Sjálfvirk staðreyndaeftirlit getur náð kröfum sem renna framhjá mönnum. Hér eru tvær leiðir sem þær vinna.

Staðreyndarskoðun

Þeir staðfesta annaðhvort kröfur með því að sannreyna þær gagnvart heimildarmanni eða grein eða nota tölvutækni sem kallast staðgreining.

(Shutterstock)

Frá fölskum fullyrðingum að að drekka heitt vatn með sítrónu verndar gegn kórónaveirunni til hátt mengunarhlutfall meðal hermanna NATO með aðsetur í Lettlandi , heimsfaraldurinn hefur verið þroskaður fyrir margskonar gabb og misupplýsingaherferðir.

Milli janúar og mars tók Reuters Institute of the Study of Journalism eftir því fjöldi staðreyndaathugana jókst um 900% , sem þýðir líklega enn meiri aukningu á fölsuðum fréttatilvikum þar sem margir þeirra runnu líklega í gegnum netið.



Þrátt fyrir að fjölmiðlalæsi sé nauðsynlegt til að snúa straumnum gæti notkun sjálfvirkni og reiknirit hjálpað til við að framkvæma staðreyndarathugun í stórum stíl. Í hans 2018 skýrsla , Lucas Graves greindi í raun tvær tegundir af sjálfvirkri staðreyndarathugun: staðreyndarathuganir sem sannreyna fullyrðingar með því að sannreyna þær gagnvart heimildarmanni eða sögu sem þegar hafði verið staðfest og staðreyndarathuganir sem reiða sig á „aukamerki“ eins og t.d. afstöðu uppgötvun - tölvutækni sem ákvarðar hvort texti er sammála eða ósammála kröfu.

Hér er yfirlit yfir notkun blaðamanna og rannsóknarverkefni þar sem horft er til beggja þátta.

Skvass: Fréttarannsóknarstofa Duke háskólans hefur verið að gera tilraunir með Squash , tölvuforrit sem umbreytir myndatextum í sjónvarp í strengi texta og passar þá við gagnagrunn fyrri staðreyndaathugana. Markmið Squash er að sannreyna yfirlýsingar stjórnmálamanna nánast samstundis, þó að rannsóknarteymi viðurkenni það enn þarfnast mannlegrar aðstoðar til að ákveða hvort það eigi að senda út eigin niðurstöður .

skriftartæki eftir Roy Peter Clark

Full staðreynd: Reyndarskoðunarstofnunin Full Fact í London er einnig fær um það koma auga á vafasamar fullyrðingar í gegnum sjónvarpstexta , með því að samsvara þeim við sína eigin skráningu sannprófaðra staðreyndaathugana og nota áreiðanleg gögn, svo sem hagtölur, til að staðfesta ómerktar yfirlýsingar.

En jafnvel þarf að kanna áreiðanleg gögn. Í skýrslu Graves lagði stofnandi yfirvél sjálfvirkni áherslu á að auðvelt væri að taka opinberar tölur úr samhengi, svo sem þegar morðtíðni í Bretlandi hækkaði 2003, en aðeins vegna þess að morðin sem framin voru af alræmdum raðmorðingja á árunum. áður voru opinberlega með í tölfræðinni á þeim tíma.

Athugaðu: Eins og leiðsögn og full staðreynd, Athugaðu - frumkvæði argentínsku athugunarstofnunarinnar Chequeado - skannar sjálfkrafa innlenda fjölmiðla fyrir umdeildar yfirlýsingar. Það passar þá við núverandi gagnagrunn og býr til textaskrár sem staðreyndarskoðendur geta deilt á samfélagsmiðlum. En Chequeabot hefur engu að síður áhrif á skort á hráum gögnum í Argentínu, sem varð til þess að Chequeado skoðaði samstarf við stjórnvöld, en einnig við háskóla, hugveitur og stéttarfélög.

Chatbot IFCN: Mitt í heimsfaraldrinum setti Alþjóðlega staðreyndareftirlitsnetið saman gagnagrunn yfir staðreyndarathuganir, nú gerðar úr meira en 7.000 færslum á meira en 40 tungumálum. Í maí hófst bandalag staðreyndaeftirlits eigin WhatsApp spjallbot , sem er fær um að grafa í gegnum þann gagnagrunn til að svara leitarorðabeiðni notanda. Fyrst fáanlegt á ensku, WhatsApp Chatbot er nú fáanlegt á spænsku, hindí og portúgölsku.

Háskólinn í Waterloo: Rannsóknarteymi við University of Waterloo í Kanada, er að skoða afstöðu uppgötvun í því skyni að smíða tæki sem geta greint fölsuð frétt með því að bera kröfur saman við svipaðar færslur og sögur. Vísindamennirnir forrituðu reiknirit til að læra af merkingarfræði sem er að finna í þjálfunargögnum og tókst að ákvarða nákvæmlega fullyrðingar níu sinnum af 10. Þeir sjá fyrir sér lausn sína sem hjálpartæki sem miðar að því að sía úr fölsuðu efni, til að hjálpa blaðamönnum að sækja kröfur sem vert er að rannsaka.

MEÐ: Eitt vandamál sem stafar af stöðugreiningu er þó að það hefur tilhneigingu til að endurskapa okkar eigin hlutdrægni gagnvart tungumálinu. Til dæmis er litið á neikvæðar staðhæfingar sem líklegri til að koma ónákvæmu efni á framfæri, en játandi er almennt tengt tilfinningu fyrir sannleika. Þetta er hvað MIT rannsóknarteymi fann meðan verið er að prófa reiknirit módel á núverandi gagnasettum. Það hvatti þá til að þróa ný módel. Liðið vakti einnig athygli á því að fullyrðingar væru sannar á augnabliki, en ekki lengur réttar framhjá ákveðnum tímapunkti.

Í skýrslu sinni benti Graves einnig á aðrar vísbendingar sem gætu hjálpað til við að afmá falsaðar upplýsingar í stórum stíl. Þetta gæti verið allt frá „stílþáttum, eins og því tungumáli sem notað er í færslu á samfélagsmiðli eða meintri fréttaflutningi“ til „stöðu netheimildar“ eða „hvernig tiltekin fullyrðing eða tengill breiðist út um internetið.“

En eins háþróaðir og sjálfvirkar lausnir eru, þá er enn áskorun þeirra margar ástæður fyrir því að við erum dregnar til að trúa fölsuðum fréttum í fyrsta lagi - hvort sem það er til dæmis hlutdræg rök, athyglisbrestur eða endurtekin útsetning. Þar að auki er viðbótaráhættan af því að hafa „bakslagaáhrif“, a hugmynd sem spáir því að þegar krafa samræmist mjög hugmyndum einhvers, styrki þessi einstaklingur enn frekar í eigin skoðunum þegar hann verður uppvís að sannleikanum.

Að lokum mun sjálfvirk staðreyndarathugun aðeins ná árangri ef hún er nátengd fjölmiðlalæsi.

Samuel Danzon-Chambaud er doktor. rannsakandi á JOLT verkefni , sem hefur hlotið styrk frá Horizon 2020 rannsóknar- og nýsköpunaráætlun Evrópusambandsins samkvæmt Marie Skłodowska-Curie styrktarsamningi nr. 765140.

hvernig á að fjarlægja mig af lista á twitter