대중은 많은 것을 얻는다. 페이스 북의 뉴스와 정보. 그것 중 일부는 가짜입니다. 사이트 사용자와 회사 자체에 문제가 있습니다.

페이스 북 공동 설립자 겸 회장 마크 주커 버그 (Mark Zuckerberg)는 문제의 심각성을 인정하지는 않지만 문제를 해결할 방법을 찾을 것이라고 말했다. 그리고 명백한 아이러니없이 그는이 발표를 페이스 북 게시물 둘러싸인 - 적어도 일부 시청자를위한 - 가짜 뉴스 항목으로.

Google과 같이 대중이 어떻게 정보를 제공하는지에 대한 비슷한 권한을 가진 다른 기술 우선 기업은 수년 동안 열심히 노력했습니다. 저질의 정보를 강등시키다. 검색 결과에 그러나 페이스 북은 사용자를 돕기 위해 유사한 움직임을 보이지 않았다.

페이스 북은 소설에서 사실을 사실로 분류하는 사회적 의무를 이행하기 위해 무엇을 할 수 있을까? 인터넷 사용자의 70 % 누가 Facebook에 액세스합니까? 사람들이 뉴스를 얻는 곳이 점점 더 늘어나고 있다면, 회사는 진실에 대한 최종 중재자라는 의지를 취하지 않고 무엇을 할 수 있을까요? 정보 연구 교수로서의 저의 연구는 적어도 세 가지 옵션이 있음을 시사합니다.

페이스 북의 역할

페이스 북은 미디어 회사가 아닌 기술 회사. 회사의 주요 동기는 이익보다는 더 숭고한 목표 대중이 지식을 세계에 알리는 데 도움이되는 고품질의 정보를 제작하는 것과 같습니다.

그럼에도 불구하고 사이트의 게시물과 주변 대화는 온라인과 오프라인에서 점차 증가하고 있습니다. 우리의 대중 담론에 참여했다. 그리고 국가의 정치적 의제. 결과적으로, 회사는 공동선을 발전시키기 위해 기술을 사용하는 사회적 의무가 있습니다.

그러나 거짓으로부터 진리를 분별하는 것은 힘든 일입니다. 페이스 북은 혼자가 아닙니다. 능력에 대한 우려 제기 - 그리고 다른 기술 회사의 - 뉴스의 질을 판단하는 것. 이사 FactCheck.org, 펜실베니아 대학에 기반을 둔 비영리 사실 확인 그룹은 블룸버그 통신에 많은 주장과 이야기는 완전히 거짓이 아닙니다.. 많은 사람들이 가지고있다. 진실의 핵비록 그들이 매우 오도 된 말로 표현된다고하더라도. 그렇다면 페이스 북은 실제로 무엇을 할 수 있습니까?

옵션 1 : Nudging

페이스 북이 채택 할 수있는 하나의 옵션은 기존 목록을 사용하여 사전 검사 된 신뢰할 수있는 가짜 뉴스 사이트. 그 사이트는 그 소스가 의심 스럽다는 귀찮은 기사를 공유하고자하는 사람들에게 경고 할 수 있습니다.

한 개발자가 예를 들어 Chrome 브라우저의 확장 프로그램을 만들었습니다. 웹 사이트가 언제 표시되는지 너는 가짜일지도 모른다. (그는 그것을 BS 탐지기라고 부른다.) 36 시간 hackathon에서, 대학생들의 그룹 비슷한 Chrome 브라우저 확장 프로그램을 만들었습니다. 기사가 제공 한 웹 사이트가 확인 된 신뢰할 수있는 사이트 목록에 있는지 또는 확인되지 않은지 여부를 나타냅니다.

이러한 확장 프로그램은 사람들이 뉴스 피드를 스크롤하면서 알림을 제공합니다. 현재 이들 중 어느 것도 Facebook의 일부로 직접 사용되지 않습니다. 그것들을 통합하면 더 매끄러운 환경을 제공 할 것이며, 자신의 컴퓨터에 확장 기능 중 하나를 설치 한 것 이상의 모든 Facebook 사용자가 서비스를 이용할 수있게 할 것입니다.

또한 회사는 확장이 생성하는 정보 또는 소스 자료를 사용하여 신뢰할 수없는 정보를 공유하기 전에 사용자에게 경고 할 수 있습니다. 소프트웨어 설계 세계에서 이것은 "슬쩍 찌르다"경고 시스템은 사용자의 행동을 모니터하고 사람들에게 알리거나 소프트웨어를 사용할 때 자신의 행동을 바꾸는 데 도움이되는 피드백을 제공합니다.

이것은 다른 목적을 위해 이전에 수행되었습니다. 예를 들어, 시라큐스 대학의 동료들 뾰족한 응용 프로그램을 만들었습니다. 페이스 북 사용자들이 새로운 글에서 어떤 글을 쓰는지를 감시한다. 쓰고있는 내용이 맹목적인 메시지와 같이 후회할 수있는 내용이라면 알림이 나타납니다.

찌르기의 아름다움은 부드럽지만 효과적인 방법으로 사람들에게 행동을 상기시켜 행동을 변화시키는 데 도움을줍니다. 쐐기의 사용을 테스트 한 연구 건강한 행동을 개선하다예를 들어 사람들이 부드러운 알림 및 권장 사항을 토대로식이 요법과 운동을 변경할 가능성이 더 높다는 사실을 발견했습니다. 찌른 동작은 사람들에게 유용한 정보를 제공하면서 제어 할 수 있기 때문에 효과적 일 수 있습니다. 궁극적으로 nudge의 수신자는 제공된 피드백을 사용할 지 여부를 결정합니다. 찔레는 강압적이지 않습니다. 대신 잠재적으로 힘을 실어주고 있습니다.

Option 2 : Crowdsourcing

Facebook은 crowdsourcing의 힘을 사용하여 뉴스 소스를 평가하고 공유되는 뉴스가 언제 평가되고 평가되었는지 표시 할 수 있습니다. 가짜 뉴스의 한 가지 중요한 도전은 우리의 두뇌가 어떻게 연결되어 있는지에 관한 것입니다. 우리에게는 정신 지름길이 있습니다. 인지 적 편견, 우리는 정보가 충분하지 않을 때 (결코하지 않음) 또는 충분한 시간 (결코하지 않음)을 할 때 결정을 내리는 데 도움이됩니다. 일반적으로 이러한 단축키는 우리가 운전할 길에서부터 차를 사야 할 때까지 모든 것에 대한 결정을 내릴 때 우리를 위해 잘 작동합니다. 그러나 때로는 우리를 실망시킵니다. 가짜 뉴스에 빠지면 그러한 사례 중 하나입니다.

이것은 심지어 누구에게나 일어날 수 있습니다. 1 차 시즌에, 나는 트위터 해시 태그를 따르고 있었는데, 그 때 1 차 후보자 인 도널드 트럼프는 트위터를 열었다. 충격적인 일을 발견 한 메시지가 나타났습니다. 나는 그것의 공격성을 비웃는 논평과 함께 그것을 retweeted. 하루가 지나면 트윗은 트럼프의 트위터 핸들 이름과 동일하게 보인 패러디 계정에서 왔지만 한 글자가 변경되었음을 알았습니다.

내가 빠졌기 때문에 나는 그것을 놓쳤다. 확인 바이어스 - 내 기대, 예측 또는 사각에 맞지 않기 때문에 일부 정보를 간과하는 경향. 이 경우, 나는이 특별한 트윗이 트럼프의 정상을 넘어서 너무 작다고 말하는 그 작은 목소리를 무시했다. 나는 그가 부적절한 메시지를 만들어 낼 수 있다고 믿었 기 때문에. 가짜 뉴스는 우리를 같은 방식으로 먹는다.

가짜 뉴스의 또 다른 문제점은 이후에 발생할 수있는 모든 수정보다 훨씬 더 멀리 여행 할 수 있다는 것입니다. 이는 잘못된 정보를보고 할 때 항상 뉴스 룸에 직면 한 문제와 유사합니다. 그들은 수정 사항을 발표하지만 종종 잘못된 정보에 노출 된 사람들은 업데이트를 보지 못하므로 이전에 읽은 내용이 잘못되었음을 알지 못합니다. 더욱이 사람들은 그들이 만나는 첫 번째 정보를 고수하는 경향이 있습니다. 수정은 역효과를 줄 수있다. 잘못된 정보를 반복하고 독자의 마음에 오류를 보완함으로써

사람들이 정보를 읽고 그것을 평가할 때 정보를 평가할 경우 진술 점수와 같은 진실 점수는 Facebook 응용 프로그램의 일부가 될 수 있습니다. 이는 사용자가 읽고 공유하거나 무시할 것인지 여부를 스스로 결정할 수 있도록 도와줍니다. crowdsourcing의 한 가지 문제점은 사람들이 편향된 결과를 시도하고 몰기 위해이 시스템을 게임 할 수 있다는 것입니다. 그러나 crowdsourcing의 아름다움은 문제 해결 자의 영향과 무게를 줄이기 위해 군중이 Reddit이나 Amazon의 리뷰에서와 마찬가지로 평가자를 평가할 수 있다는 것입니다.

옵션 3 : 알고리즘 적 사회적 거리

Facebook이 도울 수있는 세 번째 방법은 Facebook에 현재 존재하는 알고리즘 편향을 줄이는 것입니다. 이 사이트는 주로 Facebook에 참여한 사람들의 게시물을 표시합니다. 다른 말로하면, Facebook 알고리즘은 어떤 사람들이 필터 버블, 온라인 뉴스 현상 관련 학자 수십 년 동안. 자신 만의 아이디어를 가진 사람들에게만 노출된다면 정치 양극화: 자유 주의자들은 자유주의에서 훨씬 더 극단적이고 보수 주의자들은 더 보수적이다.

필터 버블은 "에코 챔버 (echo chamber)"를 만듭니다. 비슷한 장소가 끝없이 튀어 나오지만 새로운 정보 길을 찾는데 어려움을 겪고있다.. 이는 에코 챔버가 교정 또는 사실 확인 정보를 차단할 때의 문제입니다.

페이스 북이 자신의 소셜 네트워크에서 임의의 사람들로부터 뉴스 피드를 받기 위해 더 많은 뉴스를 열면, 새로운 정보, 대안 정보 및 모순되는 정보가 해당 네트워크 내에서 흐를 가능성이 높아진다. 평균 개수 Facebook 사용자의 네트워크에있는 친구들은 338입니다.. 우리 중 많은 사람들이 우리의 가치관과 신념을 공유하는 친구와 가족이 있지만 페이스 북 네트워크의 일부인 지인과 낯선 사람도 정반대의 견해를 가지고 있습니다. 페이스 북의 알고리즘이 우리의 네트워크에 더 많은 뷰를 가져다 준다면, 필터 버블은보다 다공성이 될 것입니다.

이러한 모든 옵션은 페이스 북의 엔지니어 및 연구원의 능력 범위 내에 있습니다. 그들은 사용자가 읽고 선택하고 소셜 네트워크와 공유하려는 정보에 대해 더 나은 의사 결정을 내릴 수있는 권한을 부여합니다. 이야기와 정보 공유를 통해 정보 보급 및 사회 및 정치 문화의 발전을위한 선도 플랫폼으로서 페이스 북은 진리의 궁극적 인 중재자 일 필요는 없습니다. 그러나 소셜 네트워크의 힘을 사용하여 사용자가 직면 한 콘텐츠 흐름 속에서 항목의 가치를 측정 할 수 있습니다.

저자에 관하여

Jennifer Stromer-Galley, 정보학 교수, 시러큐스 대학

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