เคยสงสัยไหมครับว่า ทำไมเราถึงเห็นคนจำนวนมากออกมาพูดเรื่องต่าง ๆ อย่างมั่นใจมาก ทั้ง ๆ ที่ถ้ามองลึกลงไปแล้ว พวกเขาอาจไม่ได้รู้เรื่องนั้นอย่างลึกซึ้งจริง ๆ เลย ไม่ว่าจะเป็นเรื่องเศรษฐศาสตร์ สุขภาพ จิตวิทยา การลงทุน หรือแม้แต่เรื่องการใช้ชีวิต หลายครั้งวิธีการพูดของพวกเขาฟังดูเด็ดขาด ชัดเจน และเต็มไปด้วยความมั่นใจ จนคนฟังจำนวนไม่น้อยรู้สึกว่า “คนนี้น่าจะรู้จริง”

ผมเคยเขียนถึงปรากฏการณ์แบบนี้ผ่านแนวคิดเรื่อง information asymmetry หรือความไม่สมมาตรของข้อมูลมาแล้ว กล่าวง่าย ๆ ก็คือ คนพูดรู้ว่าตัวเองรู้จริงแค่ไหน แต่คนฟังไม่มีเครื่องมือในการตรวจสอบคุณภาพของความรู้นั้นได้ง่าย ๆ ผู้คนจึงต้องใช้ “สัญญาณแทน” เช่น จำนวนผู้ติดตาม วิธีการพูด ความมั่นใจ หรือภาพลักษณ์ของผู้พูดในการตัดสินใจว่าจะเชื่อหรือไม่

แต่ยิ่งคิดเรื่องนี้มากขึ้น ผมก็เริ่มรู้สึกว่า คำอธิบายแบบ information asymmetry อาจยังไม่ลึกพอ หรืออย่างน้อยก็อาจยังอธิบายภาพทั้งหมดไม่ได้ เพราะปัญหาที่แท้จริงอาจไม่ได้อยู่ที่ “ข้อมูลไม่เท่ากัน” อย่างเดียว แต่อยู่ที่ “แรงจูงใจของระบบ” ด้วย

ถ้ามองผ่านเลนส์ของเศรษฐศาสตร์ ผมเริ่มคิดว่า สิ่งที่กำลังเกิดขึ้นในโลกโซเชียลมีเดียทุกวันนี้อาจเข้าใจได้ดีขึ้นถ้าเรามองมันเป็น “ตลาดของความสนใจ” มากกว่า “ตลาดของความรู้”

ในโลกก่อนอินเทอร์เน็ต ความรู้มักถูกกรองผ่านสถาบันต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นมหาวิทยาลัย วารสารวิชาการ สำนักพิมพ์ หรือสื่อกระแสหลัก การจะพูดอะไรในพื้นที่สาธารณะจึงมักต้องผ่านกระบวนการคัดกรองพอสมควร แต่ในโลกออนไลน์ทุกวันนี้ ข้อมูลมีอยู่ล้นเหลือ สิ่งที่หายากจริง ๆ กลับกลายเป็น “ความสนใจของผู้คน”

และในตลาดของความสนใจนั้น สิ่งที่ขายได้ดีที่สุดมักไม่ใช่ความแม่นยำ แต่มักเป็นความมั่นใจ ความชัดเจน และคำอธิบายที่เรียบง่าย นักวิชาการหรือผู้เชี่ยวชาญจริงมักพูดด้วยความระมัดระวัง เพราะยิ่งรู้มากก็ยิ่งเห็นความไม่แน่นอนของโลก งานวิจัยหนึ่งอาจบอกอะไรได้เพียงบางส่วน ต้องดูบริบท ต้องดูข้อมูลเพิ่ม และต้องระวังการตีความเกินจริง

ซึ่งแน่นอนว่า ประโยคแบบนี้มักจะไม่ค่อยไปไหนในโลกโซเชียลมีเดีย เพราะมันไม่เด็ดขาดพอ ไม่ชัดพอ และไม่สร้างอารมณ์ร่วมพอ

แต่สิ่งที่ทำให้ปรากฏการณ์นี้รุนแรงขึ้นไปอีก คือบทบาทของอัลกอริทึมของแพลตฟอร์มต่าง ๆ อัลกอริทึมเหล่านี้ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อค้นหาว่า “อะไรจริงที่สุด” แต่ถูกออกแบบมาเพื่อค้นหาว่า “อะไรทำให้คนหยุดดู กดไลก์ แชร์ หรือคอมเมนต์มากที่สุด”

เมื่อเนื้อหาแบบหนึ่งได้ engagement สูง อัลกอริทึมก็จะผลักมันไปให้คนเห็นมากขึ้น และยิ่งคนเห็นมากขึ้น มันก็ยิ่งสร้าง engagement มากขึ้นอีก กลายเป็นวงจรที่เสริมตัวเองไปเรื่อย ๆ

ในวงจรแบบนี้ เนื้อหาที่มั่นใจ ชัดเจน และเล่าเรื่องได้สนุกมักจะได้เปรียบ เพราะมันดึงอารมณ์และความสนใจของผู้คนได้ง่ายกว่า ในขณะที่เนื้อหาที่ระมัดระวัง ซับซ้อน หรือเต็มไปด้วยข้อแม้แบบงานวิชาการมักจะเสียเปรียบโดยโครงสร้างของระบบตั้งแต่ต้น

และเมื่ออัลกอริทึมเริ่มเรียนรู้ว่าเนื้อหาแบบไหน “เวิร์ก” มันก็จะยิ่งผลักเนื้อหาแบบนั้นมากขึ้นเรื่อย ๆ จนในที่สุด เราอาจเริ่มรู้สึกว่าเสียงประเภทนั้นมีอยู่เต็มไปหมดในพื้นที่สาธารณะ

ถ้ามองในมุมนี้ ปัญหาจึงอาจไม่ได้อยู่ที่ว่ามีคนพูดเรื่องที่ตัวเองไม่ได้รู้ลึกอยู่มากแค่ไหน เพราะเรื่องแบบนี้มีมาตลอดในประวัติศาสตร์ของมนุษย์

สิ่งที่เปลี่ยนไปจริง ๆ อาจเป็น “ระบบ” ที่คอยขยายเสียงบางประเภทให้ดังขึ้นมากกว่าเดิมต่างหาก

และในระบบแบบนี้ ความมั่นใจมักจะชนะความแม่นยำอยู่บ่อยครั้ง

บางครั้งสิ่งที่เราเห็นอยู่เต็มหน้าฟีดจึงอาจไม่ได้เป็น “ความรู้ที่ดีที่สุด” เสมอไป แต่อาจเป็นเพียง “ข้อมูลที่ให้ความบันเทิงได้ดีที่สุด” ก็ได้ครับ