झूठी खबर ऑनलाइन सत्य से तेजी से फैलती है मानव प्रकृति के लिए धन्यवाद - तकनीक - सामाजिक मीडिया - 2019

Anonim

1710 में स्विफ्ट ने लिखा, "झूठी यात्रा के साथ रैपिडिटी सदियों से कहानियां चल रही है:" झूठ बोलता है, और सत्य इसके बाद लंगड़ा आता है। "इस सामान्य ज्ञान का अनुभवजन्य सत्यापन दुर्लभ है - पिछले कुछ सालों में झूठ के रूप में सात लीग जूते में इस लापरवाही दौड़ के लिए प्लेटफार्मों पर एक झुका हुआ सच्चाई से बाहर निकलती है।

एमआईटी से एक व्यापक नया अध्ययन ट्वीट्स के एक दशक को देखता है, और पाया जाता है कि न केवल सत्य फैलाने के लिए धीमा है, लेकिन सोशल मीडिया के बॉट्स और प्राकृतिक नेटवर्क प्रभावों का खतरा कोई बहाना नहीं है: हम इसे अपने आप कर रहे हैं ।

विज्ञान में आज प्रकाशित अध्ययन ने 100, 000 से अधिक समाचार कहानियों के प्रक्षेपवक्र को देखा, स्वतंत्र रूप से सत्यापित या साबित झूठी, क्योंकि वे ट्विटर पर फैल गए (या विफल रहे)। निष्कर्ष, संक्षेप में संक्षेप में: "झूठी जानकारी की सभी श्रेणियों में सत्य की तुलना में आगे, तेजी से, गहरा, और अधिक व्यापक रूप से फैल गया।"

छवि: ब्रिस डर्बिन / टेकक्रंच

लेकिन इससे पहले कि आप रूस, गैर-कालक्रम संबंधी फ़ीड, चुनाव या किसी अन्य आसान दोष को दोषी ठहराते हैं। झूठी खबरों का कारण (राजनीतिक रूप से चार्ज "नकली खबर" से अलग रखने के लिए नामकरण में जानबूझकर विकल्प) इतनी तेजी से फैलता है कि वह बहुत ही मानव है।

पेपर के सह-लेखक सिनन अरल ने बताया, "हमारे पास एक बहुत ही दृढ़ निष्कर्ष है कि झूठ का फैलाव सच्चाई को दूर कर रहा है क्योंकि मनुष्यों को सच्ची खबरों से झूठी प्रतिक्रिया देने की अधिक संभावना है।"

उन्होंने कहा, "जाहिर है कि हम इस जानकारी को पुनः ट्वीट करने या उपभोग करने का निर्णय लेने वाले लोगों के सिर के अंदर नहीं गए।" "हम वास्तव में इसकी सतह को खरोंच कर रहे हैं। बहुत कम अनुभवजन्य बड़े पैमाने पर साक्ष्य एक तरह से या दूसरे के बारे में बताया गया है कि झूठी खबरें कैसे फैलती हैं, और हमें इसके बारे में बहुत कुछ चाहिए।"

फिर भी, परिणाम मजबूत और काफी सरल हैं: लोग झूठी खबरों को तेजी से फैलते प्रतीत होते हैं।

यह एक असंतुष्ट उत्तर है, एक तरह से, क्योंकि लोग एक एल्गोरिदम या मूल्य निर्धारण मॉडल नहीं हैं जिसे हम अपडेट कर सकते हैं, या एक समाचार आउटलेट जिसे हम अनदेखा कर सकते हैं। कोई स्पष्ट समाधान नहीं है, लेखकों ने सहमति व्यक्त की - लेकिन ऐसा कोई कारण नहीं है कि हमें एक की तलाश क्यों नहीं करनी चाहिए।

ट्वीट्स का एक दशक

अध्ययन, जो सह-लेखक सोरौश वोसोफी ने बताया कि नकली खबरों के बारे में वर्तमान झगड़ा से पहले अच्छी तरह से चल रहा था, इस तरह काम किया।

शोधकर्ताओं ने 2006 से 2017 तक लाखों ट्वीट्स ली और 126, 000 समाचार कहानियों में से किसी एक से संबंधित किसी भी चीज़ को ढूंढने के लिए इसका पता लगाया, जिसका मूल्यांकन छह तथ्यों की जांच करने वाले संगठनों में से कम से कम एक द्वारा किया गया था: स्नॉप्स, पोलिटीफैक्ट, फैक्ट चेक.ऑर्ग, सत्य या फिक्शन, होक्स स्लेयर और राइट्स।

फिर उन्होंने देखा कि कैसे उन समाचार कहानियों को पोस्ट किया गया था और उपायों की एक श्रृंखला का उपयोग करके दोबारा ट्वीट किया गया था, जैसे कुल ट्वीट्स और रिटर्फ़, सगाई की सीमा तक पहुंचने का समय, मूल खाते से पहुंचना आदि।

ये पैटर्न अलग-अलग प्रोफाइल के साथ "कैस्केड" बनाते हैं: उदाहरण के लिए, तेजी से फैलाने वाली अफवाह जो जल्दी से बाहर निकलती है, में बहुत अधिक चौड़ाई होती है लेकिन कम गहराई होती है, और कम नैतिकता होती है।

टीम ने झूठी खबरों की कहानियों और सच्चे लोगों से कैस्केड के गुणों की तुलना की, और पाया कि, बहुत कम अपवादों के साथ, झूठे लोग अधिक लोगों तक पहुंचे, जल्दी और आगे फैल गए।

और हम यहां कुछ प्रतिशत अंक नहीं बोल रहे हैं। कुछ महत्वपूर्ण उद्धरण:

  • जबकि सचमुच 1000 से अधिक लोगों के लिए फैल गया है, झूठी खबरों के शीर्ष 1% नियमित रूप से 1000 से 100, 000 लोगों के बीच फैल गए हैं।
  • जब तक 1500 लोगों तक पहुंचने के लिए झूठ बोलने तक छह गुना सच हुआ।
  • झूठ भी काफी व्यापक रूप से फैल गया और प्रत्येक कैस्केड गहराई में सच्चाई के मुकाबले अधिक अद्वितीय उपयोगकर्ताओं ने इसे फिर से ट्वीट किया।
  • झूठी राजनीतिक खबरें भी तेजी से फैल गईं और 20, 000 से अधिक लोगों तक पहुंच गईं, अन्य सभी प्रकार की झूठी खबर 10, 000 लोगों तक पहुंच गई।

हर तरह से mattered, झूठी रिपोर्ट तेजी से चले गए और आमतौर पर गुणकों या परिमाण के आदेश से अधिक लोगों तक पहुंचे।

अनापत्ति!

उपचार और भविष्य के शोध के लिए शोधकर्ताओं के सुझावों के कारणों पर जाने से पहले, हमें कुछ संभावित आपत्तियों को संबोधित करना चाहिए।

शायद यह सिर्फ बॉट है? नहीं। शोधकर्ताओं ने बॉट-डिटेक्शन एल्गोरिदम चलाया और ध्यान से सभी स्पष्ट बॉट हटा दिए, अपने पैटर्न को अलग से पढ़ा, फिर उनके साथ और उनके बिना डेटा का परीक्षण किया। पैटर्न बने रहे। "हमें पता चला कि बॉट्स सच्ची खबरों की तुलना में थोड़ी अधिक दर पर झूठी खबर फैलते हैं, लेकिन परिणाम अभी भी खड़े हैं। बॉट्स अंतर को समझाते नहीं हैं, " वोसोफी ने कहा।

अराल ने कहा, "हमारे नतीजे हाल ही में कुछ प्रचार के विपरीत हैं कि इस प्रक्रिया के लिए बॉट कितने महत्वपूर्ण हैं।" "यह नहीं कहना कि वे महत्वपूर्ण नहीं हैं, लेकिन हमारे शोध से पता चलता है कि वे मुख्य चालक नहीं हैं।"

हो सकता है कि तथ्यों की जांच करने वाली साइटें सिर्फ पक्षपातपूर्ण हों? कोई तथ्य जांचकर्ता पूर्वाग्रह के बिना पूरी तरह से हो सकता है, लेकिन ये साइटें 95 प्रतिशत से अधिक कहानियों की सत्यता पर सहमत हुईं। ऑब्जेक्टिविटी और दस्तावेज़ीकरण से ग्रस्त आधा दर्जन साइटों में एक व्यवस्थित पूर्वाग्रह षड्यंत्र सिद्धांत पर विचार करना शुरू कर देता है। आश्वस्त नहीं?

अराल ने कहा, "हम तथ्य जांच संगठनों से शुरू होने से चयन पूर्वाग्रह की संभावना के बारे में बहुत सचेत थे।" "इसलिए हमने 13, 000 कहानियों का एक दूसरा सेट बनाया जो वास्तव में स्वतंत्र रूप से जांच की गई - सभी नई कहानियां। हमने उस डेटा को चलाया और बहुत ही समान परिणाम प्राप्त किए।"

तीन एमआईटी अंडरग्रेड स्वतंत्र रूप से 13, 000-कहानी डेटा सेट की पुष्टि कर रहे थे, जो 90 प्रतिशत से अधिक सत्यता पर सहमत थे।

शायद झूठी खबरों के प्रसारकों के पास बड़े, स्थापित नेटवर्क हैं? बिल्कुल इसके विपरीत। जैसा कि पेपर पढ़ता है:

किसी को संदेह हो सकता है कि नेटवर्क के संरचनात्मक तत्व या कैस्केड में शामिल उपयोगकर्ताओं की व्यक्तिगत विशेषताओं से पता चलता है कि झूठी सच्चाई की तुलना में अधिक वेग के साथ क्यों यात्रा करती है। शायद जो लोग झूठी फैलते हैं, वे "अधिक" अनुसरण करते हैं, अधिक अनुयायियों ने अक्सर ट्वीट किया था, अक्सर "सत्यापित" उपयोगकर्ता थे, या ट्विटर पर लंबे समय तक रहे थे। लेकिन जब हमने सच्चे और झूठी अफवाह कैस्केड में शामिल उपयोगकर्ताओं की तुलना की, तो हमने पाया कि विपरीत हर मामले में सच था।

वास्तव में, लोग झूठी खबर फैल रहे हैं

  • कम अनुयायियों था
  • कम लोगों का पालन किया
  • कम बार ट्वीट किया
  • अक्सर कम सत्यापित किया गया था
  • बाद में शामिल हो गया था

शोधकर्ताओं ने लिखा, "इन मतभेदों के बावजूद झूठ बोलने से इनकी मतभेदों के बावजूद झूठ बोलने से सत्य और तेजी से फैल गया।"

तो झूठी खबर क्यों तेजी से फैलती है?

इस गिनती पर शोधकर्ता केवल अनुमान लगा सकते हैं, हालांकि उनकी अटकलें उचित, डेटा-समर्थित प्रकार की है। सौभाग्य से, जबकि बड़े पैमाने पर झूठी खबरों का फैलाव एक नई और अपेक्षाकृत अवांछित घटना है, समाजशास्त्र और मनोविज्ञान के पास कहीं और कहने के लिए और कुछ है।

पेपर के तीसरे सह-लेखक डेब रॉय ने बताया, "मानव संचार में वास्तव में व्यापक अध्ययन है कि क्यों कुछ समाचार तेजी से फैलते हैं, न केवल इसकी सामान्य समझ को समझते हैं।" "यह अच्छी तरह से समझा जाता है कि सकारात्मक समाचारों पर नकारात्मक साझा करने के लिए पूर्वाग्रह है, और यह भी एक पूर्वाग्रह है कि वह आश्चर्यजनक समाचारों पर आश्चर्यजनक बात साझा कर रहा है।"

यदि लोगों को समाचार फैलाने की अधिक संभावना है जो उपन्यास है (जो "लगभग निश्चित है, " रॉय ने कहा) और यह भी समाचार नकारात्मक है ("अगर यह खून बहता है, तो यह घटना" होता है), तो जो कुछ भी देखा जाना बाकी है वह है कि क्या झूठी खबर सच्ची खबरों की तुलना में अधिक उपन्यास और अधिक नकारात्मक है।

फोटो: सुपरस्टॉक / गेट्टी छवियां

शोधकर्ताओं ने झूठी बनाम सच्ची अफवाह ट्वीट्स की नवीनता की तुलना करने के लिए उपयोगकर्ताओं और उनके इतिहास के एक उप-समूह का विश्लेषण किया। उन्होंने पाया कि वास्तव में, "सभी नवीनता मेट्रिक्स में सच्चाई की तुलना में झूठी अफवाहें काफी अधिक उपन्यास थीं।"

शब्द पसंद और उनके साथ जुड़ी भावनाओं को देखते हुए, शोधकर्ताओं ने पाया कि झूठी अफवाहें ने आश्चर्य और घृणा व्यक्त करते हुए जवाब दिए - जबकि सच्चाई के जवाबों में उदासी, प्रत्याशा, खुशी और विश्वास हुआ।

प्रभाव स्पष्ट प्रतीत होते हैं, हालांकि उन्हें केवल आगे प्रयोग के माध्यम से आधिकारिक बनाया जा सकता है। वर्तमान में शोधकर्ताओं ने पाया है कि झूठी खबर तेजी से फैलती है, और झूठी खबरें अधिक उपन्यास और नकारात्मक हैं। एक अन्य प्रयोग को यह साबित करना होगा कि झूठी खबरें तेजी से प्रचार करती हैं क्योंकि यह अधिक उपन्यास और नकारात्मक है।

हम इसके बारे में क्या कर सकते हैं?

यदि इंसान झूठी खबरों के प्रसार के लिए ज़िम्मेदार हैं, तो हमारे पास क्या उम्मीद है? खैर, आशा खोना मत, यह एक पुरानी समस्या है और लोग सदियों से इसके साथ काम कर रहे हैं, क्योंकि स्विफ्ट ने हमें दिखाया। शायद इस पैमाने पर नहीं।

रॉय ने कहा, "लाखों लोगों को - या, प्लेटफॉर्म पर समग्र रूप से, समाचार वितरण में सक्रिय वास्तविक समय भूमिका निभाने की स्थिति में अरबों लोग नए हैं।" "नेटवर्क किए गए मानव व्यवहार को समझने के लिए बहुत कुछ विज्ञान किया जाना चाहिए और यह कैसे समाचार और सूचना संचार के साथ छेड़छाड़ करता है।"

रॉय ने कहा कि उन्हें इस सवाल को स्वास्थ्य में से एक के रूप में फ्रेम करना पसंद आया। और वास्तव में जैक डोरसे ने पिछले हफ्ते एक लंबे रूपरेखा के दौरान एक ही रूपक का उपयोग किया - रॉय की गैर-लाभकारी कंपनी कॉर्टीको को इसके स्रोत के रूप में उद्धृत करते हुए।

हम सार्वजनिक बातचीत के सामूहिक स्वास्थ्य, खुलेपन और सभ्यता को बढ़ाने में मदद करने के लिए ट्विटर पर आ रहे हैं, और खुद को प्रगति की दिशा में सार्वजनिक रूप से उत्तरदायी बनाए रखने के लिए।

- जैक (@ जेक) 1 मार्च, 2018

रॉय और अन्य ट्विटर पर एक प्रणाली के लिए स्वास्थ्य संकेतक कहने पर काम कर रहे हैं, लेकिन जाहिर है कि अन्य ऑनलाइन सिस्टम - फेसबुक, इंस्टाग्राम, फ़ोरम, आप इसे नाम दें। लेकिन वह तुरंत यह इंगित करने के लिए तत्पर थे कि वे प्लेटफार्म केवल एक समग्र ऑनलाइन स्वास्थ्य दृष्टिकोण कह सकते हैं।

मिसाल के तौर पर, अरल ने आर्थिक पक्ष पर मुद्दों की ओर इशारा किया: "सोशल मीडिया विज्ञापन प्रणाली झूठी खबर फैलाने के लिए प्रोत्साहन बनाती है, क्योंकि विज्ञापनदाताओं को आंखों के लिए पुरस्कृत किया जाता है।" झूठी खबरों काटना मतलब कम पैसा कमाने का मतलब है, कुछ कंपनियां कुछ पसंद करती हैं।

अरल ने स्वीकार किया, "ऑनलाइन फैलाने से समाचार रोकने से एक अल्पकालिक मुनाफा हुआ है।" "लेकिन एक दीर्घकालिक स्थायित्व मुद्दा भी है। यदि मंच झूठी खबरों और अस्वास्थ्यकर वार्तालापों की बर्बादी बन जाता है, तो लोग पूरी तरह से ब्याज खो सकते हैं। मुझे लगता है कि फेसबुक और ट्विटर के पास दीर्घकालिक लाभ अधिकतम प्रोत्साहन है।"

लेकिन अगर समस्या लोगों के साथ-साथ एल्गोरिदम और विज्ञापन दरों के साथ है, तो क्या किया जा सकता है?

रॉय ने कहा, "आप जो चाहते हैं वह लोगों के लिए रोकना और प्रतिबिंबित करना है कि वे क्या कर रहे हैं, लेकिन लड़का इतना कठिन है, क्योंकि हर व्यवहारवादी अर्थशास्त्री जानता है।" लेकिन क्या होगा यदि आप इसे आसान और सर्वव्यापी बनाते हैं?

"जब आप किराने की दुकान में जाते हैं, " अरल ने कहा, "भोजन को बड़े पैमाने पर लेबल किया जाता है। यह कैसे बनाया जाता है, यह कहां से आया, क्या इसमें नट्स हैं, आदि। लेकिन जब सूचना की बात आती है तो हमारे पास कोई नहीं है उसमें। क्या यह स्रोत झूठी सूचना उत्पन्न करता है या नहीं? क्या इस समाचार आउटलेट को 3 स्वतंत्र स्रोतों की आवश्यकता होती है या सिर्फ एक? कहानी में कितने लोगों ने योगदान दिया? हमारे पास खबरों के बारे में कोई जानकारी नहीं है, केवल समाचार जैसा कि यह हमें प्रस्तुत किया गया है। "

उन्होंने उल्लेख किया कि वोसोफी (जो हमारी अलग-अलग कॉल पर इसका उल्लेख करने के लिए विनम्रतापूर्वक या अनुपस्थित रूप से उपेक्षित) ने एक एल्गोरिदम तैयार किया था जो ट्विटर पर फैलाने से पहले कहानियों की सच्चाई का अच्छा संकेत दे सकता था। फेसबुक और Google जैसी कंपनियां अपने सभी डेटा, मशीन सीखने और भाषा में उनके विशेषज्ञों, साइटों और कहानियों, गतिविधियों और सगाई के उनके व्यापक इतिहास के साथ ऐसा क्यों करती हैं?

बहुत सी बात है, लेकिन कार्रवाई आने के लिए थोड़ा मुश्किल लगता है। लेकिन रॉय ने ट्विटर या फेसबुक की पसंद से जादू बुलेट की तलाश में चेतावनी दी।

"प्लेटफार्मों पर बहुत ध्यान केंद्रित है, " उन्होंने कहा। "मंच बहुत महत्वपूर्ण है, लेकिन सामग्री उत्पादक, विज्ञापनदाता, प्रभावक भी हैं और फिर निश्चित रूप से लोग हैं! नीति परिवर्तन या हस्तक्षेप, या उपकरण, जो उनमें से प्रत्येक के लिए विनियमन या परिवर्तन की अनुमति देता है, देखने जा रहा है अलग, क्योंकि उनमें सभी की अलग-अलग भूमिकाएं हैं। "

उन्होंने कहा, "यह अच्छा है, " उन्होंने कहा, "क्योंकि यह हमारे जैसे शोधकर्ताओं को लंबे समय तक हमला कर रखेगा।"

ऐसे में डेटा सेट, जो कि शोधकर्ताओं को किसी भी व्यक्ति के वर्तमान परिणामों पर प्रयोग करने या सत्यापित करने के लिए जारी किया जा रहा है (ट्विटर की सहमति के साथ)। जल्द ही इस क्षेत्र में और काम की उम्मीद है।