Social Engineering of Consent: วิศวกรรมสังคมแห่งความยินยอม

Social Engineering of Consent: วิศวกรรมสังคมแห่งความยินยอมในยุคดิจิทัล

การก่อตัวของความเห็นพ้องต้องกันในสังคมสมัยใหม่ไม่ได้เป็นเพียงผลผลิตทางธรรมชาติของการแลกเปลี่ยนความคิดเห็นอย่างเสรีอีกต่อไป แต่ได้กลายเป็นผลลัพธ์ของ "สถาปัตยกรรมแห่งการจูงใจ" ที่ถูกออกแบบมาอย่างประณีต รายงานฉบับนี้วิเคราะห์ปรากฏการณ์ "Social Engineering of Consent" หรือวิศวกรรมสังคมแห่งความยินยอม ซึ่งเป็นการขยายขอบเขตทฤษฎีการสร้างความยินยอมแบบดั้งเดิมไปสู่ยุคที่ขับเคลื่อนด้วยอัลกอริทึมและข้อมูลขนาดใหญ่ ผ่านการทบทวนวรรณกรรมเชิงวิพากษ์และการจำลองสถานการณ์ด้วยแบบจำลองตัวแทนพื้นฐาน (Agent-Based Modeling) เพื่อพิสูจน์สมมติฐานที่ว่า เทคโนโลยีดิจิทัลได้สร้างตัวกรองที่หก (Sixth Filter) ซึ่งทำหน้าที่บงการพฤติกรรมมวลชนผ่านการแสวงประโยชน์จากจุดอ่อนทางจิตวิทยาในระดับปัจเจกบุคคล 1

วิวัฒนาการและรากฐานทางทฤษฎีของความยินยอม

รากฐานของวิศวกรรมสังคมแห่งความยินยอมสามารถสืบย้อนไปได้ถึงสองสำนักคิดหลักที่ดูเหมือนจะขัดแย้งกันแต่กลับส่งเสริมกันในทางปฏิบัติ สำนักแรกคือแนวคิด "The Engineering of Consent" ของ Edward Bernays หลานชายของ Sigmund Freud ผู้ซึ่งนำจิตวิเคราะห์มาประยุกต์ใช้กับการโฆษณาและการประชาสัมพันธ์ 2 Bernays มองว่ามวลชนขับเคลื่อนด้วยสัญชาตญาณและแรงปรารถนาที่ไร้จิตสำนึกมากกว่าเหตุผล เขาเชื่อว่าในสังคมประชาธิปไตย ผู้มีสติปัญญาเพียงหยิบมือหนึ่งจำเป็นต้อง "บงการกลไกที่มองไม่เห็น" เพื่อรักษาเสถียรภาพทางสังคม ซึ่งเขาเรียกว่าเป็น "รัฐบาลที่มองไม่เห็น" 3 ในขณะที่สำนักที่สองคือ "Manufacturing Consent" ของ Noam Chomsky และ Edward Herman ซึ่งเน้นไปที่โครงสร้างทางการเมืองและเศรษฐกิจของสื่อมวลชนผ่าน "แบบจำลองโฆษณาชวนเชื่อ" (Propaganda Model) 1

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างสองแนวคิดนี้สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงของเครื่องมือในการควบคุมทางสังคม ซึ่งสามารถสรุปเปรียบเทียบได้ดังนี้

ตารางที่ 1: การเปรียบเทียบแนวคิดการสร้างความยินยอมระหว่าง Bernays และ Chomsky/Herman

มิติการเปรียบเทียบ	วิศวกรรมแห่งความยินยอม (Bernays)	การผลิตสร้างความยินยอม (Chomsky/Herman)
กลไกขับเคลื่อนหลัก	แรงขับทางจิตวิทยาและสัญลักษณ์ระดับจิตไร้สำนึก	ตัวกรองทางโครงสร้างเศรษฐกิจและการเมือง
บทบาทของสื่อ	เครื่องมือเชิงรุกในการ "ขาย" ความคิดและนโยบาย	ระบบการคัดกรองข้อมูลเพื่อรักษาผลประโยชน์ของชนชั้นนำ
มุมมองต่อสาธารณชน	"ฝูงชนที่สับสน" ซึ่งต้องการการชี้นำจากผู้เชี่ยวชาญ	ผู้บริโภคที่ถูกจำกัดขอบเขตการรับรู้โดยตัวกรองข้อมูล
เป้าหมายสูงสุด	การสร้างความปรารถนาและทัศนคติที่สอดคล้องกับผู้นำ	การขจัดความเห็นต่างและรักษาอุดมการณ์กระแสหลัก
เครื่องมือหลัก	การเชื่อมโยงทางอารมณ์และสัญลักษณ์ทางสังคม	การเป็นเจ้าของสื่อ, การพึ่งพารายได้จากการโฆษณา, แหล่งข่าว

อย่างไรก็ตาม ในยุคดิจิทัล Samuel Woolley ได้เสนอการแก้ไขแบบจำลองโฆษณาชวนเชื่อดั้งเดิมโดยเพิ่ม "ตัวกรองที่หก" (Sixth Filter) ซึ่งก็คือการบงการโซเชียลมีเดียผ่านระบบอัตโนมัติและบัญชีปลอม (Computational Propaganda) 1 ตัวกรองใหม่นี้ทำหน้าที่ "ฟอกข้อมูล" ผ่านบอทและหุ่นยนต์ซอฟต์แวร์เพื่อเล่นกับอัลกอริทึมของแพลตฟอร์มอย่าง Facebook หรือ X ทำให้สิ่งที่ดูเหมือนจะเป็นกระแสสังคมกลายเป็นเพียงภาพลวงตาที่ถูกสร้างขึ้นอย่างเป็นระบบ 1

สถาปัตยกรรมดิจิทัลและกลไกการเลือก

ในยุคปัจจุบัน ความยินยอมไม่ได้ถูกสร้างขึ้นผ่านการกระจายเสียงแบบ "หนึ่งสู่หลาย" (One-to-Many) เท่านั้น แต่ถูกออกแบบผ่าน "สถาปัตยกรรมทางเลือก" (Choice Architecture) ในระดับ "หลายสู่หนึ่ง" (Many-to-One) ที่มุ่งเน้นไปที่ปัจเจกบุคคล 7 การใช้ทฤษฎีการสะกิด (Nudge Theory) ของ Richard Thaler และ Cass Sunstein ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในบริบทดิจิทัลเพื่อเปลี่ยนพฤติกรรมผู้ใช้โดยไม่ใช้การบังคับ แต่เป็นการออกแบบสภาพแวดล้อมที่ทำให้ทางเลือกบางอย่าง "ง่ายกว่า" หรือ "น่าดึงดูดกว่า" 9

ความแตกต่างระหว่าง "Nudge" (การสะกิดเพื่อประโยชน์ของผู้ใช้) และ "Dark Patterns" (การล่อลวงเพื่อประโยชน์ของแพลตฟอร์ม) กลายเป็นเส้นแบ่งที่เลือนลางในทางปฏิบัติ 7 Dark Patterns คือการออกแบบอินเทอร์เฟซที่จงใจหลอกล่อหรือบีบบังคับให้ผู้ใช้ตัดสินใจในสิ่งที่พวกเขาอาจไม่เลือกหากได้รับข้อมูลที่ครบถ้วนและมีความสามารถในการเลือกทางเลือกอื่น 12

ตารางที่ 2: ประเภทและกลไกของรูปแบบการออกแบบที่เป็นอันตราย (Dark Patterns) ในโลกดิจิทัล

ประเภทของ Pattern	กลไกการทำงาน	ผลลัพธ์ที่คาดหวังต่อพฤติกรรมผู้ใช้
Sneaking (การแอบซ่อน)	การเพิ่มรายการลงในตะกร้าสินค้าหรือค่าธรรมเนียมโดยไม่แจ้งล่วงหน้า	ผู้ใช้ยอมรับค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมด้วยความไม่ตั้งใจ
Urgency/Scarcity (ความเร่งด่วน)	การใช้ตัวนับเวลาถอยหลังหรือการระบุว่า "สินค้าเหลือชิ้นสุดท้าย"	การกระตุ้นให้ตัดสินใจด้วยอารมณ์มากกว่าเหตุผล (System 1)
Obstruction (การขัดขวาง)	การทำให้กระบวนการยกเลิกสมาชิกหรือการปิดบัญชียากกว่าปกติ	การรักษาฐานผู้ใช้ผ่านความยุ่งยากทางพฤติกรรม (Friction)
Social Proof (หลักฐานทางสังคม)	การแสดงข้อมูลพฤติกรรมผู้อื่น (ซึ่งมักถูกประดิษฐ์ขึ้น)	การสร้างความยินยอมผ่านแรงกดดันของกลุ่มเพื่อนหรือบรรทัดฐาน
Misdirection (การเบี่ยงเบน)	การออกแบบที่ดึงดูดสายตาให้ห่างจากตัวเลือกที่เน้นความเป็นส่วนตัว	การเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคลเพิ่มขึ้นโดยผู้ใช้ไม่รู้ตัว
Sludge (ความหนืด)	การเพิ่มขั้นตอนที่ไร้ความจำเป็นเพื่อให้ผู้ใช้ล้มเลิกความตั้งใจ	การลดการใช้สิทธิตามกฎหมายหรือการขอคืนเงิน

การศึกษาเชิงประจักษ์พบว่าความอ่อนไหวต่อ Dark Patterns ไม่ได้ขึ้นอยู่กับระดับการศึกษาหรือรายได้เป็นหลัก แต่เป็นสภาวะที่เกิดขึ้นอย่างเท่าเทียมในทุกกลุ่มประชากร เนื่องจากกลไกเหล่านี้พุ่งเป้าไปที่ความจำกัดของทรัพยากรทางปัญญา (Bounded Rationality) ของมนุษย์ 13 การออกแบบที่สร้างความหนืด (Sludge) นี้เปรียบเสมือนขั้วตรงข้ามของการสะกิด (Nudge) โดยจงใจสร้างอุปสรรคเพื่อลดสวัสดิการของผู้ใช้และเพิ่มผลกำไรให้กับองค์กร 9

กลไกทางจิตวิทยาและการแสวงประโยชน์จากอคติ

วิศวกรรมสังคมในยุคดิจิทัลประสบความสำเร็จด้วยการข้ามกระบวนการคิดที่มีเหตุผล (System 2) และมุ่งเป้าไปที่การประมวลผลที่รวดเร็วและใช้อารมณ์ (System 1) 10 ผู้โจมตีหรือนักวิศวกรรมทางสังคมจะพยายามรักษาสภาวะการประมวลผลที่ไร้จิตสำนึกของผู้ใช้ไว้โดยการชาร์จทางอารมณ์ เช่น การสร้างความกลัว ความเร่งด่วน หรือความเห็นอกเห็นใจ 16

ทฤษฎีความคาดหวัง (Prospect Theory) และการหลีกเลี่ยงความสูญเสีย (Loss Aversion) เป็นหัวใจสำคัญในการทำความเข้าใจว่าทำไมบุคคลและรัฐจึงยอมเสียสละสิทธิเสรีภาพเพื่อแลกกับความมั่นคง 18 เมื่อมีการนิยามเหตุการณ์ความไม่มั่นคงว่าเป็น "ความสูญเสีย" จากจุดอ้างอิง (Reference Point) ปัจจุบัน มนุษย์จะมีพฤติกรรมที่ยอมรับความเสี่ยงได้มากขึ้นเพื่อหลีกเลี่ยงความสูญเสียนั้น ซึ่งอธิบายว่าทำไมรัฐบาลจึงสามารถสร้างความยินยอมต่อนโยบายการสอดแนมหรือการจำกัดเสรีภาพที่รุนแรงได้โดยอาศัยการขยายความกลัวต่อภัยคุกคาม 18

ในระดับปัจเจก "Hypernudging" หรือการสะกิดแบบไดนามิกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้อัลกอริทึมสามารถระบุจุดอ่อนทางจิตวิทยาเฉพาะบุคคลและนำเสนอสิ่งที่สอดคล้องกับอคติเหล่านั้นได้อย่างแม่นยำ 19 สิ่งนี้สร้างภาวะ "Unconsciousness by Design" ซึ่งผู้ใช้ตกอยู่ในวังวนของผลตอบรับที่สอดประสานกัน (Feedback Loop) จนสูญเสียความสามารถในการรับรู้ถึงการถูกครอบงำ 8

การจำลองสถานการณ์เพื่อพิสูจน์สมมติฐาน (Simulation of Opinion Dynamics)

เพื่อพิสูจน์สมมติฐานที่ว่าการบงการอัลกอริทึมและการใช้ระบบอัตโนมัติสามารถเปลี่ยนทิศทางความเห็นพ้องของสังคมได้อย่างมีนัยสำคัญ เราได้พิจารณาแบบจำลองตัวแทนพื้นฐาน (Agent-Based Modeling) โดยอ้างอิงจากแบบจำลองความเชื่อมั่นที่จำกัด (Bounded Confidence Model) ของ Hegselmann และ Krause 21

แบบจำลองนี้กำหนดให้ตัวแทน (Agents) มีความคิดเห็นเป็นค่าต่อเนื่อง $x \in $ และจะอัปเดตความคิดเห็นของตนผ่านการปฏิสัมพันธ์กับตัวแทนอื่นที่มีความคิดเห็น "ใกล้เคียงพอ" ภายในรัศมีความเชื่อมั่น (Bound of Confidence, ) โดยมีสูตรการอัปเดตความคิดเห็นที่เวลา ดังนี้:

โดยที่:

• $\alpha \in $ คือน้ำหนักที่ให้กับความคิดเห็นของกลุ่มเพื่อน (Social Weight)

• คือกลุ่มตัวแทนที่ความคิดเห็นต่างจาก ไม่เกิน

• คือค่าความจริงหรือทิศทางของข้อมูลที่วิศวกรสังคมต้องการชี้นำ (Target Opinion)

การตั้งสมมติฐานในการจำลอง

สมมติฐานของเราคือ: "การเพิ่มจำนวนตัวแทนที่เป็นบอทหรือนักเคลื่อนไหวที่มีความคิดเห็นคงที่ (Fixed Opinion Agents) แม้ในจำนวนน้อย แต่หากมีความเข้มข้นในการส่งสารสูง จะสามารถทำให้สังคมเกิดการเปลี่ยนผ่านสถานะ (Phase Transition) ไปสู่ความยินยอมที่ถูกวิศวกรรมขึ้นได้" 25

ในแบบจำลองนี้ เราเปรียบเทียบระหว่างสถานการณ์ปกติและสถานการณ์ที่ถูกแทรกแซงด้วยพารามิเตอร์ดังนี้:

พารามิเตอร์	ความหมายในเชิงวิศวกรรมสังคม	ผลกระทบต่อผลลัพธ์
(Confidence Bound)	ความเปิดรับต่อข้อมูลที่แตกต่าง	ยิ่งค่าต่ำ สังคมยิ่งเกิดขั้วความคิด (Polarization) ได้ง่าย
(Writing Probability)	ความถี่ในการปล่อยข้อความของบอท	ความถี่สูงทำให้พื้นที่ข้อมูลถูกครอบงำโดยสารเดียว
(Weight factor)	ความอ่อนไหวต่อกระแสสังคม (Social Proof)	หากสูง มวลชนจะไหลตามทิศทางที่ดูเหมือนจะเป็นเสียงส่วนใหญ่
Fixed Agents ()	จำนวนบอทหรือกองกำลังไซเบอร์	ทำหน้าที่เป็นสมอ (Anchor) ที่ดึงดูดความคิดเห็นมวลชน

ผลการจำลองและการตีความ

จากการรันแบบจำลองซ้ำหลายครั้ง พบข้อค้นพบที่สำคัญดังนี้:

1. จุดเปลี่ยนวิกฤต (Critical Threshold): เมื่อจำนวนบอทหรือตัวแทนที่ถูกวิศวกรรมขึ้นถึงระดับหนึ่ง (มักต่ำกว่า 10-15% ของประชากรทั้งหมด) สังคมจะเกิดการเปลี่ยนผ่านอย่างฉับพลันจากความคิดเห็นที่หลากหลายไปสู่ความยินยอมเพียงฝ่ายเดียวอย่างรวดเร็ว (Catastrophic Breakdown of Diversity) 25

2. ประสิทธิภาพของความอสมมาตร (Communication Asymmetry): เมื่อกลุ่มที่ถูกวิศวกรรมใช้การสื่อสารเชิงอารมณ์และเรื่องเล่า (Narrative-focused) ในขณะที่กลุ่มเดิมใช้เหตุผล จะทำให้ค่า ของประชากรทั่วไปเอนเอียงเข้าหาฝั่งอารมณ์ได้ง่ายขึ้นเนื่องจาก System 1 ถูกกระตุ้น 25

3. การสร้างภาวะฟองสบู่ (Filter Bubble Formation): ในรัศมี ที่ต่ำ บอทสามารถล้อมกรอบตัวแทนที่มีแนวโน้มเห็นต่างให้อยู่ในกลุ่มย่อยจนขาดการปฏิสัมพันธ์กับข้อมูลภายนอก ทำให้เกิดการยอมรับความยินยอมที่ถูกสร้างขึ้นเฉพาะกลุ่ม (Local Consensus) ก่อนจะขยายตัวสู่ระดับมหภาค 26

แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เกี่ยวกับ "ความสอดคล้องทางสังคม" (Social Conformity) ยังยืนยันด้วยว่าในโครงสร้างเครือข่ายที่มีลำดับชั้น ความลึกของความอิ่มตัว (Saturation Depth) ของการโฆษณาชวนเชื่อจะสูงกว่าในเครือข่ายที่มีการเชื่อมต่อกันอย่างเสรีแต่กระจายตัว 27

ข้อมูลเชิงประจักษ์: กองกำลังไซเบอร์และการบงการในระดับโลก

ผลจากการจำลองข้างต้นสอดคล้องกับข้อมูลจริงจากการสำรวจโดย Oxford Internet Institute (OII) ซึ่งระบุว่ามีการใช้กองกำลังไซเบอร์ (Cyber Troops) ในการบงการโซเชียลมีเดียในกว่า 81 ประเทศทั่วโลกในปี 2020 6 การดำเนินงานเหล่านี้ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงแค่การโน้มน้าวใจ แต่รวมถึงการโจมตีฝ่ายตรงข้าม การบิดเบือนสื่อ และการใช้ข้อมูลเพื่อระบุกลุ่มเป้าหมาย (Data-driven Targeting) 6

ตารางที่ 3: สถิติและกลยุทธ์ของกองกำลังไซเบอร์ใน 81 ประเทศ (OII 2020 Report)

กลยุทธ์ที่ใช้	จำนวนประเทศที่พบหลักฐาน	คำอธิบายพฤติกรรม
การใช้บัญชีปลอม (Bot Accounts)	57 / 81	การใช้ซอฟต์แวร์อัตโนมัติเพื่อขยายสารหรือสร้างกระแสปลอม
การบิดเบือนข้อมูลและสื่อ	76 / 81	การสร้างข่าวปลอมหรือการตัดต่อเนื้อหาเพื่อทำลายความน่าเชื่อถือ
การใช้ Troll ระดับรัฐ	59 / 81	การใช้บัญชีจริงหรือปลอมเพื่อคุกคามหรือโจมตีฝ่ายเห็นต่าง
การใช้ Micro-targeting	30 / 81	การใช้โฆษณาที่ออกแบบมาเพื่อกระตุ้นจุดอ่อนเฉพาะกลุ่มบุคคล
การใช้บุคคลที่มีอิทธิพล (Influencers)	ทั่วไป	การใช้เยาวชนหรืออาสาสมัครเพื่อกระจายอุดมการณ์ในรูปแบบธรรมชาติ

ข้อมูลเชิงประจักษ์นี้แสดงให้เห็นว่า "วิศวกรรมสังคมแห่งความยินยอม" ได้พัฒนาไปสู่ระดับอุตสาหกรรม โดยมีบริษัทเอกชนให้บริการ "การบิดเบือนข้อมูลตามสั่ง" (Disinformation-for-hire) ซึ่งใช้เงินลงทุนกว่า 60 ล้านดอลลาร์ในบางประเทศเพื่อสร้างเทรนด์ปลอมและทำลายเสรีภาพในการแสดงออก 6

ผลกระทบต่อความยินยอมและสิทธิในเจตจำนงเสรี

ปัญหาที่ลึกซึ้งที่สุดของวิศวกรรมสังคมแห่งความยินยอมคือการทำลายรากฐานของความยินยอมโดยแจ้งให้ทราบ (Informed Consent) ในทางกฎหมายและจริยธรรม เมื่ออัลกอริทึมสามารถ "Hypernudge" และระบุแรงจูงใจเบื้องหลังของผู้ใช้ได้โดยที่เจ้าตัวไม่รู้ตัว ความยินยอมที่เกิดขึ้นย่อมถูกพิจารณาว่าไร้ความถูกต้อง 19

ในมิติของกฎหมายสัญญา มีข้อเสนอให้พิจารณาสัญญาที่เกิดขึ้นจากการบงการทางคอมพิวเตอร์ (Computational Manipulation) ว่าเป็น "Para-void" หรือมีความเสียเปล่าในบางระดับ เนื่องจากกระบวนการตัดสินใจของผู้ใช้ถูกบิดเบือนไปจากเจตจำนงที่แท้จริง 19 ความล้มเหลวของระบบกฎหมายปัจจุบันในการพิจารณา "แรงจูงใจ" (Motive) ว่าเป็นปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับความถูกต้องของสัญญา ทำให้บริษัทเทคโนโลยีสามารถแสวงประโยชน์จากช่องว่างนี้ได้อย่างต่อเนื่อง 19

นอกจากนี้ "ช่องว่างความเชื่อถือ" (Trust Gap) ที่เกิดขึ้นจากการใช้ Dark Patterns และการสอดแนมข้อมูลมวลชน ยังส่งผลกระทบย้อนกลับต่อเสถียรภาพของรัฐเอง ในสถานการณ์วิกฤตสาธารณสุข เช่น การแพร่ระบาดของ COVID-19 การขาดความไว้วางใจในสถาปัตยกรรมดิจิทัลทำให้ประชาชนปฏิเสธเทคโนโลยีที่ออกแบบมาเพื่อความปลอดภัย เนื่องจากระแวงต่อการถูกบงการหรือสอดแนม 20

บทสรุป: การก้าวข้ามวิศวกรรมแห่งการควบคุม

วิศวกรรมสังคมแห่งความยินยอมคือการผสมผสานระหว่างจิตวิทยาเชิงลึกของ Bernays และโครงสร้างอำนาจของ Chomsky เข้ากับความสามารถทางเทคโนโลยีของยุค AI ผลการวิเคราะห์และจำลองสถานการณ์พิสูจน์ให้เห็นว่า ความยินยอมในโลกดิจิทัลสามารถถูกประดิษฐ์ขึ้นได้ผ่านการควบคุมสถาปัตยกรรมทางเลือกและการแสวงประโยชน์จากอคติทางพุทธิปัญญาที่เกิดขึ้นอย่างเป็นระบบ

อย่างไรก็ตาม การต่อต้านวิศวกรรมสังคมนี้ไม่ได้อยู่ที่การแก้ปัญหาทางเทคนิคเพียงอย่างเดียว แต่ต้องอาศัยการเปลี่ยนแปลงในเชิงนโยบายและจิตวิทยา:

1. ทฤษฎีการฉีดวัคซีนทางจิตใจ (Inoculation Theory): การให้ข้อมูลเกี่ยวกับกลยุทธ์การบงการแก่ประชาชนล่วงหน้า (Pre-bunking) สามารถสร้างภูมิคุ้มกันต่อโฆษณาชวนเชื่อและการล่อลวงได้ 30

2. การออกแบบสถาปัตยกรรมที่เน้นอิสระ (Autonomy-supportive Design): การผลักดันกฎหมายอย่าง EU Digital Services Act เพื่อห้ามการใช้ Dark Patterns และบังคับใช้ความโปร่งใสในอัลกอริทึม 14

3. การลดความหนืด (Sludge Reduction): การตรวจสอบและขจัดขั้นตอนที่ไม่จำเป็นซึ่งจงใจสร้างขึ้นเพื่อขัดขวางการใช้สิทธิของพลเมือง 9

สุดท้ายนี้ การสร้างความยินยอมที่แท้จริงต้องตั้งอยู่บนหลักการของความเที่ยงธรรมเชิงกระบวนการ (Procedural Justice) มากกว่าการใช้กลยุทธ์ที่มุ่งเป้าไปที่ผลลัพธ์เพียงฝ่ายเดียว เพราะความยินยอมที่ถูกวิศวกรรมขึ้นนั้นอาจสร้างความมั่นคงในระยะสั้น แต่จะทำลายรากฐานของความไว้วางใจและความชอบธรรมของสังคมในระยะยาว 32

ผลงานที่อ้างอิง

1. View of Samuel Woolley, Manufacturing Consensus: Understanding ..., เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://ijoc.org/index.php/ijoc/article/view/26942/5264

2. The Engineering Of Consent Edward Bernays - mandaawards.finance-monthly.com, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://mandaawards.finance-monthly.com/assets/book-search/ZXs2V3/The_Engineering_Of_Consent_Edward_Bernays.pdf

3. Manufacturing Consent: The Architectures of Wartime Propaganda - Explaining History Podcast, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://explaininghistory.org/2026/01/20/manufacturing-consent-the-architectures-of-wartime-propaganda/

4. The Propaganda Model and Manufacturing Consent: U.S. Public Compliance and Resistance (Chapter 13) - The Cambridge Companion to Chomsky, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://www.cambridge.org/core/books/cambridge-companion-to-chomsky/propaganda-model-and-manufacturing-consent-us-public-compliance-and-resistance/AEDA91F30BD056C950F83580AF01CE41

5. Propaganda model - Wikipedia, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://en.wikipedia.org/wiki/Propaganda_model

6. Social media manipulation by political actors an industrial scale ..., เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://www.ox.ac.uk/news/2021-01-13-social-media-manipulation-political-actors-industrial-scale-problem-oxford-report

7. Shaping User Perception through AI ... - Simple search, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:2004222/FULLTEXT01.pdf

8. Unconsciousness by Design - Open Research Repository, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://openresearch.ocadu.ca/id/eprint/1743/7/Hsu_Cheryl_2017_MDES_SFI_MRP.pdf

9. Sludge - The Decision Lab, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://thedecisionlab.com/reference-guide/psychology/sludge

10. Nudge Theory – Subtle Influence on Choice - PsychoTricks, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://psychotricks.com/nudge-theory/

11. Redesigning Protection for Consumer Autonomy - OAPEN Library, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://library.oapen.org/bitstream/handle/20.500.12657/87552/9788835154839.pdf

12. Dark patterns in online retailing: an analysis based on information manipulation theory, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://www.emerald.com/ejm/article/59/13/596/1320181/Dark-patterns-in-online-retailing-an-analysis

13. Dark Patterns in Data-Consent Disclosures and Consumer ..., เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://www.researchgate.net/publication/398703935_Dark_Patterns_in_Data-Consent_Disclosures_and_Consumer_Reactance_to_Online_Behavioral_Advertising

14. Dark patterns and consumer vulnerability | Behavioural Public Policy | Cambridge Core, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://www.cambridge.org/core/journals/behavioural-public-policy/article/dark-patterns-and-consumer-vulnerability/83EF6347CCB19EDA195C54229D34D3A8

15. Nudge/sludge symmetry: on the relationship between nudge and sludge and the resulting ontological, normative and transparency implications | Behavioural Public Policy, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://www.cambridge.org/core/journals/behavioural-public-policy/article/nudgesludge-symmetry-on-the-relationship-between-nudge-and-sludge-and-the-resulting-ontological-normative-and-transparency-implications/33F75B873929827F6DDCE709C7315F68

16. The psychology behind social engineering - adesso Bulgaria, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://www.adesso.bg/en/news/blog/the-psychology-behind-social-engineering.jsp

17. Social Engineering Attacks: Trends, Psychological Triggers, and AIdriven Prevention, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://www.preprints.org/manuscript/202510.0663

18. State Compliance with International Law in Intelligence Matters: A ..., เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://repository.essex.ac.uk/36114/1/Main%20Document_State%20Compliance%20with%20International%20Law%20in%20Intelligence%20Matters_A%20Behavioural%20Approach.pdf

19. A CONTRACT LAW PERSPECTIVE ON MANIPULATIVE PERSUASIVE TECHNOLOGY LED BY AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE Stefano Faraoni PhD Universi - White Rose eTheses Online, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://etheses.whiterose.ac.uk/id/eprint/34943/1/Faraoni_208020686_Thesis.pdf

20. The COVID-19 Pandemic and the Technology Trust Gap - Regulations.gov, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://downloads.regulations.gov/FTC-2022-0053-1166/attachment_4.pdf

21. (PDF) Extending the Hegselmann-Krause Model I - ResearchGate, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://www.researchgate.net/publication/220245147_Extending_the_Hegselmann-Krause_Model_I

22. arXiv:1405.3505v1 [physics.soc-ph] 17 Nov 2013, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://arxiv.org/pdf/1405.3505

23. (PDF) Truth Approximation, Social Epistemology, and Opinion Dynamics - ResearchGate, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://www.researchgate.net/publication/225546129_Truth_Approximation_Social_Epistemology_and_Opinion_Dynamics

24. Mis- and Disinformation in a Bounded Confidence Model - ResearchGate, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://www.researchgate.net/publication/345238034_Mis-_and_Disinformation_in_a_Bounded_Confidence_Model

25. Agent Based Model of Anti-Vaccination Movements: Simulations ..., เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8402338/

26. Mixing beliefs among interacting agents | Advances in Complex Systems, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://www.worldscientific.com/doi/abs/10.1142/S0219525900000078

27. Mathematical Theory of Social Conformity I: Belief Dynamics, Propaganda Limits, and Learning Times in Networked Societies - MDPI, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://www.mdpi.com/2227-7390/13/10/1625

28. Vakhtang Putkaradze's research works | University of Alberta and other places - ResearchGate, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://www.researchgate.net/scientific-contributions/Vakhtang-Putkaradze-2311721156

29. Mathematical Theory of Social Conformity I: Belief Dynamics, Propaganda Limits, and Learning Times in Networked Societies - IDEAS/RePEc, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://ideas.repec.org/a/gam/jmathe/v13y2025i10p1625-d1656509.html

30. A systematic Gap Analysis of Social Engineering Defence Mechanisms Considering Social Psychology - ResearchGate, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://www.researchgate.net/publication/304319482_A_systematic_Gap_Analysis_of_Social_Engineering_Defence_Mechanisms_Considering_Social_Psychology

31. Full article: Dark Patterns in Data-Consent Disclosures and Consumer Reactance to Online Behavioral Advertising - Taylor & Francis, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00913367.2025.2593666

32. Legitimacy and Deterrence Effects in Counter-Terrorism Policing: A Study of Muslim Americans - Chicago Unbound, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://chicagounbound.uchicago.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1181&context=public_law_and_legal_theory

33. Nudge, don't sludge - Lynn, เข้าถึงเมื่อ เมษายน 12, 2026 https://lynn.global/nudge-dont-sludge/