소셜 미디어에서 뉴스를받는 경우 대부분의 미국인들은, 당신은 날조, 소문, 음모 이론 및 오도 된 뉴스의 매일 복용량에 노출되어 있습니다. 모든 것이 정직한 출처로부터의 신뢰할 수있는 정보와 혼합 될 때, 진실은 분별하기가 매우 어려울 수 있습니다.

사실 컬럼비아 대학교의 데이터를 분석 한 연구 팀 나타나는 소문 추적자는 이것이 잘못된 정보는 바이러스 성을 일으키는 것처럼 보입니다. 신뢰할 수있는 정보로.

많은 사람들이 디지털 오보 침입이 발생했는지 여부를 묻고 있습니다. 결과에 영향을 미쳤다. 2016 미국 선거. 진실은 우리가 모른다는 것입니다. 비록 그것이 전적으로 가능하다고 믿을만한 이유가 있지만, 과거의 분석 과 다른 나라의 계좌. 각각의 잘못된 정보는 우리 의견의 형성에 기여합니다. 전반적으로 해는 매우 실제 일 수 있습니다.

소셜 미디어를 통한 잘못된 정보의 확산에 관한 연구원으로서, 나는 최근에 발표 된 바와 같이 뉴스 위조자의 광고 판매 능력을 제한하는 것이 구글 과 페이스북, 올바른 방향으로 나아가는 단계입니다. 그러나 정치적 동기에 의한 인권 침해를 억제하지는 못할 것입니다.

소셜 미디어 이용

10 년 전, 동료들과 나는 실험 우리는 대학생들의 72 %가 친구들로부터 유래 한 것으로 보이는 링크를 믿었습니다. 심지어 피싱 사이트의 개인 로그인 정보를 입력하는 시점까지도 신뢰할 수있었습니다. 이 널리 퍼진 취약점은 다른 형태의 악의적 인 조작을 제안했습니다. 사람들은 또한 사회적 접촉에서 링크를 클릭 할 때 잘못된 정보를 믿을 수도 있습니다.

그 아이디어를 탐색하기 위해 가짜 웹 페이지 무작위로 컴퓨터 생성 험담 뉴스 - "연예인 Y가 침대에서 잡힌 유명인 X!"와 같은 것. 이름을 검색 한 사이트 방문자는 스크립트가 자동으로 사람에 대한 이야기를 만들어냅니다. 사이트에 의미없는 텍스트와 구성한 "사실"이 포함되어 있다는 면책 조항을 사이트에 포함 시켰습니다. 또한 페이지에 광고를 게재했습니다. 매월 말에 나는 광고 수입을 확인하는 수표를 받았다. 이것이 허위로 인터넷을 오염시킴으로써 돈을 벌 수 있다는 나의 증거였습니다.

슬프게도, 나는이 아이디어가있는 유일한 사람이 아니 었습니다. 10 년 후, 우리는 가짜 뉴스 산업 과 디지털 오보. Clickbait 사이트는 소위 말하는 초당파 사이트가 대중의 의견에 영향을 줄 수있는 소문과 음모 이론을 발표하고 퍼뜨리는 동안 광고로 수익을 창출하기 위해 사기극을 제작합니다.

이 산업은 얼마나 쉬운가에 의해 보강됩니다 사교 봇, 가짜 계정은 실제 사람들처럼 보이는 소프트웨어에 의해 제어되므로 실제 영향을 미칠 수 있습니다. 내 연구 실험실 가짜 풀뿌리 캠페인의 많은 사례를 밝혀 냈습니다. 정치적 선구적인 태도.

이에 대응하여 BotOrNot 소셜 로봇을 탐지하는 도구. 완벽하지는 않지만 충분히 정확하게 Brexit과 antivax 운동에서 설득 캠페인을 밝히기. 우리 동료들은 BotOrNot을 사용하여 큰 부분 2016 선거에 관한 온라인 채터짐은 봇에 의해 생성되었습니다.

정보 거품 만들기

우리 인간은 사회적,인지 적, 경제적 및 알고리즘 적 편견의 복합적인 집합 덕분에 디지털 오보 (misinformation)에 의한 조작에 취약합니다. 이 중 일부는 좋은 이유로 발전했습니다. 우리 종족이 포식자를 피할 수있게되었을 때 우리 사회의 신호를 신뢰하고 우리의 경험과 모순되는 정보를 거부함으로써 우리는 잘 살 수있었습니다. 그러나 오늘날의 온라인 네트워크가 축소되면서 지구의 다른쪽에있는 음모 이론가와의 소셜 네트워크 연결은 내 의견을 알리는 데 도움이되지 않습니다.

우리의 친구를 복사하고 의견이 다른 사람들을 언 폴링하는 것은 우리에게 에코 챔버를줍니다. 편광 연구원들은 당신이 자유 주의적이거나 보수적 인 너의 친구를보고. 네트워크 구조가 너무 밀집한 어떤 잘못된 정보라도 한 그룹 내에서 거의 즉각적으로 퍼져 나간다.

거품 속에서 우리는 우리의 신념에 부합하는 정보에 선택적으로 노출됩니다. 이는 참여를 극대화하기위한 이상적인 시나리오이지만 건강한 회의주의를 개발하는 데는 해로운 사례입니다. 확인 편견 우리가 헤드 라인을 공유하게한다. 독서도없이 기사.

우리 실험실은 우리 자신의 연구 프로젝트가 악의적 인 잘못된 정보 캠페인 2014 미국 중기 선거가 열렸습니다. 우리는 무슨 일이 일어나고 있는지 조사 할 때 우리의 연구에 관한 가짜 뉴스 기사가 정치적으로 활발한 사용자들의 크고 동질적인 커뮤니티 인 한 당파 에코 챔버 내에서 트위터 사용자가 주로 공유한다는 것을 발견했습니다. 이 사람들은 신속하게 재탕하고 정보를 폭로하는 데 불 침투했습니다.

바이러스 성 필연성

우리의 연구에 따르면 우리의 소셜 네트워크 구조와 제한된 관심을 감안할 때 피할 수없는 그 일부 memes 그들의 질에 관계없이 바이러스 성을 나타낼 것입니다. 개인이 높은 품질의 정보를 공유하는 경향이 있더라도 네트워크 전체는 신뢰할 수있는 정보와 조작 된 정보를 구별하는 데 효과적이지 않습니다. 이것은 우리가 야생에서 관찰 한 모든 바이러스 사기를 설명하는 데 도움이됩니다.

　 관심 경제 나머지를 처리합니다. 특정 주제에 대해주의를 기울이면 해당 주제에 대한 자세한 정보가 생성됩니다. 실제로 진실을보고하는 것보다 정보를 조작하고 사실로 전달하는 것이 더 저렴합니다. 보수당은 교단이 트럼프를지지했다고 읽었으며 진보파들은 클린턴의지지를 받았다고 읽는다. 그는 아무도하지 않았다..

알고리즘에 익숙하다.

우리 피드의 모든 게시물에 관심을 기울일 수 없기 때문에 알고리즘은 우리가 보는 것과 그렇지 않은 것을 결정합니다. 오늘날 소셜 미디어 플랫폼에서 사용되는 알고리즘은 흥미로운 게시물 (클릭 할 가능성, 반응하고 공유 할 수있는 것들)의 우선 순위를 정하기 위해 고안되었습니다. 그러나 의도적으로 오도 된 페이지가 발견 된 최근의 분석은 적어도 많은 온라인 공유 진짜 뉴스로서의 반응.

진리에 대한 개입에 대한 이러한 알고리즘 적 편견은 우리의 사회적 및인지 적 편견을 강화시킨다. 결과적으로, 우리가 소셜 미디어에서 공유하는 링크를 따라갈 때, 우리는 더 작은, 보다 균질 한 우리가 검색을 수행하고 최고의 결과를 방문 할 때보다는 소스의 집합.

기존 연구에 따르면 에코 챔버에 있으면 사람들을 더 속기 쉬운 확인되지 않은 소문 수락에 대해. 그러나 우리는 서로 다른 사람들이 하나의 장난에 어떻게 반응하는지 훨씬 더 많이 알아야합니다. 어떤 사람들은 즉시 그것을 공유하고 다른 사람들은 사실 사실을 먼저 확인합니다.

우리는있다 소셜 네트워크 시뮬레이션 공유와 사실 확인 사이의 경쟁을 연구합니다. 우리는 서로 상충되는 증거를 풀 수 있도록 돕기를 바라고 있습니다. 사실 확인이 가짜를 멈추게 할 때 퍼짐에서 그리고 때로는에서. 우리의 예비 결과에 따르면 사기꾼 신자들의 공동체가 분리 될수록 장난 전화가 오래 살아남을 수 있습니다. 다시 말하지만, 그것은 장난 그 자체에 관한 것이 아니라 네트워크에 관한 것입니다.

많은 사람들이 알아 내려고 노력하고 있습니다. 이 모든 것에 대해 무엇을 해야할지. Mark Zuckerberg의 최신 기사에 따르면 발표, 페이스 북 팀은 잠재적 인 옵션을 테스트하고 있습니다. 그리고 대학생들의 그룹은 공유 링크 라벨 지정 "확인"여부.

최소한 일부 솔루션은 도달 할 수없는 상태입니다. 예를 들어 인공 지능 시스템에 진실과 거짓을 분별하다. 그러나 우리는보다 신뢰할 수있는 출처에 우선 순위를 부여하기 위해 순위 알고리즘을 말할 수 있습니다.

가짜 뉴스의 확산 연구

나쁜 정보가 어떻게 퍼지는지를 잘 이해한다면 가짜 뉴스에 대한 우리의 싸움을보다 효율적으로 만들 수 있습니다. 예를 들어, 봇이 많은 거짓을 담당한다면, 우리는 이들을 발견하는데 집중할 수 있습니다. 대안으로 에코 챔버에 문제가있는 경우 서로 다른 견해를 제외하지 않는 추천 시스템을 설계 할 수 있습니다.

이를 위해 우리 실험실은 다음과 같은 플랫폼을 구축하고 있습니다. 허수아비 확인되지 않은 주장 및 소셜 미디어에서의 해당 사실 확인의 확산을 추적하고 시각화합니다. 그러면 시뮬레이션 된 소셜 네트워크에 알릴 수있는 실제 데이터가 제공됩니다. 그러면 우리는 가짜 뉴스와 싸우기위한 가능한 접근법을 테스트 할 수 있습니다.

또한 Hoaxy는 사람들이 온라인 정보를 통해 자신의 의견을 조작하는 것이 얼마나 쉬운지를 보여줄 수 있으며 심지어 우리 중 일부가 온라인상에서 거짓을 나눌 가능성이 얼마나 큰지 보여줄 수도 있습니다. Hoaxy는 우리의 소셜 미디어 전망대이것은 누군가가 트위터에 밈이 어떻게 퍼져 있는지를 볼 수있게 해준다. 이러한 도구를 인간의 사실 확인자 및 소셜 미디어 플랫폼에 연결하면 노력의 중복을 최소화하고 SUPPORT 서로.

우리가이 현상에 대한 연구에 자원을 투자하는 것이 절대적으로 필요합니다. 우리는 갑판에 모든 손을 필요로합니다 : 컴퓨터 과학자, 사회 과학자, 경제학자, 언론인 및 업계 파트너는 협력 잘못된 정보의 확산에 대하여 확고한 입장을 취한다.

저자에 관하여

Filippo Menczer, 컴퓨터 과학 및 정보학 교수; 복잡한 네트워크 및 시스템 연구 센터 소장, 인디애나 대학교, 블루밍턴

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