あなたがソーシャルメディアからあなたのニュースを入手した場合、 ほとんどのアメリカ人は毎日の詐欺、噂、陰謀論、誤解を招くニュースにさらされています。 正直な情報源からの信頼できる情報がすべて混じっていると、本当のことは分かりにくいことがあります。
実際、私の研究チームがコロンビア大学のデータを分析したところ、 非常に包括的なソフトウェア ソリューションのための Emergent 噂のトラッカーは、これが 間違った情報がウイルスに感染する可能性が高い 信頼できる情報として。
多くの人が、このようなデジタル誤情報の猛攻撃 結果に影響を与えた 2016米国選挙の 真実はわかっていませんが、それが完全に可能であると信じる理由はありますが、 過去の分析 & 他国からのアカウント。 それぞれの誤報は、私たちの意見の形成に寄与します。 全体として、その害は非常に現実的かもしれません。
ソーシャルメディアを通じて誤った情報が広がったという研究者として、私は、最近発表されたように、ニュースフェイザーの広告販売能力を制限していることを知っています でログイン & Facebook正しい方向への一歩です。 しかし、政治的動機によって引き起こされる虐待を抑制するものではない。
ソーシャルメディアの活用
10年前、私の同僚と私は 実験 大学生の72％が友人からのものであると思われるリンクを信じていました。たとえフィッシングサイトの個人ログイン情報を入力する時点まででした。 この広範な脆弱性は、悪意のある操作の別の形を示唆しました。人々はまた、社会的な連絡先からのリンクをクリックしたときに受け取った誤った情報を信じるかもしれません。
そのアイデアを探るため、私は 偽のウェブページ 「有名人Yとベッドで捉えられた有名人X！」のようなものがランダムにコンピュータで生成されたゴシップニュースで表示されます。名前を検索したサイトを訪れた人は、その人物に関する物語を自動的に作成するスクリプトを起動します。 サイトには、無意味なテキストと構成された「事実」が含まれているとの免責条項がサイトに含まれていました。私もこのページに広告を掲載しました。 月末に、私は広告の収入を郵送して小切手を受け取りました。 それは私の証拠です。偽のニュースはインターネットを偽りで汚染することでお金を稼ぐことができます。
悲しいことに、私はこの考えを持つ唯一の人ではありませんでした。 10年後、私たちは 偽のニュース業界 & デジタル誤報。 Clickbaitサイトは、広告からお金を稼ぐために詐欺を作り、いわゆる超党派サイトは世論に影響を及ぼす噂や陰謀理論を公表し、広める。
この業界は、いかに簡単に作成できるかによって強化されています 社会的なボット実際の人のように見えるソフトウェアによって制御される偽のアカウントは、実際の影響力を持つことができます。 私の研究 ラボ 偽の草の根のキャンペーンの多くの例を明らかにした 政治的な宇宙飛行.
これに対応して、 BotOrNot 社会的なボットを検出するツール。 それは完璧ではありませんが、 十分に正確 Brexitと抗バックス運動の説得キャンペーンを明らかにする。 BotOrNotを使用して、私たちの同僚は、 大部分 2016選挙についてのオンラインチャッターは、ボットによって生成されました。
情報バブルの作成
私たちの人間は、社会的、認知的、経済的、アルゴリズム的な複雑なセットの複雑なセットのおかげで、デジタル誤報による操作に脆弱です。 これらのいくつかは良い理由から進化しました。私たちの社会界からのシグナルを信頼し、私たちの経験と矛盾する情報を拒絶することは、捕食者が捕食者を回避するのに適した時に役立ちました。 しかし、今日のオンラインネットワークの縮小では、地球の反対側の陰謀理論家とのソーシャルネットワーク接続は、私の意見を知らせる助けにはならない。
私たちの友人をコピーし、意見の違う人のコメントを解除すると、 偏光 研究者はあなたが高精度であるかどうかを知ることができます 自由主義的または保守的な あなたの友達を見るだけで。 ネットワークの構造はとてもです 密集 いずれかの誤情報があるグループ内でほぼ瞬間的に広がり、それが他のグループに到達しないように分別される。
私たちのバブルの中で、私たちは選択的に私たちの信念に沿った情報にさらされています。 それは関与を最大限にする理想的なシナリオですが、健全な懐疑心を発展させるための有害なものです。 確証バイアス 見出しを共有する 読書せずに 記事。
私たちの研究室では、私たち自身の研究プロジェクトが 悪質な誤報キャンペーン 2014米国中期選挙まで実行している。 何が起きているのか調査したところ、私たちの研究に関する偽のニュース記事が、政治的に活発なユーザーの大規模かつ同質のコミュニティである1人のパルチザンエコーチャンバー内のTwitterユーザーによって主に共有されていることがわかりました。 これらの人々は迅速にリツイートし、情報を暴露することを避けました。
ウイルスの必然性
私たちの研究は、ソーシャルネットワークの構造と限られた注意を払って、 避けられない その一部 ミーム その品質に関係なく、ウイルスに感染します。 たとえ個人がより高い品質の情報を共有する傾向にあるとしても、ネットワーク全体は、信頼性の高い情報と製作された情報とを区別するのに有効ではない。 これは、私たちが野生で観察したすべてのウィルスの偽装を説明するのに役立ちます。
注目経済 残りの部分を処理します：特定のトピックに注意を向けると、そのトピックに関する詳細情報が生成されます。 実際の真実を報告するよりも、情報を作ってそれを事実として伝えるほうが安いです。 保守派は、教皇がトランプを支持したことを読んで、リベラルはクリントンを支持したと読む。 彼はどちらもしなかった.
アルゴリズムに従う
フィード内のすべての投稿には注意を払うことができないため、アルゴリズムによって表示内容と表示内容が決定されます。 今日のソーシャルメディアプラットフォームで使用されているアルゴリズムは、魅力的な投稿（私たちがクリックしたり、反応したり、共有したりする可能性のある投稿）に優先順位を付けるように設計されています。 しかし、意図的に誤解を招くようなページが見つかったという最近の分析では、少なくとも 多くのオンライン共有 実際のニュースとしての反応。
真理を超えた関与へのこのアルゴリズム的バイアスは、私たちの社会的および認知的偏見を強化する。 その結果、ソーシャルメディア上で共有されているリンクをたどると、 より均質な 私たちが検索を実行してトップの結果を訪問するときよりも、ソースの集合があります。
既存の研究によると、エコーチャンバー内にいることで人々 より盗聴可能な 未確認の噂を受け入れることについて しかし、私たちは、異なる人が単一の欺きにどのように反応するかをもっと知る必要があります。ある人はすぐにそれを共有し、他の人は事実を最初に確認します。
永遠 ソーシャルネットワークをシミュレートする 共有と事実チェックの間のこの競争を研究する。 私たちは、 事実チェックが偽装を止めるのを助けるとき 普及から、そしてそれが起こらない時から。 私たちの予備的な結果は、ホラー信者のコミュニティをより分かち合うほど、ホラーが長く生き延びることを示唆しています。 繰り返しますが、それはただの詐欺そのものではなく、ネットワークに関するものです。
多くの人々が理解しようとしています このすべてについて何をすべきか。 Mark Zuckerbergの最新の記事によると 発表Facebookのチームは潜在的なオプションをテストしています。 そして、大学生のグループは、単純に ラベル共有リンク 「検証済み」であるか否かを判断する。
少なくともいくつかのソリューションは、少なくとも現時点では手の届かないところにあります。 例えば、我々は人工知能システムにまだどのように教えることができない 真実と偽りを区別する。 しかし、より信頼性の高い情報源に優先順位を付けるようにランキングアルゴリズムを伝えることができます。
偽のニュースの普及を勉強する
どのように悪い情報が広がっているかをよく理解すれば、偽のニュースとの戦いをより効率的にすることができます。 例えば、ボットが多くの偽りの原因である場合、それらの検出に注意を集中することができます。 あるいは、問題がエコー・チェンバーである場合、異なる視点を排除しない推奨システムを設計することもできます。
そのために、私たちの研究室では、 ホーキー 未確認の申し立ての広がりと対応するソーシャルメディアの事実チェックを追跡し、視覚化することができます。 これにより、実世界のデータが得られ、シミュレートされたソーシャルネットワークに知らせることができます。 次に、偽のニュースと戦うための可能なアプローチをテストすることができます。
Hoaxyは、オンラインで情報を操作することがいかに簡単であるか、また私たちがオンラインで虚偽を共有する可能性がどれくらいあるかを人々に示すことができます。 Hoaxyは、 ソーシャルメディアの天文台これは誰でもTwitter上でどのようにミームが広がっているかを見ることができます。 これらのツールを人間の事実チェッカやソーシャルメディアプラットフォームにリンクすると、作業の重複を最小限に抑えることが容易になります。 サポート お互い。
この現象の研究にリソースを投資することは不可欠です。 私たちはデッキに手をかける必要があります：コンピュータ科学者、社会科学者、エコノミスト、ジャーナリスト、業界パートナーは、 共に働く 誤報の広がりに対してしっかり立つこと。
著者について
Filippo Menczer、コンピュータサイエンスと情報学の教授; 複雑なネットワークとシステム研究のためのセンターのディレクター、 インディアナ大学、ブルーミントン
関連書籍：
at InnerSelfMarketとAmazon
