Захист від фейків

    Які повідомлення в соціальних медіа можуть поширюватися зі швидкістю лісової пожежі?
    Це може передбачати новий алгоритм. Учені сподіваються, що в такий спосіб програма допомагатиме знешкодити вплив фейкових новин. Адже найчастіше хибна інформація завдає збитків, коли її отримує багато людей, наголошують розробники алгоритму з Інституту імені Макса Планка. З допомогою розумної програми платформам на зразок Facebook буде легше
    • 6 Грудня, 16:40
    • Розсилка

    Які повідомлення в соціальних медіа можуть поширюватися зі швидкістю лісової пожежі?

    Це може передбачати новий алгоритм. Учені сподіваються, що в такий спосіб програма допомагатиме знешкодити вплив фейкових новин. Адже найчастіше хибна інформація завдає збитків, коли її отримує багато людей, наголошують розробники алгоритму з Інституту імені Макса Планка. З допомогою розумної програми платформам на зразок Facebook буде легше визначати, які новини потрібно перевірити на правдивість якомога швидше.

    Фейкові новини хоча й мають довгу традицію, проте їхній вплив сьогодні безпрецедентно великий. Передусім через соціальні мережі, де часто публікують і поширюють новини, що містять неправдиві факти та цільову дезінформацію.

    Щоб здолати це явище, Facebook, Twitter та інші покладаються зокрема на допомогу користувачів: вони надають їм можливість, повідомляти про підозрілі повідомлення. Якщо до адміністраторів надходить достатня кількість застережень, то активується незалежна мережа експертів, що складається з журналістів, які скрупульозна перевіряють новину – і потім за певних умов позначають її суперечливою.

    Для Мануеля Ґомеса Родріґеса (Manuel Gomez Rodriguez) та його колег з Інституту програмного забезпечення імені Макса Планка в Кайзерслаутерні ці заходи виглядають недостатніми.

    На їхню думку, журналісти мали б розпочинати перевірку не лише на підставі певної кількості повідомлень від користувачів. Адже, якщо якесь повідомлення не матиме резонансу, навіщо марнувати дорогоцінний час на його дослідження? Детально проаналізувати новину потрібно радше тоді, коли ймовірність її швидкого поширення в мережі дуже висока, навіть якщо її позначило як хибну небагато користувачів.



    З цією метою науковці розробили алгоритм, який відфільтровує потенціал «вірусних» історій: «Коли наш алгоритм вважає, що якась історія має великий радіус дії, то й ми відразу перевіряємо її на правдивість – поки меседж не знайшов широкої авдиторії, лише щоб упевнитися: це не фейкова новина, – пояснив Ґомес. – Якщо повідомлення не стає вірусним, можна вичекати  і реагувати вже на попередження користувачів. Це все питання ресурсу: не кожну новину можна перевірити».

    Аби ідентифікувати правильних кандидатів на детальну перевірку, програма оцінює передусім поведінку мільйонів користувачів та їхніх фоловерів у минулому: як часто і як швидко вони зазвичай діляться повідомленнями? Окрім цих історичних даних, програма зважає на те, як новину сприймали в момент її публікації: чи реакція користувачів одразу була дуже виражена, чи спочатку вони ділилися нею повільно?

    Так алгоритм інтелектуально пристосовується до поведінки користувачів, наголошує команда. «Нашою програмою ми оптимізували процес перевірки на правдивість мережевих повідомлень. І під вплив фейкових новин підпадатиме менше людей, які, ймовірно, не знають, що йдеться про іншу публікацію чи про неправдиві новини», – сказав Ґомес.

    Науковці сподіваються, що алгоритм скоро застосують на практиці, і він пригодиться для роботи різних платформ, зокрема соціальних медіа. «Аби це спростити, ми опублікуємо вихідний код нашого алгоритму та заснуємо спеціальний веб-сайт», – повідомив Ґомес.

    Однак навіть розумна програма має свої обмеження, визнають дослідники: алгоритм не відповідає на питання, що робити потім, коли новину перевірять і визнають фейковою. «Якщо дати змогу новині поширюватися, то з нею контактуватиме багато людей. Якщо вилучиш її зі стрічки новин, наразишся на звинувачення в тому, що цензуруєш мережу», – підсумував учений.

    KI im Einsatz gegen Fake News

    Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, 04/12/2017

    Зреферувала Соломія Кривенко

    Джерело: Zbruc

    Коментарі ()
    1000 символів залишилось
    НАЙПОПУЛЯРНІШЕ