"Pope Francis mengejutkan dunia, menyokong Donald Trump untuk presiden." "Penolong Clinton JW McGill ditemui mati." "Puluhan ribu undi Clinton yang ditemui di gudang Ohio." Ini tajuk utama berita yang mengejutkan sepanjang tahun lalu, semuanya mempunyai satu perkara yang sama: Mereka tidak benar. Tidak terkecil. Setiap telah dihasilkan, sama ada dari niat jahat atau percubaan untuk menghasilkan pendapatan pengiklanan, dalam usaha untuk menipu seberapa banyak pembaca Internet yang tidak disengajakan. Mereka, dengan kata lain, "berita palsu."
Kandungan Terkait
- Berjuang dengan Nazi Dengan Berita Palsu
- The Show Radio British Palsu yang Membantu Mengalahkan Nazi
- Ubat untuk Penyebaran Berita Palsu? Guru Sejarah
Berita palsu, tentu saja, bukan sesuatu yang baru. Pada masa lalu, ia mengambil bentuk risalah yang dibuat untuk membuang musuh politik atau cerita sensasi yang direka untuk "pergi virus" cara lama melalui jualan akhbar. Tetapi lonjakan maklumat palsu baru-baru ini oleh landskap media sosial baru kami telah mendorongnya sebagai satu masalah yang serius untuk perdebatan nasional dan bahkan antarabangsa.
Masalahnya, kata orang, adalah medium. Yang masuk akal: Platform media sosial seperti Facebook menghadapi kritikan untuk membolehkan penyebaran maklumat seperti ini mengelirukan atau tidak betul, kerana ia membenarkan pengguna atau bot automatik untuk menyiarkan artikel yang sah, yang kemudiannya menyebar seperti api liar melalui "suka "dan" perkongsian. " Sekarang Facebook telah melancarkan alat baru untuk melancarkan artikel virus palsu, sementara Twitter sedang menguji ciri baru untuk membiarkan pengguna menandakan maklumat yang mengelirukan, palsu atau berbahaya.
Tetapi kajian baru yang diterbitkan minggu ini dalam jurnal Nature Human Behavior menunjukkan bahawa batasan-batasan otak manusia juga harus dipersalahkan. Apabila orang ramai menggunakan maklumat baru, mereka cenderung bergantung kepada mekanisme penangguhan yang kurang ideal untuk membezakan kebaikan dari yang buruk, dan mengakhiri populariti keistimewaan terhadap kualiti, kata kajian itu. Ia adalah gabungan yang mematikan data tepu dan rentang perhatian yang pendek dan meluas yang dapat membolehkan berita palsu menyebar dengan begitu berkesan.
"Melalui rangkaian seperti Twitter dan Facebook, para pengguna terdedah setiap hari ke sejumlah besar maklumat yang dapat diterima untuk mencapai kejayaan, " kata Diego Fregolente Mendes de Oliveira, ahli fizik di Northwestern University yang mengkaji bagaimana rangkaian kerja dan memimpin orang pengarang kajian.
Oleh kerana kesan-kesan penting yang boleh dimiliki media sosial terhadap politik dan kehidupan, Oliveira berkata, membezakan antara maklumat yang baik dan buruk telah menjadi "lebih penting dalam rangkaian maklumat dalam talian hari ini berbanding sebelumnya." Namun, walaupun kepentingannya lebih tinggi, dinamika golongan yang suka berfikiran seperti yang terdapat di media sosial dapat menjejaskan penghakiman kolektif kumpulan-kumpulan itu-membuat panggilan penghakiman tentang berita palsu lebih keras lagi. Seperti yang dikatakan oleh kajian ini, apabila diberikan terlalu banyak maklumat, manusia menjadi "lemah untuk manipulasi."
Pada tahun 2016, Oliveira berhasrat untuk mengkaji bagaimana penyebaran maklumat di rangkaian sosial, dan khususnya bagaimana "maklumat yang berkualiti rendah" atau berita palsu boleh berakhir seperti penularan. Dia merancang model teoritis untuk meramalkan bagaimana berita palsu menyebar di rangkaian sosial.
Model ini tidak memasukkan pengguna sebenar manusia atau artikel palsu sebenar. Tetapi ia menggambarkan data yang dikumpulkan oleh pemerhati bebas mengenai artikel Facebook dan Twitter yang dibebaskan (tetapi tetap popular) untuk mengira nisbah purata berita sebenar kepada berita palsu dalam jawatan yang ditandai untuk disemak oleh pengguna. Oliveira menggunakan nisbah ini untuk menjalankan algoritma yang dia bentuk pada perkongsian berita dalam rangkaian.
Model ini sama dalam reka bentuk untuk kajian sebelumnya di mana Oliveira menunjukkan bagaimana orang-orang yang memisahkan diri mereka ke dalam rangkaian yang berasingan-gelembung sosial orang-orang yang berfikiran yang cenderung untuk membuat di Facebook, misalnya-boleh menyumbang kepada tipuan dan menyebarkan maklumat palsu. Memandangkan pemikiran itu berlaku, orang-orang ini kurang cenderung untuk didedahkan kepada maklumat yang bertentangan dengan jawatan yang dikongsi rakan-rakan mereka yang sama yang dapat membuang berita palsu dan mendedahkan kebenaran.
Pada arus maklumat yang agak rendah, algoritmanya meramalkan bahawa pengguna media sosial teoritis dapat mendiskriminasikan berita tulen dan palsu dengan baik, berkongsi kebanyakan berita tulen. Walau bagaimanapun, kerana Oliveira dan rakan-rakannya mengagak algoritma untuk mencerminkan aliran maklumat yang lebih besar dan lebih besar-sama dengan menatal menerusi suapan Twitter atau Facebook yang tidak berkesudahan-pengguna teori terbukti kurang dan kurang dapat menyusun maklumat berkualiti daripada maklumat buruk.
Oliveira mendapati bahawa, secara umum, populariti mempunyai kesan yang lebih kuat sama ada seseorang berkongsi sesuatu daripada kualiti. Pada tahap aliran maklumat yang lebih tinggi yang memberi kesan menjadi lebih jelas, bermakna orang akan secara teorinya menghabiskan masa kurang atau tidak menilai kualiti maklumat sebelum memutuskan untuk membaginya. Tidak lama kemudian, kerana mereka membayar sedikit perhatian dan kurang perhatian kepada setiap maklumat, orang ramai berkongsi berita palsu pada kadar yang lebih tinggi dan lebih tinggi.
Pada kadar tertinggi yang dimodelkan, kualiti sekeping maklumat mempunyai kesan sifar terhadap populariti maklumat tersebut. "Kami menunjukkan bahawa kedua-dua beban maklumat dan perhatian terhad menyumbang kepada kemerosotan dalam kuasa diskriminatif sistem, " kata Oliveira melalui e-mel.
Walaupun model itu mempunyai batasan yang jelas, ia memberikan satu tafsiran tentang bagaimana spread berita palsu. "Secara tradisinya dipercayai bahawa kebenaran mempunyai kuasa yang wujud untuk mengatasi yang salah, " kata Haluk Bingol, jurutera komputer di Boğaziçi University di Turki yang telah lama mempelajari rangkaian dalam talian. "Begitu juga, yang baik akhirnya mengalahkan yang buruk, norma-norma sosial didasarkan pada andaian-andaian ini, menariknya ini tidak pernah diuji secara empirik."
Bingol, yang tidak terlibat dalam kajian ini, mengatakan kajian itu menyoroti bagaimana kualiti kualiti maklumat tidak selalu menang apabila ia disalurkan. Penyelidikan Oliveira sejajar dengan penemuan terdahulu Bingol mengenai pilihan hubungan dan jumlah maklumat. Dalam satu kertas, dia mendapati bahawa saranan pedagang yang mengiklankan barang tertentu kepada pelanggan potensial menjadi lebih kuat apabila pelanggan diberikan lebih banyak pilihan untuk dipilih.
"Maksudnya, jika anda secara artifik meningkatkan bilangan pilihan, anda boleh memperoleh hasil yang lebih baik dengan 'push marketing yang sama, '" kata Bingol. Dalam erti kata lain, seseorang yang dibebani dengan maklumat lebih mudah untuk memanipulasi-untuk pengiklan, dan untuk penyedia berita palsu. "Jelas sekali ini tidak sukar dilakukan hari ini, " tambahnya.
Walter Quattrociocchi, seorang saintis komputer di Sekolah IMT untuk Pengajian Lanjutan Lucca di Itali, lebih ragu dengan model Oliveira. "Mengatasi masalah dinamika sosial yang rumit di sebalik kemunculan cerita boleh mengelirukan, " kata Quattrociocchi, yang tidak terlibat dalam penyelidikan ini. Sebagai contoh, model yang digunakan bekerja pada asumsi mudah bahawa pengguna media sosial memperkenalkan maklumat baru pada kadar yang sama, dan pengguna semua bermula dengan tumpuan perhatian yang sama.
Walaupun dia mendapati kajian itu menarik, Quattrociocchi mencatatkan bahawa penyelidikan lain telah menunjukkan betapa bias pengesahan dan faktor lain di luar skop model Oliveira dapat mempengaruhi penyebaran maklumat secara dalam talian.
Untuk penyelidikan masa depan, Oliveira berharap untuk meningkatkan modelnya dengan beberapa fakta lain, termasuk bagaimana hubungan seseorang dengan penyebar maklumat mempengaruhi bagaimana mereka memprosesnya, dan bagaimana orang mungkin akan mengubah fikiran mereka apabila menerima maklumat dalam talian yang bercanggah dengan kepercayaan semasa mereka.
Pada penghujung hari, Oliveira percaya bahawa menghentikan berita palsu bermula dengan pembaca. Dia mencadangkan bahawa orang membaca dengan teliti apa yang mereka kongsi dalam talian, mengelakkan orang yang tidak berkawan atau tidak mencuba untuk mencipta bilik echo dalam talian, dan elakkan apa-apa yang boleh dipercayai walaupun mereka mempercayai orang yang berkongsinya. "Perlu diingat bahawa rakan-rakan kita mungkin bukan editor yang baik dan didorong oleh emosi dan bias lebih daripada objektif dan kepercayaan, " katanya.
Jadi beri artikel ini membaca yang lain, dan periksa di mana ia datang sebelum anda mengklik "berkongsi."
