Đánh thức tiềm năng ngành “kinh tế học của các câu chuyện”
Tác phẩm của Robert Shiller - Nhà Kinh tế học đạt Giải thưởng Nobel

Trong các nghiên cứu đó, Shiller phê phán kinh tế học chính thống vì bỏ quên khả năng lan truyền mạnh mẽ của các câu chuyện trong việc gây ảnh hưởng tới những sự kiện kinh tế quan trọng (suy thoái kinh tế, đình trệ kinh niên…). Shiller đề xuất rằng, “kinh tế học của các câu chuyện” nên là một lĩnh vực nghiên cứu mới trong ngành kinh tế học. Lĩnh vực nghiên cứu mới này sẽ chú trọng vào sự lan truyền và động năng của các câu chuyện đại chúng, có ảnh hưởng lớn tới nền kinh tế.

Robert Shiller cho rằng, các nhà kinh tế nên chấp nhận việc nghiên cứu định lượng về những thay đổi trong các câu chuyện kinh tế đại chúng (popular economic naratives) một cách nghiêm túc. Với sự ra đời của dữ liệu lớn (big data) và các phương pháp điện toán (computational methods), theo Robert Shiller, các nhà kinh tế nên có một nỗ lực lớn hơn trong việc thu thập dữ liệu theo chuỗi thời gian (time-series data) để nghiên cứu các câu chuyện kinh tế.

Đây là một lĩnh vực nghiên cứu nhiều tiềm năng cho các nhà nghiên cứu thành thạo trong kỹ thuật tính toán và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, vẫn còn đó những vấn đề mà narrative economics phải vượt qua.

Đầu tiên, những thứ gì cấu thành nên “dữ liệu cứng” (hard data) cho việc phân tích thống kê các câu chuyện? Thứ hai, như Shiller đã chỉ ra, làm thế nào để các nhà nghiên cứu phân biệt giữa những câu chuyện chỉ liên kết với một vài sự kiện kinh tế và những câu chuyện thực sự là nguyên nhân dẫn tới một sự kiện kinh tế? Thứ ba là vấn đề về tính “gây sốt” (virality) của các câu chuyện. Shiller gợi ý các nhà kinh tế học về các câu chuyện trong tương lai có thể rút ra từ những những kết quả nghiên cứu đồ sộ về dịch tễ học (epidemiology). Chẳng hạn là hệ thống toán học về cách một vi-rút lây lan ra một quần chủng dân cư.

Ngành “kinh tế học của các câu chuyện” hứa hẹn mang đến những bài học quý báu, giúp con người giải quyết khía cạnh kinh tế của những vấn đề nan giải trong xã hội, như vấn đề môi trường, thông tin giả, hay dịch bệnh...

Vấn đề thứ tư là về ý nghĩa. Các câu chuyện có thể thay đổi ý nghĩa theo thời gian. Điều này có thể hiểu là một câu chuyện có thể được gán những ý nghĩa mới và đạt được được tính lan truyền mới. Những vấn đề rộng lớn đó đã được thảo luận ở trong cuốn sách và trong bài báo của tác giả.

Một số vấn đề khác nữa có thể được kể tới như sau. Đầu tiên, bên cạnh dịch tễ học, ngành dân gian học tính toán (computational folkloristics) cũng có thể chứa đựng nhiều bài học quý giá cho lĩnh vực kinh tế học kể chuyện [3,4]. Ngành nghiên cứu mới này liên quan trực tiếp tới những câu chuyện dân gian. Các nhà nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này đã phát triển các phương pháp tính toán và phương pháp xác định dữ liệu để nghiên cứu về cách câu chuyện dân gian phát triển theo thời gian.

Tiếp đến, về vấn đề ý nghĩa, các nhà kinh tế học kể chuyện trong tương lai phải cân nhắc đến ảnh hưởng của yếu tố văn hoá, vì đã có rất nhiều nghiên cứu chứng minh những ảnh hưởng tinh vi nhưng mang tính hệ thống của văn hoá lên hành vi con người [5]. Theo đó, những yếu tố văn hoá phải được đưa vào xem xét khi phân tích cách mà các câu chuyện kinh tế được gắn với những ý nghĩa nhất định.

Các nhà kinh tế học cần cân nhắc đến ảnh hưởng của yếu tố văn hoá, vì đã có rất nhiều nghiên cứu chứng minh ảnh hưởng tinh vi, nhưng mang tính hệ thống của văn hoá lên hành vi con người.

Thứ ba, tính “lan truyền” [6] chưa thực sự được Robert Shiller định nghĩa một cách rõ ràng. Điều này có thể được giải quyết bởi các ngành nghiên cứu mới xuất hiện.

Sự ra đời của các nền tảng mạng xã hội, ngành xã hội học kỹ thuật số (digital sociology) cùng ngành báo chí kỹ thuật số (digital journalism) đã và đang sản sinh ra những phương pháp mới để tìm hiểu về việc tại sao một số tin tức lại có thể lan truyền mạnh mẽ. Một thành phần quan trọng khác trong xác định tính “lan truyền” đó chính là cảm xúc. Các nghiên cứu về sự lan truyền cảm xúc trong không gian kỹ thuật số [7] có thể sẽ giúp ích rất nhiều cho kinh tế học kể chuyện.

Nội dung cuối cùng và không kém phần quan trọng trong tác phẩm của Shiller là các tài sản tài chính (đặc biệt là đầu cơ) cho thấy, phân phối đuôi to (fat-tailed distribution) và các mô hình rủi ro (risk model) hiện nay sẽ cần bao gồm quy trình nhảy (jump processes), những thứ có thể tạo ra hiện tượng thiên nga đen (black swans) [8-10]. Ngành “kinh tế học của các câu chuyện” mang những đặc tính liên ngành rất rõ ràng và còn rất nhiều tiềm năng để có thể phát triển. Nếu thực hiện chuẩn mực theo các nguyên tắc minh bạch và tự hiệu chỉnh của khoa học [11-12], narrative economics hứa hẹn sẽ mang lại những bài học quý báu, giúp con người giải quyết khía cạnh kinh tế của những vấn đề nan giải trong xã hội ngày nay, như vấn đề môi trường, thông tin giả, hay dịch bệnh [13,14,15].

Tài liệu tham khảo:

1. Shiller, R. J. (2017). Narrative economics. American Economic Review, 107(4), 967-1004.

2. Shiller, R. J. (2019). Narrative economics: How stories go viral and drive major economic events. Princeton University Press.

3. Vuong, Q. H., et al. (2020). On how religions could accidentally incite lies and violence: Folktales as a cultural transmitter. Palgrave Communications, 6(1), 82.

4. Vuong, Q. H., et al (2018). Cultural additivity: behavioural insights from the interaction of Confucianism, Buddhism, and Taoism in folktales. Palgrave Communications, 4(1), 143.

5. de Oliveira, S., & Nisbett, R. E. (2017). Culture changes how we think about thinking: From “Human Inference” to “Geography of Thought”. Perspectives on Psychological Science, 12(5), 782-790.

6. Venturini, T., & Rogers, R. (2019). “API-based Research” or how can digital sociology and journalism studies learn from the Facebook and Cambridge Analytica data breach. Digital Journalism, 7(4), 532-540.

7. Goldenberg, A., & Gross, J. J. (2020). Digital emotion contagion. Trends in Cognitive Sciences, 24(4), 316-328

8. Hoang, T. P. T., & Vuong, Q. H. (2015). A Merton model of credit risk with jumps. Journal of Statistics Applications & Probability Letters, 2(2), 97-103.

9. Nguyen, V. H., Vuong, Q. H., & Tran, M. N. (2005). Central limit theorem for functional of jump Markov processes. Vietnam Journal of Mathematics, 33(4), 443–461.

10. Taylor, J. B., & Williams, J. C. (2009). A black swan in the money market. American Economic Journal: Macroeconomics, 1(1), 58-83.

11. Vuong, Q.-H. (2020). Reform retractions to make them more transparent. Nature, 582(7811), 149. doi:https://doi.org/10.1038/d41586-020-01694-x

12. Vuong, Q.-H. (2018). The (ir)rational consideration of the cost of science in transition economies. Nature Human Behaviour, 2(1), 5-5. doi:10.1038/s41562-017-0281-4

13. Vuong, Q.-H. (2021). The semiconducting principle of monetary and environmental values exchange. Economics and Business Letters, 10(3), 1-9.

14. Williamson, P. (2016). Take the time and effort to correct misinformation. Nature, 540(7632), 171-171

15. Phạm Minh Chính và Vương Quân Hoàng. (2009). Kinh tế Việt Nam - Thăng trầm và đột phá. NXB Chính trị Quốc gia, Hà Nội.

Hồ Mạnh Tùng,

Viện triết học, Viện Hàn lâm Khoa học xã hội Việt Nam và Trung tâm Nghiên cứu Xã hội Liên ngành ISR và Trường đại học Phenikaa

Nguyễn Thành Long,

Ritsumeikan Asia Pacific University, Nhật Bản