Thông tin liên hệ
- 036.686.3943
- admin@nguoicodonvn2008.info
Vì sao con người lại tin vào những lời nói dối? Câu trả lời có thể nằm ở cách não bộ xử lý mối quan hệ xã hội và phần thưởng. Một nghiên cứu gần đây do tiến sĩ Yingjie Liu, thuộc Đại học Khoa học và Công nghệ Bắc Trung Quốc, dẫn đầu cho thấy việc chúng ta có tin vào một thông tin sai lệch hay không phụ thuộc không chỉ vào nội dung, mà còn phụ thuộc vào người nói.
Khi so sánh cách con người tiếp nhận thông tin từ bạn bè so với người lạ, nhóm nghiên cứu phát hiện rằng niềm tin, mối liên kết cảm xúc, và kỳ vọng về lợi ích tiềm năng đều đóng vai trò quan trọng trong việc quyết định ta chấp nhận hay bác bỏ một lời nói dối.
Theo công bố trên tạp chí JNeurosci, nhóm khoa học đã sử dụng công nghệ chụp não (neuroimaging) để nghiên cứu 66 người tham gia khỏe mạnh. Các cặp đôi này ngồi đối diện nhau và giao tiếp qua màn hình máy tính. Khi việc trao đổi thông tin dẫn đến kết quả tích cực cho cả hai bên, nó được xếp vào nhóm “lợi ích (gain)”, còn khi mang lại kết quả tiêu cực, nó được gọi là “thua lỗ (loss)”.
Đồng tác giả Rui Huang giải thích:
“Chúng tôi chọn hai bối cảnh ‘lợi ích’ và ‘thua lỗ’ vì chúng giúp minh họa cách con người điều chỉnh quyết định khi đối mặt với khả năng được thưởng hoặc bị phạt.”

Kết quả cho thấy, người tham gia tin vào lời nói dối thường xuyên hơn trong các tình huống “lợi ích” — và điều này có liên quan đến hoạt động mạnh hơn ở các vùng não chịu trách nhiệm về đánh giá rủi ro, khen thưởng và nhận thức ý định của người khác.
Đáng chú ý, khi người nói dối là bạn bè, não của cả hai thể hiện sự đồng bộ hoạt động tùy theo bối cảnh:
Nhờ vào mức độ đồng bộ thần kinh này, các nhà nghiên cứu thậm chí có thể dự đoán trước liệu một người có bị bạn mình thuyết phục bởi lời nói dối hay không.
Theo nhóm tác giả, phát hiện này cho thấy con người dễ tin vào lời nói dối hơn khi nó mang lại kỳ vọng về một lợi ích nào đó. Ngoài ra, hoạt động thần kinh đồng bộ giữa bạn bè khi trao đổi thông tin xã hội có thể làm giảm khả năng phân biệt thật - giả của chúng ta, khiến việc đánh giá tính trung thực trở nên kém chính xác hơn.
Nguồn tin: Quantrimang.com:
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
Figma Make: Biến văn bản thành thiết kế chỉ trong vài giây
Thiết lập Figma MCP Server
Thiết kế đầu tiên do Figma agent tạo ra
Video hướng dẫn tạo giấy mời họp phụ huynh
Hướng dẫn tạo hình ảnh, nội dung bằng Tako trên TikTok
Giúp Figma AI sử dụng hệ thống thiết kế của bạn
Hướng dẫn chỉnh sửa ảnh bằng AI trên TikTok
Câu lệnh AI tạo cơ cấu doanh thu theo nguồn - Hướng dẫn cụ thể từ A đến Z
Prompt tạo Thư cảm ơn cho thầy cô giáo
Cách thức hoạt động thực tế của AI Agent
Giải bài tập bằng AI ngay trên TikTok
Cách trích xuất văn bản trong ảnh ngay trên TikTok
7 cách giúp giảm chi phí token khi dùng Claude Code
Viết prompt SEO hiệu quả để AI tạo bài chuẩn Google
Top 5 mô hình Text-to-Speech mã nguồn mở tốt nhất 2026
prompt test Python
Prompt tạo Python script để xử lý ảnh hàng loạt
Top 5 mô hình Text-to-Speech mã nguồn mở tốt nhất 2026
Mẫu prompt tối ưu hóa SQL