI Ethics Institute, 14 October. Available at:https://montrealethics.ai/ challenges-of-ai-development-in-vietnam-funding-talent-and-ethics/ (Accessed: 25 February 2026). University of Greater Manchester (n.d.) ‘What is content creation in digital marketing’. Available at: https://greatermanchester.ac.uk/blogs/what-is-content-creation-in-digital- marketing (Accessed: 25 February 2026). West, C. (2025) ‘18 AI-powered content creation tools to simplify your workflow’, Hootsuite Blog, 23 July. Available at: https://blog.hootsuite.com/ai-powered-content-creation/ (Accessed: 25 February 2026). YEC (2024) ‘Generative AI for content creation: how marketers can use it’, Forbes, 13 August. Available at: https://www.forbes.com/sites/theyec/2023/08/17/generative-ai-for- content-creation-how-marketers-can-use-it/ (Accessed: 25 February 2026).
165Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Tóm tắt Phản hồi luôn đóng vai trò then chốt trong việc hỗ trợ sinh viên nâng cao hiệu quả học tập. Tuy nhiên, các yếu tố ảnh hưởng đến thái độ và động lực của sinh viên đối với phản hồi do ChatGPT cung cấp vẫn chưa rõ ràng. Nghiên cứu định tính này nhằm so sánh phản hồi của con người với phản hồi do ChatGPT tạo ra, đồng thời xác định những yếu tố chi phối thái độ và động lực của sinh viên trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào quá trình học tập. Khảo sát trực tuyến được tiến hành với 102 sinh viên đại học tại Bang Sarawak, Malaysia. Kết quả cho thấy, sinh viên nhìn nhận phản hồi từ ChatGPT một cách tích cực và có động lực cao trong việc sử dụng công cụ này. Các yếu tố ảnh hưởng chính bao gồm mục tiêu học tập cá nhân, chính sách của nhà trường liên quan đến việc sử dụng ChatGPT, và cơ chế đánh giá, chấm điểm của giảng viên. Từ khóa: Phản hồi; ChatGPT; Trí tuệ nhân tạo; Thái độ; Động lực. NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN THÁI ĐỘ VÀ ĐỘNG LỰC CỦA SINH VIÊN KHI SỬ DỤNG CHATGPT TRONG QUÁ TRÌNH HỌC TẬP TS. Ngu Ik Ying Giảng viên Cao cấp, Đại học Công nghệ Swinburne, Sarawak, Malaysia
166Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Abstract Feedback has always played a vital role in guiding students to improved learning. However, the factors that affect students’ attitudes toward ChatGPT- generated feedback and their motivation to use it lack clarity. This qualitative study compared human feedback with ChatGPT and identified factors influencing students’ attitudes and motivation toward AI in learning. About 102 undergraduate students who studied in Sarawak, Malaysia, participated in the online survey. Findings showed that students’ attitudes towards ChatGPT feedback were positive, and they were motivated by factors such as learners’ personal goals, the university’s policies against ChatGPT use, and the course grading system implemented by teachers. Keywords: Feedback, ChatGPT, Artificial Intelligence, Attitude, Motivation. INTRODUCTION Artificial Intelligence-assisted learning has gradually gained importance in education (Garcia et al., 2007; Krishnan et al., 2019; McGrew et al., 2018) by supporting students with feedback that provides meaningful insights (Dann et al., 2024), developing critical skills (Singh et al., 2024), empowering personalised learning progress and improving their writing skills (Rad, Alipour & Jafarpour, 2023). One of the most popular AI tools, ChatGPT, empowers students to learn independently based on their proficiency levels (Tam, 2024). ChatGPT provides personalised and timely feedback to students, alleviating communication anxiety (Chan & Colloton, 2024). Even though it is less proactive, it evaluates content organisation, analysing language usage, and provides proofreading (Su, Lin & Lai, 2023). FACTORS INFLUENCING STUDENTS’ ATTITUDES AND MOTIVATIONS TOWARD USING CHAT GPT FEEDBACK IN THEIR LEARNING Dr. Ngu Ik Ying Senior Lecturer, Swinburne University of Technology, Sarawak, Malaysia
167Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Since ChatGPT was released in November 2022, the chatbot went viral and became debatable in academic settings (Frydenberg et al.,2024) when many higher-degree students adopted it (Wong, 2024). Some scholars suggest that ChatGPT and other AI tools can generate detailed feedback that is better than human teachers (Dai et al., 2023) by focusing on the student’s performance, including strengths, and suggesting improvements (Schartel, 2012; Lee, 2023), helping them understand their performance in real-time (Hooda et al., 2022) and encourages collaboration with teachers (Evans, 2013). However, it also posed multiple challenges to education by changing its practices (Krašna & Bratina, 2024) and paradigms (Kayyali, 2024) as well as redefining the originality of students’ work that could possibly be framed as academic misconduct (Luo, 2024). In the long run, it is still necessary to compare the pros and cons of human and AI-generated feedback in the learning outcome (Leite & Blanco, 2020; Dai et al., 2023) as well as how students perceive the effectiveness and the intersection of creativity and AI in their educational experiences (Marrone et al., 2022). Student engagement with ChatGPT-generated feedback is regularly associated with students’ learning outcomes and academic performance, but little is known about how students perceive AI-generated feedback (Nazaretsky et al., 2024). Precisely what motivates them to use ChatGPT and what factors relate to their attitudes towards it remains a topic of debate. The social constructivist theory is integrated into this study as a conceptual framework to examine how interacting with a more skilled individual (teacher) and suitable mediation (ChatGPT) helps students obtain and internalize their cognitive abilities during learning activities. By observing students’ responses to both sources, we could recognize their attitudes and motivation to develop academic writing skills. Our study defines feedback as a learning process where students themselves make meanings of information they get from multiple sources (Boud & Molloy, 2013; Carless, 2015) and improve their academic achievement (Hattie, 2017), despite the traditional conception of information delivered mainly by teachers (Hattie & Timperley, 2007; Price, Handley, and Millar, 2011). It extends the existing research by focusing on how undergraduate students from multiple disciplines interact with teachers and ChatGPT in their learning. It also compares teacher feedback with ChatGPT and explores students’ attitudes and motivations toward using this feedback in their writing assessments. This study aims to address a research question: What factors influence undergraduate students’ attitudes and motivation to use ChatGPT-generated feedback?
168Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI LITERATURE REVIEW The Role of Feedback in Student Learning Recent studies have shifted the focus of feedback literacy from feedback providers to receivers (Hattie & Clarke, 2018; Yang, 2021) and explored the centrality of student’s role in learning, comprising their understanding, capacities, and dispositions needed to make sense of information and use it to enhance learning strategies (Little et al., 2024). Student feedback literacy comprises the three dimensions of knowing, being, and acting, which refers to the ability of students to interpret information and apply it to improve their learning (Sutton, 2012). Feedback is a process-oriented approach that includes appreciating feedback, forming judgments, controlling emotions, and acting (Carless & Boud, 2018). Students have their own perceptions and interpretations of feedback so that they can turn external feedback into learning opportunities (Yang, 2021). Students’ digital competencies in using high-quality prompts to generate meaningful feedback from ChatGPT (Su, Lin & Lai, 2023) also contribute to the effectiveness of feedback. ChatGPT feedback is usually generated based on vast amounts of text data (Chang et al., 2024) and prompts entered by users (Weber- Wulff et al., 2023). If students know how to create relevant prompts, ChatGPT will be able to generate accurate responses by maximising the contextualisation of content and personalising the interaction (Zamfirescu-Pereira et al., 2023). On the other hand, this tool could offer evaluative feedback but lacked specific answers and contextual information to the students’ enquiries. Attitude and Motivation Attitude is an evaluative reaction based on an individual’s beliefs and opinions about a specific topic, and it can be considered a component of motivation in language learning (Gardner, 1985). In a broader sense, attitude can be defined based on three components: cognitive, affective, and behavioral (Wenden, 1991). Students’ attitude toward learning influences their behaviours and have often been related to achievement (Weinburgh, 1998). If students have a positive attitude toward language, this will enhance their proficiency (Gardner & Lambert, 1972). Besides, students’ attitudes and motivations are affected by contexts or environmental, social, and situational factors (Ajjawi et al., 2017). These contexts, including the design of the technology, are crucial in generating effective feedback and tailoring it to the student’s specific needs and circumstances (Ajjawi et al., 2017; Hall & Kidman, 2004) and encouraging the adoption of AI tools (Wong, 2024). Theoretical Framework Vygotsky’s (1978) social constructivism proposes that individual learning is divided into three zones, which are the zone of Actual Development (learners
169Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI can learn by themselves), the zone of Proximal Development (learners learn from skilled individuals), and the zone of Distant Development (learners require external mediation and assistance). Aljaafreh and Lantolf (1994) suggest a five-level AI writing mediation model indicating learners achieved writing self-regulation through a tailored and personalized writing mediation (Figure 1). By integrating both theory and model into research, Fathi & Rahimi (2024) found that English as foreign language learners have positive attitudes and perceptions towards AI-enhanced mediation, and the AI platform has substantially contributed to their academic writing skills development. Likewise, this study adopted both theory and models to analyse the data and explore how students from multiple disciplines respond to ChatGPT -generated feedback in their three learning stages: ideation, execution and completion. Level 1: Learners cannot notice and address their writing issues even with ChatGPT explicit writing mediation. Level 2: Learners can notice their writing issues, but cannot address them even with ChatGPT explicit writing mediation. Level 3: Learners can notice and address their writing issues, but only with the help of ChatGPT explicit writing mediation Level 4: Learners can notice and address their writing issues via receiving ChatGPT implicit writing mediation. Level 5: Learners can notice and address their writing issues without receiving ChatGPT writing mediation. Figure 1: Aljaafreh and Lantolf (1994) AI writing mediation
170Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI METHOD This study is crucial in recognising whether ChatGPT-generated feedback can effectively empower undergraduate students’ self-learning in writing assessments. All the participants were undergraduates currently studying in Sarawak, Malaysia, including local and international students. Decision criteria for selecting the sample were based on age, gender, ethnicity, and course discipline. About 42 males and 60 females, ranging from 19 to 24 years old, participated in the survey. We examined students’ experiences with feedback within a semester and their motivations for using ChatGPT in writing assessments. For comparison, about 102 undergraduate students from different disciplines, including Engineering and Sciences, Business, and Arts, and study years (i.e., first, second, third, and final year) were selected randomly to participate in this study. We displayed the survey QR code on the notice boards in researchers’ classes and distributed the link via WhatsApp, asking for voluntary participation. The online survey comprised multiple choice and short reflective questions and was designed using Qualtrics software. It took approximately 10 to 15 minutes to complete it. Students who participated in the survey were prompted to share their demographic information, such as gender, study year, areas of interest, and personal perceptions and experiences in using feedback for their undergraduate assessments. Each gave digital informed consent by submitting their online responses. Qualitative data were analysed using thematic coding. The findings offer insights into students’ attitudes and motivations to use ChatGPT to generate feedback and can be used to optimise the university’s AI learning system. FINDINGS Findings showed that students’ attitudes towards ChatGPT feedback were positive, but their motivation to use them for writing assessment was inconsistent and relatively low in the final stages of the learning process. After we reviewed the data, three themes emerged: (a) Learners striving for personal goals, (b) Teacher-oriented course grading system, and (c) the University’s policies against AI use. Learners striving for personal goals with feedback All the students who participated in the survey agreed that feedback was essential in improving their grades. There were three stages in developing writing assessments: ideation, execution, and completion. Most students (75.79%) felt that ChatGPT was the most useful at the ideation stage (Table 1), where they initiate ideas and do the planning because it has a rich database and could provide them with a great pool of ideas with a single prompt.
171Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Chart 1: Stages where undergraduate students find AI-assisted (i.e. ChatGPT) feedback is the most helpful in developing writing assessments In addition, ChatGPT is highly responsive and offers instant feedback, which allows timely self-correction and provides plenty of opportunities for students to practice and eventually improve. One student stated: “ChatGPT gives me feedback almost instantly, and it is easily accessible. It also helps me analyse the questions given by the lecturers, offering new angles that I may not have previously thought before.” Students’ personal goals have a significant impact on their attitude towards ChatGPT. Motivated by their aspirations to score higher marks, half of the students were driven to engage in the ChatGPT and actively sought feedback and clarification for academic and non-academic enquiries. However, some were skeptical about using ChatGPT due to lack of digital competencies, overwhelming data, and the university’s prohibition of AI-generated content for writing assessments. Less techno-motivated students would keep their AI use to a minimum by engaging ChatGPT for proofreading. They tended to rely more on the teachers’ feedback on the content because they believed that teachers were the primary source and preferred the personal touch. Teacher-oriented course grading system Despite having positive attitudes toward ChatGPT feedback, eighty-seven students perceived feedback as human-centered, focusing mainly on the teachers’ information (71.58%). They felt that the most important feedback
172Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI One student pointed out that teachers’ feedback was authoritative because it was aligned more accurately with the course rubric. In contrast, ChatGPT might be clueless about specific assessment requirements and, hence, could not spot their mistakes and differentiate the weaknesses in their assessments. “It gives me a clear overview of what is expected of me as a student from a figure of authority… I don’t achieve stellar marks in my academic writing because I am not fully aware of what academic obligations or expectations [are] required in my submissions.” University’s policies against AI use Students’ comprehension of the university’s policies against AI use has directly impacted on their motivation to use ChatGPT feedback in their writing assessments. Twenty students (Table 3) expressed that the prohibition against AI-generated content implemented by the university was a major Chart 2: Types of feedback that undergraduate students find most helpful attribute was evaluative (46.88%); teachers know the students personally and are thus able to tailor feedback to the individual. Among the types of feedback received, students felt that written feedback with relevant examples helped them understand the assessments better (Table 2), and they preferred the teachers to suggest future improvements rather than merely pointing out past mistakes or making superficial compliments.
173Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Furthermore, authorship and plagiarism are two major issues that are worth attention. Using ChatGPT in writing assessments raised ethical issues about the originality of work, which could be framed as academic misconduct. One student said: “I don’t use ChatGPT or AI much as I am afraid of plagiarism. Therefore, I use it mainly before starting an assignment to get idea contribution before I start my assignment.” DISCUSSION AND CONCLUSION This study makes several suggestions for improving feedback literacy, focusing on using ChatGPT on writing assessments. The use of ChatGPT supported students at the ideation stage by encouraging an instant dialogic process between students and machines to foster a sense of tailored learning pace and make students’ voices heard (Wongvorachan et al., 2022). Findings show that most students are motivated to engage with ChatGPT because the machine can provide them with instant feedback and ideas beyond their knowledge. However, none of the students fell under Level 5 of AI writing mediation (Aljaafreh and Lantolf, 1994), where they could notice and address Table 3: Students’ usage of AI-assisted feedback (i.e. ChatGPT) Years Number of followers 1 I am confident in using it 48.42% 2 AI is good, but I do not know how to use it 14.74% 3 I find it overwhelming 15.79% 4 My university prohibits AI-assisted feedback content 21.05% Total 100% concern; the fear of being reported for plagiarism and receiving penalties in the form of mark deductions, failing the course, or delayed graduation had prevented them from overly relying on ChatGPT.
174Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI their writing issues without receiving ChatGPT writing mediation. Even if they were aware of the mistakes, they continued to depend on the auto- recommendation in their writing and could not resist the convenience of getting it all corrected with just a click. Many took the mediation to a higher level by keying in prompts to allow ChatGPT to suggest references and content for their essays. This process connects to Vygotsky’s (1978) social constructivism, which states that students can self-regulate and develop writing skills through the assistance of suitable mediation. However, the dependence on ChatGPT mediation gradually reduced when students started executing their plans and completing their writing assessments (i.e. essays or technical reports). Toward the end of the learning process, students turned to teachers and expected feedback that could align with the marking rubric and eventually help them score higher grades. Suggestions by ChatGPT seem less relevant to them at the completion stage; they could notice their writing issues but did not address them according to ChatGPT’s explicit mediation (Level 2 of AI writing mediation). The intentional disregard is due to them prioritising the teacher’s advice, which contradicts ChatGPT, but they felt that it was more relevant to the assessment context. The motivation behind the change is due to the teacher-oriented grading system and the university’s prohibition of AI-generated content. Although this study does not apply control group design, it prioritises rich, contextualized understanding over statistical generalization. Data was collected from multidisciplinary students who had assessments of writing components within a semester. This study could serve as a pilot project for a larger-scale study. Future researchers could conduct studies across universities and compare AI mediation against traditional methods over a longer period. This would enable a more comprehensive analysis of student responses and evidence related to their writing skills.
175Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI REFERENCES Ajjawi, R., Molloy, E., Bearman, M. and Rees, C.E. (2017) ‘Contextual influences on feedback practices: an ecological perspective’, in Scaling up assessment for learning in higher education, pp. 129–143. Aljaafreh, A. and Lantolf, P. (1994) ‘Negative feedback as regulation and second language learning in the zone of proximal development’, Modern Language Journal, 78(4), pp. 465–483. Available at: https://doi.org/10.1111/j.1540-4781.1994.tb02064. Barra, E., López-Pernas, S., Alonso, Á., Sánchez-Rada, J.F., Gordillo, A. and Quemada, J. (2020) ‘Automated assessment in programming courses: a case study during the COVID-19 era’, Sustainability, 12(18), 7451. Boud, D. and Molloy, E. (2013) ‘Rethinking models of feedback for learning: the challenge of design’, Assessment & Evaluation in Higher Education, 38(6), pp. 698–712. Available at: https://doi.org/10.1080/02602938.2012.691462 Carless, D. (2015) Excellence in university assessment: learning from award-winning practice. London: Routledge. Carless, D. and Boud, D. (2018) ‘The development of student feedback literacy: enabling uptake of feedback’, Assessment & Evaluation in Higher Education, 43(8), pp. 1315–1325. Available at: https://doi.org/10.1080/02602938.2018.1463354 Chang, Y., Wang, X., Wang, J., Wu, Y., Yang, L., Zhu, K. and Xie, X. (2024) ‘A survey on evaluation of large language models’, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 15(3), pp. 1–45. Chan, K.Y.C. and Colloton, T. (2024) Generative AI in higher education: the ChatGPT effect. New York: Routledge. Dai, W., Lin, J., Jin, H., Li, T., Tsai, Y.S., Gašević, D. and Chen, G. (2023) ‘Can large language models provide feedback to students? A case study on ChatGPT’, in Proceedings of the 2023 IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT), pp. 323–325. IEEE. Dann, C., Redmond, P., Fanshawe, M., Brown, A., Getenet, S., Shaik, T., Tao, X., Galligan, L. and Li, Y. (2024) ‘Making sense of student feedback and engagement using artificial intelligence’, Australasian Journal of Educational Technology. Available at: https:// doi.org/10.14742/ajet.8903 Evans, C. (2013) ‘Making sense of assessment feedback in higher education’, Review of Educational Research, 83(1), pp. 70–120. Available at: https://doi.org/10.3102/0034654312474350 Fathi, J. and Rahimi, M. (2024) ‘Utilising artificial intelligence-enhanced writing mediation to develop academic writing skills in EFL learners: a qualitative study’, Computer Assisted Language Learning, pp. 1–40. Available at: https://doi.org/10.1080/09588221.2024.2 374772 Frydenberg, M., Mentzer, K., Dudley, M.A. and Patterson, A. (2024) ‘The rapid rise of generative AI adoption among college students’, in Proceedings of the ISCAP Conference, Vol. 2473, p. 4901. Garcia, P., Amandi, A., Schiaffino, S. and Campo, M. (2007) ‘Evaluating Bayesian network’s precision for detecting students’ learning styles’, Computers & Education, 49(3), pp. 794–808. Available at: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2005.11.017
176Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Gardner, C. (1985) Social psychology and second language learning: the role of attitudes and motivation. Edward Arnold. Gardner, C.R. and Lambert, E.W. (1972) Attitudes and motivation in second language learning. Newbury House Publishers. Getie, A.S. (2020) ‘Factors affecting the attitudes of students towards learning English as a foreign language’, Cogent Education, 7(1). Available at: https://doi.org/10.1080/233118 6X.2020.1738184 Hall, C. and Kidman, J. (2004) ‘Teaching and learning: mapping the contextual influences’, International Education Journal, 5(3), pp. 331–343. Hattie, J. and Timperley, H. (2007) ‘The power of feedback’, Review of Educational Research, 77(1), pp. 81–112. Hattie, J. (2017) ‘Backup of Hattie’s ranking list of 256 influences and effect sizes related to student achievement’, Visible Learning. Available at: https://visible-learning.org/backup- hattie-ranking-256-effects-2017/ Hattie, J. and Clarke, S. (2018) Visible learning: feedback. Routledge. Hooda, M., Rana, C., Dahiya, O., Rizwan, A. and Hossain, M.S. (2022) ‘Artificial intelligence for assessment and feedback to enhance student success in higher education’, Mathematical Problems in Engineering, 2022, 5215722. Kayyali, M. (2024) ‘Future possibilities and challenges of AI in education’, in Transforming education with generative AI: prompt engineering and synthetic content creation, pp. 118–137. IGI Global. Krašna, M. and Bratina, T. (2024) ‘The use of AI and student population: the change is inevitable’, in Proceedings of the 2024 13th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO), pp. 1–5. IEEE. Krishnan, J., Yim, S., Wolters, A. and Cusimano, A. (2019) ‘Supporting online synchronous collaborative writing in the secondary classroom’, Journal of Adolescent & Adult Literacy, 63(2), pp. 135–145. Available at: https://doi.org/10.1002/jaal.969 Leite, A. and Blanco, S.A. (2020) ‘Effects of human vs. automatic feedback on students’ understanding of AI concepts and programming style’, in Proceedings of the 51st ACM Technical Symposium on Computer Science Education, pp. 44–50. Lee, A.V.Y. (2023) ‘Supporting students’ generation of feedback in large-scale online course with artificial intelligence-enabled evaluation’, Studies in Educational Evaluation, 77, 101250. Leite, A. and Blanco, S.A. (2020) ‘Effects of human vs. automatic feedback on students’ understanding of AI concepts and programming style’, in Proceedings of the 51st ACM Technical Symposium on Computer Science Education, pp. 44–50. Little, T., Dawson, P., Boud, D. and Tai, J. (2024) ‘Can students’ feedback literacy be improved? A scoping review of interventions’, Assessment & Evaluation in Higher Education, 49(1), pp. 39–52. Luo, J. (2024) ‘A critical review of GenAI policies in higher education assessment: a call to reconsider the “originality” of students’ work’, Assessment & Evaluation in Higher Education, 49(5), pp. 651–664. Available at: https://doi.org/10.1080/02602938.2024.2309963
177Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Marrone, R., Taddeo, V. and Hill, G. (2022) ‘Creativity and artificial intelligence – a student perspective’, Journal of Intelligence, 10(3), 65. McGrew, S., Breakstone, J., Ortega, T., Smith, M. and Wineburg, S. (2018) ‘Can students evaluate online sources? Learning from assessments of civic online reasoning’, Theory and Research in Social Education, 46(2), pp. 165–193. Available at: https://doi.org/10.1080/009331 04.2017.1416320 Nazaretsky, T., Mejia-Domenzain, P., Swamy, V., Frej, J. and Käser, T. (2024) ‘AI or human? Evaluating student feedback perceptions in higher education’, in European Conference on Technology Enhanced Learning, pp. 284–298. Cham: Springer Nature Switzerland. Rad, H.S., Alipour, R. and Jafarpour, A. (2023) ‘Using artificial intelligence to foster students’ writing feedback literacy, engagement, and outcome: a case of Wordtune application’, Interactive Learning Environments, 32(9), pp. 5020–5040. Available at: https://doi.org/10.1080/ 10494820.2023.2208170 Ramsden, P. (1988) ‘Context and strategy: situational influences on learning’, in Learning strategies and learning styles, pp. 159–184. Boston, MA: Springer US. Price, M., Handley, K. and Millar, J. (2011) ‘Feedback: focusing attention on engagement’, Studies in Higher Education, 36(8), pp. 879–896. Schartel, S.A. (2012) ‘Giving feedback – an integral part of education’, Best Practice & Research Clinical Anaesthesiology, 26(1), pp. 77–87. Singh, A., Brooks, C., Wang, X., Li, W., Kim, J. and Wilson, D. (2024) ‘Bridging learnersourcing and AI: exploring the dynamics of student-AI collaborative feedback generation’, in Proceedings of the 14th Learning Analytics and Knowledge Conference, pp. 742–748. Sutton, P. (2012) ‘Conceptualizing feedback literacy: knowing, being, and acting’, Innovations in Education and Teaching International, 49(1), pp. 31–40. Available at: https:// doi.org/10.1080/14703297.2012.647781 Tam, A.C.F. (2024) ‘Interacting with ChatGPT for internal feedback and factors affecting feedback quality’, Assessment & Evaluation in Higher Education, pp. 1–17. Available at: https:// doi.org/10.1080/02602938.2024.2374485 Weber-Wulff, D. et al. (2023) ‘Testing of detection tools for AI-generated text’, International Journal for Educational Integrity, 19(1), 26. Weinburgh, M.H. (1998) ‘Gender, ethnicity, and grade level as predictor of middle school students’ attitudes toward science’, Journal of Research in Science Teaching. Wenden, A. (1991) Learner strategies for learner autonomy. Prentice Hall. Wong, W.K.O. (2024) ‘The sudden disruptive rise of generative artificial intelligence? An evaluation of their impact on higher education and the global workplace’, Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 10(2), Article 2. Available at: https://doi. org/10.1016/j.joitmc.2024.100278 Wongvorachan, T., Lai, K.W., Bulut, O., Tsai, Y.S. and Chen, G. (2022) ‘Artificial intelligence: transforming the future of feedback in education’, Journal of Applied Testing Technology, pp. 1–23.
178Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Yang, L. (2021) ‘The role of feedback orientation in converting external feedback to learning opportunities for implementing assessment-as-learning in the context of feedback’, in Yan, Z. and Yang, L. (eds.) Assessment as learning: maximising opportunities for student learning and achievement, pp. 53–75. Routledge. Zamfirescu-Pereira, J.D., Wong, R.Y., Hartmann, B. and Yang, Q. (2023) ‘Why Johnny can’t prompt: how non-AI experts try (and fail) to design LLM prompts’, in Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 1–21.
179Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Tóm tắt Nghiên cứu này trình bày cách học tập sáng tạo, được phát triển trong khuôn khổ dự án tiến sĩ tại Đại học Torrens, Úc, nhằm nâng cao khả năng ra quyết định lâm sàng cho sinh viên ngành khoa học sức khỏe. Sử dụng nghiên cứu dựa trên thiết kế (design-based research - DPR) với 5 chu kỳ hành động lặp đi lặp lại, tác giả đã thu thập phản hồi từ 34 sinh viên, 26 giáo viên và 5 nhà thiết kế học tập. Kết quả cho thấy trong sáu nguyên tắc thiết kế cuối cùng, nguyên tắc “Tận dụng một thiết kế đơn giản” được hình thành dựa trên phản hồi và phân tích trong các chu kỳ hành động. Nguyên tắc này nhấn mạnh hiệu quả của công cụ vòng quyết định (decision wheel tool) đơn giản trong việc hỗ trợ sinh viên đưa ra quyết định hợp lý về các trường hợp lâm sàng và trao đổi ý tưởng với người khác. Các phát hiện thực nghiệm cho thấy sự đơn giản của công cụ đã cải thiện tính minh bạch của quá trình học tập, tăng cường sự hợp tác, giảm thiểu rủi ro gian lận học thuật và tạo điều kiện cho phản hồi hiệu quả hơn. Từ đó, các tác giả đề xuất rằng nguyên tắc này có thể được ứng dụng rộng rãi trong giáo dục đại học để hỗ trợ sinh viên thể hiện tư duy phản biện độc lập và điều tiết việc học với các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI), từ đó chuẩn bị tốt hơn cho môi trường làm việc trong tương lai. Từ khóa: Công nghệ trong học tập; Nghiên cứu dựa trên thiết kế; Học tập đích thực; Trí tuệ nhân tạo tạo sinh; Lý luận lâm sàng; Học tập dựa trên giải quyết vấn đề. TẬN DỤNG THIẾT KẾ ĐƠN GIẢN ĐỂ TRUYỀN ĐẠT CÁC KHOẢNH KHẮC HỌC TẬP CHÂN THỰC TS. Kelly Galvin 1 TS. Louise Townsin ² 1 Đại học Công nghệ Swinburne, Úc 2 Đại học Torrens, Úc
180Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Abstract This study presents a creative learning approach developed within the framework of a doctoral project at Torrens University, Australia, aimed at enhancing clinical decision-making skills for health science students. Using design-based research (DBR) with five iterative action cycles, the author collected feedback from 34 students, 26 teachers, and 5 learning designers. The results show that among the six final design principles, the principle “Harness a simple design” was formed based on feedback and analysis during the action cycles. This principle emphasizes the effectiveness of the simple decision wheel tool in supporting students to make sound decisions on clinical cases and discuss ideas with others. Findings indicate that the simplicity of the tool improved transparency in the learning process, enhanced collaboration, minimized the risk of academic misconduct, and facilitated more effective formative feedback. Based on these findings, the authors suggest that this principle can be widely applied in higher education to support students in demonstrating independent critical thinking and regulating their learning with AI tools, thereby better preparing them for future workplace environments. Keywords: Technology for Learning; Design-based Research; Authentic Learning; Generative Artificial Intelligence; Clinical reasoning; Problem-based Learning. INTRODUCTION Technology is considered one important factor influencing education design in Australia, with a growing demand for digital innovation to elevate communication during the learning experience (Mandala Partners, 2023). How to articulate independent rational decision making before and after collaborative learning has been a topic of interest for students developing clinical reasoning skills (Dolmans, 2019; Hoadley & Campos, 2022). Similarly, HARNESS A SIMPLE DESIGN TO COMMUNICATE AUTHENTIC LEARNING MOMENTS Dr. Kelly Galvin 1 Dr. Louise Townsin ² 1Swinburne University of Technology, Australia 2Torrens University Australia
181Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI it is important to understand if decision making by students is ‘authentic’ during and after engaging with generative artificial intelligence (Chan & Tsi, 2024; Lee, et al, 2024; Lodge, et al, 2023b; Liu & Bates, 2025). To inform the design of technology for learning, it is key to adopt research strategies to understand ‘what works’ in practice to develop ethical educational solutions (Bakker, 2018; Galvin & Cochrane, 2023). Using a Design-based Research (DBR) methodological framework (Bakker. 2018; Cochrane, et al, 2023; Galvin, 2023), health science students, teachers, and learning designers, at Torrens University Australia, were invited to give iterative feedback on the design and experience of using an online decision wheel tool to enhance independent and group decision making (Galvin, 2023). This DBR project now contributes six final design principles (DPs) to enhance learning clinical reasoning development, which is transferrable to broader contexts where learning to make and share authentic independent and group rational decision-making is a focus. One final DP: Harness a Simple Design, will be the focus of this paper. This design principle was generated from the concept that simplicity is core when designing tools to show authentic learning moments. Further evaluation is proposed for how this design principle can inspire authentic micro-moments of decision making to be visible when using generative artificial intelligence for independent learning and when communicating in groups across disciplines. RESEARCH OBJECTIVES The original doctorate research aim was to inform clinical learning design prior to students entering workplace settings, student clinics and industry working environments (Galvin, 2023). During 2018 - 2021, online opportunities for clinical education expanded at Torrens University of Australia (TUA) with 80 new subjects developed in Health sciences and Nursing undergraduate courses. This presented an ideal time to develop and test a unique approach to learning clinical sciences and to explore the main research question: How can combining independent online clinical reasoning analysis with group work support undergraduate health science students learning to perform rational decision making? (Galvin, 2023, p.26). The skill of clinical reasoning involves gathering and evaluating information to rationally decide on a clinical intervention. To explore how to support TUA health science students to learn clinical reasoning, a digital decision wheel tool was embedded into subjects across whole undergraduate programs to use both independently and when engaged in group work, and when being guided by an expert teacher. Importantly, this project did not aim to find an ‘ultimate truth’, but rather to provide a theoretically informed rationale for a contextual examination of a learning problem.
182Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI METHODOLOGY Design-based Research (DBR) is a pragmatic methodological framework for solving pedagogical problems through the implementation of iterative design interventions through four phases: problem analysis, development of solutions to the identified problem, exploring and evaluating the impact of the design in real learning environments. (McKenney & Reeves, 2019). The methodology of this longitudinal project had a dual focus, to be instrumental, by manipulating the environment through task-oriented problem solving, and to observe and provoke the naturalistic ways learners communicated personal thoughts and values when making decisions (Bakker, 2018). Reflexive Thematic Analysis method (Braun & Clarke, 2022) and Bounded Rationality theory (Herbert, 1972) were applied when testing, refining, and retesting an online decision wheel tool for independent and group work. This combination provided a lens to observe and reflect on how individuals’ rationality was limited by three elements when making decisions independently and in groups, including 1) imperfect information, 2) cognitive limitations of minds, and 3) the amount of time learners had to make decisions. Figure 1 outlines the conceptual research model that was the foundation of this research study (Galvin, 2023). Figure 1: Conceptual Research Model In practice, the experience of learning clinical reasoning was explored by embedding a decision-wheel tool in twenty problem-based learning
183Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI undergraduate health science and nursing subjects, across Face-to-Face, Blended Learning, and Fully Online Learning platforms (Galvin, 2023). The decision wheel tool was designed to catalogue and prioritise thoughts, rate decisions, and make a summary of thinking visible to others (Galvin, 2021). The students were encouraged to use the digital wheel tool attempt in summative assessments as a non-graded appendix item and when engaging in formative weekly non-graded learning activities for independent and group tasks (Galvin, 2023). This approach provided a stepping stone experience for learners in practising clinical reasoning choices without penalty, and to promote formative feedback during the learning process (Gamage et al., 2020). Using the decision wheel tool with this approach mitigated the risk of digital wheel attempts causing unnecessary inequalities in grades for students who may experience technology issues associated with the assessment tasks (Gamage et al., 2020; O’Shea & Fawns, 2014). Participants included 34 students, 26 teachers, and 5 learning designers over five DBR action cycles (12-week Trimesters). Students, teachers, and learning designers associated with newly developed health science subjects were invited to join this study during iterative DBR action cycles over an 18-month period. To meet the collaborative aim of DBR, it was imperative for participants to be involved during the development and delivery phases of subjects that had a PBL design with the decision wheel tool embedded for learning critical rational decision making. Hence, an opportunity/convenience sampling of participants using voluntary selection was engaged for generating a data set and applying qualitative analysis (Braun & Clarke, 2012; Campbell et al., 2021). The purpose of reflexive thematic analysis is to generate patterns of meaning across a data set and for this reason can include a larger qualitative participant group (Braun & Clarke, 2022). When using reflexive TA, the researcher will make a subjective interpretive judgement to stop analysis when enough has been generated to share a compelling story rather than a traditional notion of data being saturated (Braun & Clarke, 2021). Data generated encompassed 44 semi-structured interviews, 20 focus groups, 10 participant reflective journal entries, 65 researcher reflective journal entries and 40 learner decision wheel attempts. Each DBR cycle presented an opportunity to gather feedback and re-engage with literature to inform future improvements of the learning design and decision wheel tool to enhance clinical reasoning development. RESULTS The original research goal of this DBR study was to develop a solution to an experienced problem of enhancing clinical reasoning development before performing in workplace environments. Outputs were generated in the form of tangible (practical artefacts e.g. decision wheel tool) and non-tangible (final
184Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Years Number of followers First Year “I would have had a completely different outcome for my assessment if had not used the wheel tool. It helped a lot to come to the best outcome. Helped me to notice ratings, priorities and things to consider. If no wheel, the considerations to reflect on would not have been as broad” (p. 311). Second Year “The act of filling in the wheel made me question why chose the ratings at a deeper level” (p. 307). “Sometimes people in a group can dominate and then quieter people retreat. But if everyone has done an individual wheel before coming to the group, then everyone participates better” (p. 326). “The wheel did change what I would have prescribed and it was easier to discuss appropriate choice” (p. 308). “Positive experience using wheel as helped to break down information and come to a conclusion. Found it helped to differentiate what my preferences were for the case study” (p. 309). Table 1: The student and teacher experience of using a decision wheel tool for undergraduate health science subjects (Galvin, 2023). themes, design principles, and scholarship learnings) original contributions (Galvin, 2023). Among the set of six final design principles (DPs), was DP3: Harness a simple design, informed by feedback and analysis during DBR cycles. The appreciation for the simplicity of the decision wheel tool design was evident to assist in being ‘discerning in deciding’ and ‘deliberate in expression’ while learning how to perform clinical reasoning across all undergraduate year levels (Galvin, 2023). The simple design of the decision wheel was described as being: • A useful & versatile learning tool for decision making to use as individuals and in groups • Enhanced inclusivity & collaboration for learning • Encouraged learning attempts to show authentic progression of thinking • Assisted transparency of learning and reducing academic integrity risk • Provided better opportunity for efficient formative feedback dialogue between peers and key teachers. Experiences were expressed by both students and teachers across undergraduate health science year levels at Torrens University (Galvin, 2023). Table 1 outlines the opinions research participants had when using a simple decision wheel tool to promote authentic independent decision making and when preparing to negotiate thinking with a group of peers.
185Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Third Year “We had a little bit of an argument in an academic forum, kind of feel like a real discussion, about why we thought that was a different priority[..]” (p.325). Teacher Experience First Year “Because the wheel was the non-assessable aspect of the assessment, as facilitator could see all the attempts were their own and not done by someone else” (p. 210). “I think that it does help to avoid academic integrity breaches, just by the nature of the activity and the way the wheel’s accessed and so forth. I do think it’s a deterrent to academic integrity breaches” (p. 211). “I can compare previous trimesters to this trimester, where we had similar questions, but we didn’t have the wheel. Having the wheel there as a facilitator, really substantiates what the students are saying, or not saying” (p.311). “It was more egalitarian in the sense that it allowed students to not be dominated so much, but a single voice that might happen in a discussion that didn’t include this visual tool [..]” (p. 326). Second Year “I do think it’s a good fit to use in an assessment [as non-graded appendix]and I think it’s supported where the students might have been a little bit scared to write a reflective piece. I think just being able to deduce it down and keep them focused on those particular points that they want to discuss. I think it was really good” (p. 210). Third Year “I felt that some students actually did them separately because there were some things that I saw in the decision wheel and they put them high priority and then they didn’t reflect it in the actual work.” (p. 213). DISCUSSION Clinical education has traditionally promoted collaborative inquiry to develop agile and critical thinkers to decide on case studies and treatment options (Barber et al, 2015; Burgess, et al, 2018; Blackburn 2015: Christensen & Jensen, 2019; Galvin, 2023). This authentic learning approach (Lombardi, 2007) was applied in this study to explore real-world, complex clinical problems and solutions. Students were required to demonstrate learning
186Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI moments independently and in groups and in doing so, needed to trust their own judgement and to distinguish between reliable and unreliable information (Lombardi, 2007). Hence, in this context learning is ‘authentic’ when knowledge is situated in a real-world activity and independent decision making is experienced and articulated with others with personal meaning. Previous research on clinical education has focused on student perceptions comparing Face-to Face (F2F) traditional lecturer style with a group learning experience to stimulate critical thinking (Al-Azri & Ratnapalan, 2014; Burgess et al., 2018; Fan et al., 2018; Galvao et al., 2014; Galvin, 2023; Gholami et al., 2016). In comparison, by inviting students, teachers, and learning designers to collaborate on and engage with learning design options iteratively when developing clinical reasoning skills, the experience of the three key elements of bounded rationality provided valuable insight for how a simple decision wheel tool positively influenced making a clinical decision to focus on a few relevant predictors for a clinical outcome (Galvin, 2023). The patience needed to explore and develop longer arguments in thinking was critical to achieving an authentic learning experience (Lombardi, 2007) and the impact of time constraints (Herbert, 1972) during problem-solving activities was evident. This learning experience was affirmed when students expressed having more confidence to identify and share opinions on clinical case studies after having time to use the decision wheel tool before and during group work (Galvin, 2023). Being aware of using heuristics, a mental short cut, when making quick clinical decisions is considered vital for practitioners upon graduation to choose optimal case scenario solutions confidently (Bolton, 2018; Higgs et al., 2019; Marewski & Gigerenzer, 2012; Moore, 2020; Young, Dory, et al., 2018). When using the decision wheel tool, students and teachers described being able to identify correct information, have equal opportunity to freely discuss thinking, feelings, and defend, explain, assess and challenge heuristic thinking in groups (Galvin, 2023). Indeed, Higgs et al (2019) attest that the benefit of articulating clinical reasoning involves simplifying complex thinking processes to make ideas explicit to the self and others. As Tautz & Steen (2021) state, we can only be mistaken in choice when able to choose between at least two alternatives. Making critical thinking choices ‘visible’ has been attributed to helping students talk, write, and demonstrate knowledge and skills to encourage rational discernment (Medina, 2017). The simple decision wheel tool design is now potentially transferrable for broader learning contexts at a time in higher education when students have access to using generative artificial intelligence to generate ideas much like how they have relied on peers or teachers to brainstorm and discuss (Lodge, et al, 2023b). Moreover, co-regulation of learning between humans and machines is now argued to be a ‘new norm’ in education and has triggered an urgency for students to progressively ‘show’ development of independent
187Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI critical thinking skills alongside using generative AI to assist learning (Lodge, et al, 2023a; Lodge, et al, 2023b; Liu & Bates, 2025). For educators, at a time when instant dialogic feedback is promoted as a benefit of using genAI to collaborate for learning (Lodge, et al, 2023b), the use of the simple decision wheel tool without reactive external commentary on opinions enables a pause in learning to encourage moments of authentic thinking to be visible for reflecting on. Having a simple tool that is versatile for students to use across disciplines to show stages of independent critical thinking can build confidence in decision making prior to entering varied workplace settings. Moreover, institutions in higher education globally are required to develop and socialise policy and procedures for incorporating the use of generative AI for teaching and learning to ensure students are future-ready for employment (Benton, 2025; Fergusson et al., 2022; Falkner & Stalbrant, 2023) while maintaining validity and reliability of assessment design (Bearman et al, 2024; Dawson et al., 2024). Embedding opportunities for moments of authentic learning is argued to be a critical strategy that higher education needs to adopt and use for curriculum development to validate learning has happened. Harnessing simple designs and learning tools is a principle that can be put into practice broadly as a versatile and inclusive way for students to articulate and communicate authentic learning moments during a learning journey. CONCLUSION An innovative learning approach was developed during a longitudinal doctorate project to enhance performing clinical decision making for health science students at Torrens University, Australia. Final outputs were informed by iterative consultation with students, teachers, and learning designers during five DBR action cycle phases. One final design principle, DP3: Harness a simple design, was inspired by the effectiveness of a simple decision wheel tool when learning to make decisions on clinical cases and negotiating these ideas with others. These insights raise consideration for the importance of designing simple tools for learning to make independent and group authentic learning moments visible and to encourage confidence in decision making before entering workplace environments. Furthermore, it is argued that the Simple Design theme can support the collective requirement in higher education for all students to show steps of co-regulation of learning between humans and machines and encourage personal decision making before, during, and after collaborating with generative AI.
188Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI REFERENCES Al-Azri, H. and Ratnapalan, S. (2014) ‘Problem-based learning in continuing medical education: Review of randomized controlled trials’, Canadian Family Physician, 60(2), pp. 157–165. Bakker, A. (2018) Design research in education: A practical guide for early career researchers. 1st edn. Routledge. Barber, W., King, S. and Buchanan, S. (2015) ‘Problem-based learning and authentic assessment in digital pedagogy: Embracing the role of collaborative communities’, Electronic Journal of E-Learning, 13(2), pp. 59–67. Bearman, M., Tai, J., Dawson, P., Boud, D. and Ajjawi, R. (2024) ‘Developing evaluative judgement for a time of generative artificial intelligence’, Assessment & Evaluation in Higher Education, 49(6), pp. 893–905. Benton, P. (2025) ‘Career development learning in higher education: How authentic work experiences and opportunities for career exploration can increase self-efficacy and inform career identity’, Journal of the National Institute for Career Education and Counselling, 34(1), pp. 40–47. Blackburn, G. (2015) ‘Innovative e-learning: Technology shaping contemporary problem-based learning: A cross-case analysis’, Journal of University Teaching & Learning Practice, 12(2). Bolton, G. E. J. (2018) ‘Reflection and reflexivity: What and why’, in Bolton, G. E. J. and Delderfield, R. (eds.) Reflective practice. SAGE Publications. Braun, V. and Clarke, V. (2012) ‘Thematic analysis’, in Cooper, H., Camic, P. M., Long, D. L., Panter, A. T., Rindskopf, D. and Sher, K. J. (eds.) APA handbook of research methods in psychology: Vol. 2. Research designs, pp. 57–71. American Psychological Association. Braun, V. and Clarke, V. (2021) ‘To saturate or not to saturate? Questioning data saturation as a useful concept for thematic analysis and sample-size rationales’, Qualitative Research in Sport, Exercise and Health, 13(2), pp. 201–216. Braun, V. and Clarke, V. (2022) Thematic analysis: A practical guide. SAGE. Burgess, A., Roberts, C., Ayton, T. and Mellis, C. (2018) ‘Implementation of modified team-based learning within a problem-based learning medical curriculum: A focus group study’, BMC Medical Education, 18(1), p. 74. Campbell, K., Orr, E., Durepos, P., Nguyen, L., Li, L., Whitmore, C., Gehrke, P., Graham, L. and Jack, S. (2021) ‘Reflexive thematic analysis for applied qualitative health research’, The Qualitative Report, 26(6). Chan, C. K. Y. and Tsi, L. H. Y. (2024) ‘Will generative AI replace teachers in higher education? A study of teacher and student perceptions’, Studies in Educational Evaluation, 83, 101395. Christensen, N., Loftus, S. and Gwin, T. (2019) ‘Peer learning to develop clinical reasoning abilities’, in Higgs, J., Jensen, G. M., Loftus, S. and Christensen, N. (eds.) Clinical reasoning in the health professions. 4th edn. Elsevier. Cochrane, T., Galvin, K., Buskes, G., Lam, L., Rajagopal, V., Glasser, S., Osborne, M. S., Loveridge, B., Davey, C., John, S., Townsin, L. and Moss, T. (2023) ‘Design-based research: Enhancing pedagogical design’, in Cochrane, T., Narayan, V., Brown, C., MacCallum, K., Bone, E., Denneen, C., Vanderburg, R. and Hurren, B. (eds.) People, partnerships and pedagogies: Proceedings ASCILITE 2023, pp. 35–56.
189Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Dawson, P., Bearman, M., Dollinger, M. and Boud, D. (2024) ‘Validity matters more than cheating’, Assessment & Evaluation in Higher Education, 49(7), pp. 1005–1016. Dolmans, D. (2019) ‘How theory and design-based research can mature PBL practice and research’, Advances in Health Sciences Education, 24(5), pp. 879–891. Fan, C., Jiang, B., Shi, X., Wang, E. and Li, Q. (2018) ‘Update on research and application of problem-based learning in medical science education’, Biochemistry and Molecular Biology Education, 46(2), pp. 186–194. Falkner, K. and Edman Stålbrandt, E. (2023) ‘Meanings of authentic learning scenarios: A study of the interplay between higher education and employability of higher education graduates’, International Journal of Teaching and Learning in Higher Education, 35(2). Fergusson, L., van der Laan, L., Imran, S. and Danaher, P. A. (2022) ‘Authentic assessment and work-based learning: The case of professional studies in a post-COVID Australia’, Higher Education, Skills and Work-Based Learning, 12(6), pp. 1189–1210. Galvin, K. (2021) Decision wheel tool [Artefact]. Galvin, K. (2023) Clinical reasoning development: Enhancing independent and group rational decision making. Doctoral thesis. Torrens University of Australia. Galvin, K. and Cochrane, T. (2023) ‘Design-based research: An ethical framework to address pedagogical problems and innovation’, Poster presented at AARE 2023, University of Melbourne. Galvao, T. F., Silva, M. T., Neiva, C. S., Ribeiro, L. M. and Pereira, M. G. (2014) ‘Problem- based learning in pharmaceutical education: A systematic review and meta-analysis’, The Scientific World Journal, 2014, 578382. Gamage, K. A. A., Silva, E. K. de and Gunawardhana, N. (2020) ‘Online delivery and assessment during COVID-19: Safeguarding academic integrity’, Education Sciences, 10(11), pp. 301. Gholami, M., Moghadam, P. K., Mohammadipoor, F., Tarahi, M. J., Sak, M., Toulabi, T. and Pour, A. H. H. (2016) ‘Comparing the effects of problem-based learning and the traditional lecture method on critical thinking skills and metacognitive awareness in nursing students’, Nurse Education Today, 45, pp. 16–21. Herbert, S. (1972) ‘Theories of bounded rationality’, in McGuire, C. B. and Radner, R. (eds.) Decision and organisation, pp. 161–176. Higgs, J., Jensen, G. M., Loftus, S. and Christensen, N. (eds.) (2019) Clinical reasoning in the health professions. 4th edn. Elsevier. Hoadley, C. and Campos, F. C. (2022) ‘Design-based research: What it is and why it matters to studying online learning’, Educational Psychologist, 57(3), pp. 207–220. Lee, D., Arnold, M., Srivastava, A., Plastow, K., Strelan, P., Ploeckl, F., Lekkas, D. and Palmer, E. (2024) ‘The impact of generative AI on higher education learning and teaching: A study of educators’ perspectives’, Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100221. Liu, D. and Bates, S. (2025) Generative AI in higher education: Current practices and ways forward. White paper. APRU. Lodge, J. M., De Barba, P. and Broadbent, J. (2023) ‘Learning with generative artificial intelligence within a network of co-regulation’, Journal of University Teaching & Learning Practice, 20(7), pp. 1–10.
190Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Lodge, J. M., Howard, S. and Bearman, M. (2023) Assessment reform for the age of artificial intelligence. Discussion paper. TEQSA. Lombardi, M. (2007) Authentic learning for the 21st century: An overview. EDUCAUSE Learning Initiative. Mandalap Partners (2023) Technology and the universities of tomorrow. Marewski, J. N. and Gigerenzer, G. (2012) ‘Heuristic decision making in medicine’, Dialogues in Clinical Neuroscience, 14(1), pp. 77–89. McKenney, S. and Reeves, T. (2019) Conducting educational design research. 2nd edn. Routledge. Medina, M. S. (2017) ‘Making students’ thinking visible during active learning’, American Journal of Pharmaceutical Education, 81(3), p. 41. Moore, R. L. (2020) ‘Developing lifelong learning with heutagogy: Contexts, critiques, and challenges’, Distance Education, 41(3). O’Shea, C. and Fawns, T. (2014) ‘Disruptions and dialogues: Supporting collaborative connoisseurship in digital environments’, in Advances and innovations in university assessment and feedback, pp. 259–273. Reeves, T. C. and Lin, L. (2020) ‘The research we have is not the research we need’, Educational Technology Research and Development. Tautz, J. and Steen, D. (2021) The honey factory: Inside the ingenious world of bees. 2nd edn. Black Inc. Young, M., Dory, V., Lubarsky, S. and Thomas, A. (2018) ‘How different theories of clinical reasoning influence teaching and assessment’, Academic Medicine.
191Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Tóm tắt Nghiên cứu này trình bày một cách tiếp cận học tập sáng tạo, được phát Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực thương mại xã hội đã tạo ra những chuyển đổi sâu sắc trong hành vi tiêu dùng, đặc biệt tại các nền kinh tế mới nổi như Việt Nam - nơi tiến trình chuyển đổi số đang diễn ra nhanh chóng (Nguyen et al., 2022; Tran & Le, 2023). Nghiên cứu này tập trung khám phá tác động đa chiều của các cơ chế tìm kiếm và đề xuất dựa trên AI đối với thái độ, quá trình ra quyết định và niềm tin của người tiêu dùng trong hệ sinh thái thương mại số đang ngày càng mở rộng (Huang & Rust, 2021; Li et al., 2023). Bằng cách áp dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp, nghiên cứu đã kết hợp khảo sát định lượng (n=300) với phỏng vấn chuyên sâu định tính (n=30), tập trung vào sáu khía cạnh then chốt: chất lượng thông tin do AI điều phối, trải nghiệm mua sắm giải trí, nghịch lý cá nhân hóa, độ tin cậy thuật toán, ảnh hưởng xã hội và tính tương tác (Zhang et al., 2022; Wang & Kim, 2023). Các kỹ thuật phân tích nâng cao, bao gồm phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) được sử dụng để làm rõ các mối quan hệ phức tạp giữa sự tương tác dựa trên AI và các kết quả hành vi người tiêu dùng, như quyền tự chủ trong quyết định, niềm tin và ý định mua hàng (Hair et al., 2021; Kline, 2023). Kết quả thực nghiệm cho thấy AI trong thương mại xã hội tác động mạnh mẽ đến tâm lý và niềm tin của người tiêu dùng, đồng thời mang lại hiểu biết lý thuyết mới về vai trò của thuật toán trong việc hình thành hành vi tại các thị trường mới nổi (Gefen et al., 2023; Kumar et al., 2022). Trên phương diện thực tiễn, nghiên cứu đề xuất các khuyến nghị chiến lược giúp nền tảng thương mại điện tử tối ưu hóa hệ thống đề xuất, nâng cao khuôn khổ cá nhân hóa, từ đó tăng cường sự gắn kết cũng như lòng trung thành của khách hàng trong bối cảnh văn hóa đặc thù (Venkatesh et al., 2022; Dwivedi et al., 2023). Từ khóa: Thương mại xã hội; Trí tuệ nhân tạo; Niềm tin của người tiêu dùng; Ra quyết định bằng thuật toán; Chuyển đổi số; Việt Nam; Ý định mua hàng; Tâm lý người tiêu dùng; Thị trường mới nổi; Nghịch lý cá nhân hóa; Độ tin cậy của thuật toán. TÁC ĐỘNG CỦA THƯƠNG MẠI XÃ HỘI VÀ CHUYỂN ĐỔI SỐ Ở VIỆT NAM: THÁI ĐỘ VÀ HÀNH VI MUA SẮM TRỰC TUYẾN KHI SỬ DỤNG AI ĐỂ TÌM KIẾM VÀ SO SÁNH SẢN PHẨM CỦA CÁC THƯƠNG HIỆU Nguyễn Thanh Trí Giảng viên, Swinburne Việt Nam
192Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI Nguyen Thanh Tri Lecturer, Swinburne Vietnam Abstract The advent of artificial intelligence (AI) in the realm of social commerce has precipitated a paradigm shift in consumer behavior, particularly within the context of emerging economies such as Vietnam, where digital transformation is accelerating at an unprecedented pace (Nguyen et al., 2022; Tran & Le, 2023). This study delves into the multifaceted influence of AI-powered search and recommendation mechanisms on consumer attitudes, decision-making processes, and trust dynamics within the rapidly evolving digital commerce ecosystem (Huang & Rust, 2021; Li et al., 2023). Employing a robust mixed- methods research design, the investigation integrates a quantitative survey (n=300) with qualitative in-depth interviews (n=30) to rigorously examine six pivotal dimensions: AI-mediated information quality, entertainment-driven shopping experiences, the personalization paradox, algorithmic reliability, social influence, and interactivity (Zhang et al., 2022; Wang & Kim, 2023). Advanced analytical techniques, including Exploratory Factor Analysis (EFA), Confirmatory Factor Analysis (CFA), and Structural Equation Modeling (SEM), were employed to dissect the intricate relationships between AI driven engagement and key consumer behavior outcomes, such as decision autonomy, trust, and purchase intentions (Hair et al., 2021; Kline, 2023). The empirical findings underscore the profound impact of AI-driven social commerce on consumer psychology, offering novel theoretical insights into the interplay between algorithmic decision-making and consumer trust in emerging markets (Gefen et al., 2023; Kumar et al., 2022). Furthermore, the study provides actionable strategic recommendations for e-commerce platforms aiming to refine AI-based recommendation systems and enhance personalization frameworks, thereby fostering greater consumer engagement and loyalty in culturally nuanced environments (Venkatesh et al., 2022; Dwivedi et al., 2023). Keywords: Social commerce; Artificial intelligence; Consumer trust; Algorithmic decision-making; Digital transformation; Vietnam; Purchase intention; Consumer psychology; Emerging markets; Personalization paradox; Algorithmic reliability. THE IMPACT OF SOCIAL COMMERCE DRIVEN BY TRENDS AND TECHNOLOGIES ON ONLINE SHOPPING ATTITUDES AND BEHAVIORS TOWARD AI SEARCH FOR BRANDS AND PRODUCT COMPARISONS IN THE AGE OF DIGITALIZATION IN VIETNAM
193Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI INTRODUCTION The emergence of AI-driven social commerce signifies a transformative paradigm in digital consumerism, fundamentally reconfiguring the mechanisms through which consumers interact with brands and execute purchasing decisions (Kaplan & Haenlein, 2022). AI-mediated recommendation algorithms and personalized search functionalities, embedded within prominent social commerce platforms such as TikTok Shop, Shopee Live, and Facebook Marketplace, have precipitated a shift from traditional intent-driven shopping models to dynamic, algorithmically curated consumer experiences (Nguyen & Ho, 2022). While the capacity of AI to enhance search relevancy and streamline product comparisons has been extensively documented (Gretzel et al., 2020), its broader implications for consumer trust, decision-making rationality, and autonomy remain insufficiently explored, particularly within the context of emerging markets such as Vietnam (Pham et al., 2022). Although the role of AI in Western e-commerce ecosystems has been the subject of considerable scholarly inquiry (Gretzel et al., 2020; Huang & Rust, 2021), empirical investigations into AI-driven social commerce in Vietnam remain conspicuously absent from the literature. This gap is particularly salient given the rapid expansion of Vietnam’s digital economy, which is projected to grow at an annual rate of 25% (Statista, 2023). Such growth underscores the urgency of understanding how AI-driven features-ranging from personalized recommendations to algorithmic decision-making- reshape online shopping behaviors in culturally and economically distinct contexts. This study addresses this critical lacuna by conducting a comprehensive empirical investigation into the cognitive, emotional, and behavioral dimensions of AI driven shopping experiences, thereby contributing to a more nuanced understanding of the interplay between AI technologies and consumer behavior in emerging markets. RESEARCH PROBLEM AND RESEARCH GAP Research Problem The rapid proliferation of artificial intelligence (AI) within Vietnam’s social commerce ecosystem has introduced transformative shifts in consumer behavior, necessitating a comprehensive examination of its implications for trust dynamics, decision-making rationality, and susceptibility to algorithmic influence. While AI-driven technologies have been lauded for their ability to enhance search efficiency, deliver hyper-personalized recommendations, and optimize user engagement (Gefen & Straub, 2003; Lepri et al., 2021), their deployment has simultaneously engendered critical concerns surrounding data privacy, algorithmic transparency, and the propensity for entertainment- driven impulse purchases. These issues are particularly salient in emerging
194Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI markets like Vietnam, where regulatory frameworks remain nascent, and consumer awareness of AI’s operational mechanics is limited (Nguyen et al., 2021). Consequently, there is an urgent need to investigate how AI-mediated social commerce platforms influence consumer behavior, particularly in terms of trust formation, decision autonomy, and the psychological impact of algorithmically curated shopping experiences. Research Gap While extant literature has extensively explored the role of AI in traditional e-commerce contexts, emphasizing its capacity to streamline transactional processes and enhance customer satisfaction (Wang & Kosinski, 2023), the intersection of AI driven personalization, algorithmic reliability, and social commerce remains underexplored. This gap is especially pronounced in the context of Vietnam’s rapidly evolving digital economy, which is characterized by high mobile penetration rates, a youthful and tech-savvy population, and a burgeoning social commerce sector (Statista, 2023). Existing frameworks fail to adequately address how AI-powered social commerce platforms reshape consumer decision-making paradigms, particularly in relation to the following phenomena: 1. Information Asymmetry in AI Search Mechanisms: The extent to which AI-mediated search functionalities exacerbate or mitigate information disparities between consumers and platforms, and the implications for consumer empowerment and market efficiency (Gefen & Straub, 2003). 2. Entertainment-Driven Consumer Decision Fatigue: The psychological and behavioral consequences of entertainment-centric shopping experiences, including their impact on decision fatigue, impulse purchasing, and long- term brand loyalty (Li et al., 2021). 3. Personalization vs. Privacy Paradox: The tension between consumers’ desire for personalized experiences and their concerns over data privacy, surveillance, and the ethical use of personal data (Bleier & Eisenbeiss, 2018). 4. Trust in Algorithmic Recommendations vs. Perceived Fairness: The dynamics of consumer trust in AI-driven recommendations, particularly in relation to perceptions of algorithmic fairness, transparency, and accountability (Binns et al., 2018). Addressing these underexplored dimensions is not only critical for advancing theoretical understanding but also for providing actionable insights to stakeholders navigating the complexities of AI-driven social commerce. For instance, e-commerce platforms can leverage the findings to design more transparent and ethical AI systems that balance personalization with privacy concerns, thereby fostering greater consumer trust and engagement. Policymakers, on the other hand, can use the insights
195Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI to develop regulatory frameworks that promote algorithmic accountability and protect consumer rights in the digital marketplace. By bridging the gap between theory and practice, this study aims to contribute novel insights into the interplay between AI technologies and consumer behavior, while offering practical recommendations for stakeholders operating in emerging markets like Vietnam. RESEARCH OBJECTIVES The primary objective of this study is to construct and empirically validate a comprehensive conceptual model that elucidates the intricate relationships between AI-driven features and consumer behaviors within Vietnam’s dynamic social commerce ecosystem. By integrating theoretical insights from consumer psychology, algorithmic decision-making, and digital transformation (Huang & Rust, 2021; Li et al., 2023), this research aims to provide a nuanced understanding of how AI technologies shape consumer attitudes, trust, and purchasing decisions. Specifically, the study seeks to achieve the following objectives: 1. Examine the Effect of AI-Powered Information Quality on Consumer Trust and Purchase Intention: Utilizing Structural Equation Modeling (SEM), this objective aims to validate both direct and indirect pathways through which AI mediated information quality influences consumer trust and purchase intentions (Gefen et al., 2003; Zhang et al., 2022). By assessing the reliability, accuracy, and relevance of AI-generated content, the study will uncover how information quality serves as a critical determinant of consumer confidence and decision-making in social commerce platforms (Wang & Kim, 2023). 2. Analyze the Impact of Entertainment-Driven AI Shopping on Rational Decision-Making: Through moderated regression analysis, this objective will investigate the cognitive biases introduced by entertainment- centric shopping experiences (Li et al., 2021). Specifically, it will assess how AI-driven gamification, interactive content, and immersive features influence consumers’ ability to make rational, informed decisions, potentially leading to decision fatigue or impulse purchasing behaviors (Kumar et al., 2022). 3. Investigate the Personalization Paradox: This objective employs mediation analysis to explore the trade-off between perceived relevance and intrusiveness in AI-driven personalization (Bleier & Eisenbeiss, 2018). By incorporating data privacy concerns as a moderating factor, the study will examine how consumers navigate the tension between desiring tailored recommendations and fearing the misuse of their personal data (Venkatesh et al., 2022). 4. Assess the Influence of Perceived Algorithmic Reliability on Trust and Purchase Behaviors: Using latent variable path modeling, this objective
196Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI will evaluate how consumers’ perceptions of algorithmic reliability-defined by accuracy, consistency, and transparency-impact their trust in AI-driven recommendations and subsequent purchase behaviors (Binns et al., 2018; Dwivedi et al., 2023). This analysis will provide insights into the mechanisms through which algorithmic trust is established and maintained. 5. Evaluate the Impact of AI-Driven Social Influence on Consumer Autonomy: Through hierarchical multiple regression models, this objective will examine how AI-powered social influence mechanisms-such as user reviews, influencer endorsements, and social proof-affect consumers’ sense of autonomy in their purchasing decisions (Nguyen et al., 2021). The study will explore whether these features empower consumers or inadvertently constrain their decision making independence (Gretzel et al., 2020). 6. Examine How AI Interactivity Enhances Consumer Engagement and Perceived Brand Value: Employing multi group Confirmatory Factor Analysis (CFA), this objective will analyze how AI-driven interactivity-such as chatbots, virtual assistants, and real-time recommendations-enhances consumer engagement and perceived brand value (Kaplan & Haenlein, 2022). By comparing different demographic segments, the study will identify variations in how diverse consumer groups respond to interactive AI features (Pham et al., 2022). By addressing these objectives, the study will not only advance theoretical understanding of AI-driven social commerce but also provide actionable insights for e-commerce platforms, marketers, and policymakers. For instance, the findings can guide the design of AI systems that balance personalization with privacy, enhance algorithmic transparency, and optimize interactive features to foster consumer trust and engagement (Hair et al., 2021; Kline, 2023). Additionally, the study’s focus on Vietnam’s unique digital economy will offer tailored recommendations for stakeholders operating in emerging markets, where cultural and infrastructural nuances significantly influence consumer behavior (Statista, 2023). A mixed-methods research approach was adopted to triangulate findings from quantitative and qualitative data, ensuring a comprehensive understanding of the research problem. The study integrates a quantitative survey (n=300) with qualitative in-depth interviews (n=30), allowing for both statistical generalizability and deep contextual insights. This dual approach enables the validation of findings across different data sources, enhancing the robustness and reliability of the results. Demographic Profile of Respondents To ensure robust representation of Vietnam’s diverse online shopper population, this study examined a well-balanced sample across different demographic segments, including age, gender, education level, income, digital
197Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI proficiency, and online shopping behavior. The majority of respondents were within the 18-34 age group (75%), reflecting the dominant demographic of Vietnam’s digital consumers. Gender representation was relatively balanced, with 55% female, 44% male, and 1% identifying as non-binary or preferring not to disclose. Regarding education levels, the largest proportion of respondents held a Bachelor’s degree (60%), while 30% had completed a Master’s degree or higher, and 10% had only completed high school or below, indicating an educated consumer base. Income distribution showed 35% of respondents earning between $300 and $599 per month, 25% earning below $300, 25% between $600 and $999, and 15% earning above $1000, highlighting a wide spectrum of economic backgrounds. Digital proficiency was also assessed, with 50% of respondents classified as moderate users who frequently engage with online shopping and social commerce, 30% as highly tech-savvy consumers familiar with AI- driven platforms, and 20% as low proficiency users who occasionally shop online but still rely on traditional retail experiences. In terms of e-commerce platform usage frequency, 30% of respondents engaged in daily online shopping, 50% made weekly purchases, while 20% shopped online monthly or less frequently. These findings indicate that AI- driven social commerce significantly influences a wide variety of consumers, from tech-savvy frequent shoppers to occasional users navigating the transition to digital retail. Understanding these demographics provides critical insights into how AI-powered features impact different consumer segments in Vietnam’s evolving e-commerce landscape. To ensure robust representation of Vietnam’s diverse online shopper population, participants were selected across different demographic segments based on age, income, education level, digital literacy, and frequency of online shopping. Research Methodologies This study employs a mixed-methods research design to comprehensively investigate the impact of AI-driven social commerce on consumer behavior in Vietnam, integrating quantitative and qualitative approaches to ensure methodological rigor and depth. The quantitative phase involved a survey of 300 participants, analyzed using advanced statistical techniques to validate the conceptual model and test hypothesized relationships. Exploratory Factor Analysis (EFA) was first conducted to ensure construct validity, with factor loadings retained at > 0.50, Cronbach’s Alpha > 0.80, Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure > 0.80, and Bartlett’s test of sphericity significant at p < 0.001 (Hair et al., 2021). Confirmatory Factor Analysis (CFA) followed, assessing the measurement model’s fit using indices such as CMIN/DF < 3, Comparative Fit Index (CFI) > 0.95, Goodness-of-Fit Index (GFI) > 0.95, Adjusted Goodness-
198Truyện thông và công nghiủp sáng tọo trong kĐ nguyên GenAI of-Fit Index (AGFI) > 0.80, Standardized Root Mean Square Residual (SRMR) < 0.09, and Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) < 0.06 (Kline, 2023). Structural Equation Modeling (SEM) was then applied to evaluate the hypothesized relationships, with β coefficients, p-values, and R² values used to assess the strength, significance, and explanatory power of the model (Gefen et al., 2003). Complementing the quantitative phase, qualitative data were collected through 30 in-depth interviews, analyzed using a multi-faceted approach to uncover nuanced insights into consumer attitudes and behaviors. Thematic analysis, guided by Braun and Clarke’s (2006) framework, was employed to identify and interpret emerging themes, with NVivo software used for systematic coding and categorization. Sentiment analysis, conducted using Python’s Natural Language Toolkit (NLTK) and VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), provided additional depth by quantifying consumer attitudes through polarity scores ranging from -1 (negative) to +1 (positive) (Li et al., 2021). Comparative discourse analysis was applied to contrast perceptions of AI reliability across different shopping scenarios, revealing significant variations in trust and skepticism depending on context (Binns et al., 2018). Finally, narrative inquiry methodology was utilized to explore longitudinal shifts in trust perception, capturing evolving consumer attitudes toward AI- enabled shopping over time (Nguyen et al., 2021). The integration of quantitative and qualitative findings was achieved through a convergent parallel design, where both datasets were analyzed independently and then merged to provide a holistic understanding of the research problem. Discrepancies between the datasets were addressed through iterative refinement, ensuring methodological rigor and coherence (Creswell & Plano Clark, 2018). This mixed-methods approach not only enhances the validity and reliability of the study but also provides actionable insights for stakeholders. For instance, the quantitative findings offer statistical evidence for the impact of AI-driven features on consumer behavior, while the qualitative insights provide a nuanced understanding of consumer attitudes and perceptions. Together, these findings can guide the design of AI systems that balance personalization with privacy, enhance algorithmic transparency, and optimize interactive features to foster consumer trust and engagement in Vietnam’s rapidly evolving digital economy (Statista, 2023). LITERATURE REVIEW The Role of Information Quality in AI-Powered Social Commerce (H1+) Information quality is a key determinant of consumer trust and decision- making in social commerce, as it directly influences purchase intentions and risk perceptions (Gefen & Straub, 2003; Hajli et al., 2020). Research suggests that AI-powered search and recommendation systems significantly