Hayal gücünün gerçeğe dönüştüğü, yanlış bilginin altın çağında yaşıyoruz. Bu nedenle, basında veya internette haber ve bilgi arayan herkes kolayca aldatılabilir. Araştırmalar, örneğin Twitter’da yalanların gerçeklerden daha hızlı yayıldığını gösteriyor. Çevrimiçi botlar bu yanlış bilgileri yaymakla suçlanırken, aynı araştırmalar insanların web botlarından daha fazla sahte haber paylaştığını da göstermiştir. Ancak geliştirilmekte olan sahte haber avcısı bilgisayarlar, sahte bilgileri ayıklayarak insanları alt etmek üzere.
İçindekiler
Filtreler ve ifade bileşenleri
California Üniversitesi’nden Luca de Alfaro, “Geçmişte, bir çatı katında oturan ve büyük ölçekte komplo teorileri üreten insanlara nadiren rastlanırdı. Şimdi internet ve sosyal medya var. Çok kolay hale geldi” dedi. saklanmak ve yalan söylemek, şişmanları zayıf ve zayıf göstermek Güçlü görünür.Ayrıca, çoğu web kullanıcısı bilerek sahte bilgiler yayınlar.Muhtemelen bu gönderileri, yoğun işlerinde büyük miktarda bilgiyi kontrol etmek için yeterli zamanları olmadığı için paylaşırlar. .” o diyor. Venedik Foscari Üniversitesi’nden Fabiana Zulu, “onaylama yanlılığı” kavramına dikkat çekerek, “İnsanların kendi düşüncelerine uyanı seçme olasılığı daha yüksektir. Bu bilgi yanlış olsa bile.” o diyor. Sahte ve gerçek haberleri ayırt etmek için bilim adamları yeni bilgisayar programları oluşturmaya başladılar.
Haber sitelerinin ziyaretçileri, bu sitelere Google veya Bing gibi arama motorlarından erişir. Sahte haber siteleri, web trafiğinin daha yüksek bir yüzdesini sosyal medya bağlantıları aracılığıyla alır. Bir haberi incelerken, sahte görünüp görünmediğine dair iki “filtre” vardır: Yazarın ne söylediği ve nasıl söylediği, yani “üslubu”. Indiana Üniversitesi’nden Giovanni Luca Ciampaglia ve meslektaşları, bu filtreleri otomatikleştirmek için bir sistem geliştirdi. Sistem, bir ifadenin konusu ve nesnesinin ne kadar yakından ilişkili olduğunu kontrol eder. Bunu yapmak için bilgisayar, bildirimin bileşenlerini geniş bir web taramasından geçirir (veritabanlarında arama yapmak gibi). Bilgisayar, bu ağlar içinde o ifadenin konusunun ve hedefinin uygunluğunu ölçer ve bunu doğru veya yanlış olarak sınıflandırır.
Sahte haber dedektörleri
Yazı stili de gerçeklere atıfta bulunabilir. Rensselaer Politeknik Enstitüsü’nden Benjamin Horne ve Sybil Adali, “son derece güvenilir” kabul edilen haber kaynaklarından 75 makaleyi inceledi. Ayrıca “güvenilmez” olduğu düşünülen web sitelerinden 75 hikayeyi incelediler. Gerçek haberlerle karşılaştırıldığında, sahte haberler daha kısa olma eğilimindedir. Ayrıca daha fazla tekrar ve daha fazla etiket içeriyordu (tam olarak, her zaman, asla, kesinlikle, kesinlikle). Sahte haberler daha az alıntı, daha az teknik kelime ve daha az isim içerir. Araştırmacılar bu gözlemleri, haberlerdeki adların, alıntıların, sıklıkların ve kelimelerin sayısına odaklanan bir sahte haber detektörü oluşturmak için kullandılar. Dedektör yanlış haberlerin %71’ini tespit etmeyi başardı.
Araştırmalar ayrıca gerçek haberlerin daha az doğru kelimeler kullandığını ve sahte haberlerin daha çok kullandığını gösteriyor. Gerçek haberin içinde ne olduğunu anlamak için “düşün, bil ve düşün” gibi kavramlar ön plana çıkarken, sahte haberlerde kesinliği vurgulayan “her zaman, asla, kanıtlanmış” gibi kavramlar ağırlık taşır. Riverside Üniversitesi bilgisayar bilimcisi ve mühendisi Veglis Papalisakis ve ekibi tarafından tasarlanan uygulamanın kullanıldığı bir testte, Twitter’da paylaşılan ve yarısı sahte haber olan yaklaşık 64.000 hikaye analiz edildi. Araştırmacılar, benzerliklerine göre gruplara ayırmak için doğru ya da yanlış haberlerin yalnızca yüzde beşini girerek bilgisayarı manipüle ettiler. Programın gerçek ve sahte haberleri ayırt etmedeki başarısı on üzerinden yedi oldu.
Sosyal medya analitiği
Yapay zeka desteğinin hızla gelişmesiyle birlikte bilgisayarlar sahte haberleri veya bilgileri tespit etmede giderek daha iyi hale gelse bile, sahte haber yapımcılarının oyunun dışında kalacağının garantisi yok. Sahte muhabirler, geliştirdikleri yazılıma göre yalanlarını bıkıp usanmadan uydurmaya çalışacaklardır. Pekin’deki Beihang Üniversitesi’nden Daqing Li, “Virüsler gibi, sahte haberler de gelişebilir ve kendini kopyalayabilir” diyor. Bu nedenle transkriptom analizi dışında farklı kontrol yöntemleri geliştirilmektedir. Örneğin sosyal medyada haberlerin nasıl yayıldığı da incelenir. Daqing Li ve ekibi, haberin sosyal medyada yayılma şeklini araştırdı. Li’nin ekibi, çoğu insanın belirli bir kaynaktan gelen gerçek haberleri yeniden yayınlama eğiliminde olduğunu keşfetti. Bu, sahte haberler için geçerli değildir. Sahte haberler “reklamcılar” aracılığıyla yayılma eğilimindedir. Lee, tipik gerçek haber ağının “bir yıldız ve ışınları gibi” göründüğünü söylüyor. Sahte haberler bir ağacın dalları gibi yayılıyor.
Sosyal ağlarda yalanlarla baş etmenin en iyi yolu nedir? Henüz tam olarak bilinmiyor. Sahte haberleri haber kaynaklarından kaldırmak geçerli bir yaklaşım olmayabilir. Bu tür bir denetim ‘sansür’ olarak düşünülebilir. Web siteleri, orijinal olduğundan şüphelendikleri makalelere uyarı etiketleri yerleştirebilir. Ancak, bu tür etiketler ters etkiye sahip olabilir, yani etiketlenmemiş kalan tüm gönderiler tamamen geçerli kabul edilir. Bilgisayarlara ve kullanıcılara sahte haberleri güvenilir bir şekilde tespit etmeyi öğretmek uzun zaman alacaktır. “Bir yalan, ayakkabılarında gerçek olmadan dünyanın yarısını dolaşır.” o diyor. Ancak “keskin” bilgisayar programları sahte haberleri azaltacak veya en azından yavaşlatacaktır.
kaynak:
– Giovanni Luca Ciampaglia ve diğerleri, “Bilgi Ağlarından Hesaplamalı Gerçek Kontrolü” PLOS One.
— Soroush Vosoghi, Deep Roy, Sinan Aral, “İnternet Üzerinden Doğru ve Sahte Haberlerin Yayılması,” Science. cilt 359.
yazar: Juni Saraoğlu’nu aç
Diğer gönderilerimize göz at
[wpcin-random-posts]