«Папа Фрэнсис шокирует мир, одобряет Дональда Трампа на пост президента». «Помощник Клинтона Дж. В. МакГилл найден мертвым». «На складе в Огайо найдены« десятки тысяч »фальсифицированных голосов Клинтона». Эти шокирующие заголовки новостей прошлого года имели одну общую черту: они не были правдой. Ни в малейшей степени. Каждый из них был изготовлен либо по злому умыслу, либо в попытке нажиться на рекламном доходе, чтобы обмануть как можно больше невольных читателей Интернета. Другими словами, они были «поддельными новостями».
Связанный контент
- Борьба с нацистами с поддельными новостями
- Поддельное британское радиошоу, которое помогло победить нацистов
- Средство от распространения поддельных новостей? Учителя истории
Поддельные новости, конечно же, ничего нового. В прошлом он принимал форму брошюр, созданных для размазывания политических врагов, или сенсационных историй, призванных «распространяться по старому» через газетные продажи. Но недавний всплеск ложной информации, вызванный нашими новыми ландшафтами в социальных сетях, продвинул ее вперед как серьезную проблему, достойную национальной и даже международной дискуссии.
Проблема, говорят люди, заключается в том, Что имеет смысл: платформы социальных сетей, такие как Facebook, сталкиваются с критикой за распространение такого рода вводящей в заблуждение или неверной информации, поскольку они позволяют любому пользователю или даже автоматизированному боту публиковать статьи, выглядящие легитимно, которые затем распространяются как лесной пожар через «симпатии». "и" делиться ". Теперь Facebook выпустил новые инструменты для борьбы с поддельными вирусными статьями, в то время как Twitter тестирует новую функцию, позволяющую пользователям отмечать вводящую в заблуждение, ложную или вредоносную информацию.
Но новое исследование, опубликованное на этой неделе в журнале Nature Human Behavior, показывает, что виноваты также ограничения человеческого мозга. Когда люди перегружены новой информацией, они склонны полагаться на далеко не идеальные механизмы совладания, чтобы отличать хорошее от плохого, и в конечном итоге получают преимущество в популярности, а не в качестве, говорится в исследовании. Именно эта смертоносная комбинация насыщения данных и коротких, растянутых интервалов внимания может позволить так эффективно распространять поддельные новости.
«Через такие сети, как Twitter и Facebook, пользователи ежедневно получают доступ к большому количеству передаваемой информации, которая конкурирует за достижение успеха», - говорит Диего Фреголенте Мендес де Оливейра, физик из Северо-западного университета, который изучает, как сети людей работают и ведут Автор исследования.
По словам Оливейры, из-за значительного влияния, которое социальные сети могут оказать на политику и жизнь, различие между хорошей и плохой информацией стало «более важным в современных сетевых информационных сетях, чем когда-либо прежде». Тем не менее, хотя ставки выше, динамика групп единомышленников, подобных тем, которые можно найти в социальных сетях, может подорвать коллективное суждение этих групп - еще сложнее сделать призывы к суждениям о поддельных новостях. Как говорится в исследовании, когда люди получают слишком много информации, они становятся «уязвимыми для манипуляций».
В 2016 году Оливейра намеревался изучить, как информация распространяется в социальных сетях, и, в частности, как «некачественная информация» или фальшивые новости могут вылиться в зараза. Он разработал теоретическую модель, чтобы предсказать, как поддельные новости распространяются в социальных сетях.
Модель не включала реальных пользователей или поддельные статьи. Но он опирался на данные, собранные независимыми наблюдателями о развенчанных (но, тем не менее, популярных) статьях Facebook и Twitter, чтобы вычислить среднее отношение реальных новостей к поддельным новостям в сообщениях, помеченных для просмотра пользователями. Оливейра использовал это соотношение для запуска алгоритма, который он разработал для обмена новостями в сети.
Эта модель была похожа по дизайну на предыдущее исследование, в котором Оливейра показывал, как люди, которые разделяют себя в отдельные сети - например, социальные пузыри единомышленников, которых обычно создают в Facebook, - могут способствовать обману и распространению ложной информации. По ходу размышлений, эти люди с меньшей вероятностью будут подвергаться воздействию информации, противоречащей сообщениям, которыми делятся их друзья-единомышленники, которые могут вытеснить поддельные новости и раскрыть правду.
При относительно низких потоках информации его алгоритм предсказывал, что теоретический пользователь социальных сетей сможет хорошо различать подлинные и поддельные новости, делясь в основном подлинными новостями. Однако, когда Оливейра и его соавторы доработали алгоритм, чтобы отражать все большие и большие потоки информации - эквивалент прокрутки через бесконечный канал в Twitter или Facebook - теоретический пользователь все меньше и меньше способен сортировать качественную информацию из плохой информации.
Оливейра обнаружил, что в целом популярность сильнее влияла на то, разделял ли человек что-то, чем качество. На более высоких уровнях информационного потока этот эффект становился более выраженным, а это означает, что теоретически люди будут тратить меньше времени или вообще не тратить время на оценку качества информации, прежде чем решат поделиться ею. Вскоре, поскольку они уделяли все меньше и меньше внимания каждой части информации, люди делились фальшивыми новостями все чаще и чаще.
При моделируемых наивысших показателях качество части информации никак не сказалось на популярности этой информации. «Мы показываем, что как информационная перегрузка, так и ограниченное внимание способствуют снижению дискриминационной способности системы», - сказала Оливейра по электронной почте.
Хотя модель имеет явные ограничения, она дает одно объяснение того, как распространяются поддельные новости. «Традиционно считается, что истина обладает некоторой присущей ей силой, чтобы преодолеть ложь», - говорит Халук Бингол, инженер по вычислительной технике из университета Богазичи в Турции, который долгое время изучал онлайн-сети. «Точно так же хорошее в конечном счете побеждает плохое. Социальные нормы основаны на этих предположениях. Интересно, что это никогда не проверялось эмпирически».
Бингол, который не участвовал в этом исследовании, говорит, что исследование подчеркивает, что качество и качество информации не всегда выигрывают, когда дело доходит до распространения. Исследования Оливейры согласуются с предыдущими выводами Бингола о выборе отношений и количестве информации. В одном документе он обнаружил, что рекомендация продавца, рекламирующего определенный товар потенциальному клиенту, имела еще большее значение, когда клиенту было представлено больше вариантов на выбор.
«То есть, если вы искусственно увеличиваете количество вариантов, вы можете получить лучшие результаты с тем же« маркетинговым толчком », - говорит Бингол. Другими словами, человеку, перегруженному информацией, гораздо легче манипулировать - как рекламодателям, так и поставщикам поддельных новостей. «Очевидно, что это не сложно сделать сегодня», - добавляет он.
Уолтер Кватрочиокки, специалист по информатике в Школе перспективных исследований IMT в Лукке, Италия, более скептически относится к модели Оливейры. «Чрезмерное упрощение сложной социальной динамики, стоящей за появлением нарратива, может вводить в заблуждение», - говорит Кватрочиокки, который не принимал участия в этом исследовании. Например, используемая модель работала на упрощенном предположении, что пользователи социальных сетей вводят новую информацию с одинаковой скоростью, и что все пользователи начинают с одинаковых интервалов внимания.
В то время как он нашел исследование интересным, Quattrociocchi отмечает, что другие исследования показали, как уклон подтверждения и другие факторы, выходящие за рамки модели Оливейры, могут значительно повлиять на распространение информации в Интернете.
Для будущих исследований Оливейра надеется дополнить свою модель некоторыми из этих других фактов, включая то, как отношение человека к источнику информации влияет на то, как они его обрабатывают, и насколько вероятно, что люди изменят свое мнение при получении информации в Интернете, которая конфликтует с их нынешние убеждения.
В конце концов, Оливейра считает, что прекращение поддельных новостей начинается с читателей. Он предлагает, чтобы люди внимательно читали то, чем они делятся в Интернете, избегали недружелюбных или отписывающихся от них людей создавать онлайн-эхо-камеру и не предполагали, что что-либо заслуживает доверия, даже если они доверяют человеку, разделяющему это. «Имейте в виду, что наши друзья, вероятно, не являются хорошими редакторами и движимы эмоциями и предубеждениями больше, чем объективностью и достоверностью», - отмечает он.
Так что прочитайте эту статью еще раз и проверьте, откуда она появилась, прежде чем нажимать «поделиться».
