「ポープ・フランシスは世界に衝撃を与え、大統領のためにドナルド・トランプを支持する。」 「クリントンのアシスタントJWマクギルは死んでいる。」「オハイオ州の倉庫で数十万の不正なクリントン票が見つかりました。」昨年のこれらの衝撃的なニュースの見出しには、共通点が1つありました。 わずかではありません。 いずれも、悪意のあるものか、広告収入を得るための試みのいずれかで、できる限り多くの無意識のインターネットリーダーを欺くために製造されました。 言い換えれば、彼らは「偽のニュース」でした。
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もちろん、偽のニュースは新しいものではありません。 過去には、新聞の販売を通じて昔ながらの方法で「バイラルになる」ように設計された政治的敵や扇情的な話を汚すために作成されたパンフレットの形をとっていました。 しかし、最近の新しいソーシャルメディア環境によって可能になった偽情報の急増は、国内および国際的な議論に値する深刻な問題としてそれを推進しました。
問題は、人々が言うには、媒体です。 これは理にかなっています：Facebookなどのソーシャルメディアプラットフォームは、この種の誤解を招く情報や不正な情報の拡散を可能にすることに対する批判に直面します。 「および「共有」。 現在、Facebookは偽のバイラル記事を取り締まるための新しいツールを展開していますが、Twitterはユーザーが誤解を招く、虚偽または有害な情報にフラグを立てることができる新しい機能をテストしています。
しかし、 Nature Human Behavior誌に今週掲載された新しい研究は、人間の脳の限界も非難することを示しています。 人々が新しい情報で過負荷になると、彼らは善と悪を区別するために理想的ではない対処メカニズムに依存する傾向があり、品質よりも人気を特権的にする結果になると研究は示唆しています。 偽のニュースを非常に効果的に広めることができるのは、データの飽和と短く伸びたアテンションスパンの致命的な組み合わせです。
「TwitterやFacebookなどのネットワークを介して、ユーザーは毎日成功するために競争する大量の情報にさらされています」と、ノースウェスタン大学の物理学者であり、人々のネットワークがどのように働き、研究の著者。
オリベイラ氏によると、ソーシャルメディアは政治や生活に大きな影響を与える可能性があるため、「今日のオンライン情報ネットワークでは、これまで以上に良い情報と悪い情報を区別することが重要になっています」と述べています。 しかし、利害関係はより高いものの、ソーシャルメディアで見られるような志を同じくするグループのダイナミクスは、それらのグループの集団判断を弱体化させる可能性があります。 この研究が述べているように、情報が多すぎると、人間は「操作に対して脆弱」になります。
2016年、オリベイラは、ソーシャルネットワーク上での情報の拡散方法、特に「低品質の情報」または偽のニュースがどのように伝染のように波打つことができるかを研究することに着手しました。 彼は、偽のニュースがソーシャルネットワークでどのように広がるかを予測するための理論モデルを設計しました。
このモデルには、実際の人間のユーザーや実際の偽の記事は組み込まれていません。 しかし、独立したオブザーバーによって集められた（それにもかかわらず人気のある）FacebookおよびTwitterの記事について収集されたデータを利用して、ユーザーによるレビューのフラグが付けられた投稿の実際のニュースと偽のニュースの平均比率を計算しました。 Oliveiraはこの比率を使用して、ネットワークでのニュースの共有に関して設計したアルゴリズムを実行しました。
このモデルは、オリベイラが自分自身を別々のネットワークに分離する人々（たとえば、Facebookで作成する傾向のある志を同じくする人々の社会的バブル）がデマおよび偽情報の拡散に寄与する方法を示した以前の研究とデザインが似ていました。 思考が進むにつれて、これらの人々は、同じ考えを持つ友人が共有している投稿に反する情報にさらされる可能性が低くなり、偽のニュースを追い出し、真実を明らかにする可能性があります。
比較的少ない情報の流れで、彼のアルゴリズムは、理論的なソーシャルメディアユーザーが本物のニュースと偽のニュースをうまく区別し、ほとんど本物のニュースを共有できると予測しました。 しかし、オリベイラと彼の共著者はアルゴリズムを微調整して、情報の流れをどんどん大きくすることを反映しました-無限のTwitterやFacebookフィードをスクロールするのと同じです-理論上のユーザーは質の高い情報を悪い情報から分類する能力がますます低下していることを証明しました。
オリベイラは、一般的に、人気は人が品質よりも何かを共有するかどうかにより強い影響を与えることを発見しました。 情報フローのレベルが高くなると、その効果はより顕著になります。つまり、人々は情報を共有することを決定する前に、情報の品質を評価する時間を理論的に少なくするか、またはまったくしなくなります。 すぐに、各情報に注意を払わなくなったため、人々は偽のニュースをどんどん高く共有していました。
モデル化された最高のレートでは、情報の品質はその情報の人気に影響を与えませんでした。 「情報の過負荷と限られた注意の両方が、システムの識別力の低下の一因となることを示しています」とオリベイラはメールで述べました。
モデルには明確な制限がありますが、偽のニュースがどのように広がるかについての1つの解釈を提供します。 「伝統的に、真実には偽りを克服する固有の力があると考えられています」と、トルコのBoğaziçi大学のコンピューターエンジニアHaluk Bingol氏は語っています。 「同様に、善は最終的に悪に打ち勝ちます。社会的規範はこれらの仮定に基づいています。興味深いことに、これは経験的にテストされたことはありません。」
この研究に関与していなかったビンゴルは、この研究は、情報の質が配信に関して必ずしも勝るものではないことを強調していると述べています。 Oliveiraの研究は、関係の選択と情報量に関するBingolの以前の調査結果と一致しています。 ある論文では、特定のアイテムを潜在的な顧客に宣伝する商人の推薦は、顧客がより多くの選択肢を提示されたときにさらに重要になることがわかりました。
「つまり、人為的に選択肢の数を増やすと、同じ「マーケティングプッシュ」でより良い結果を得ることができます」とBingolは言います。 言い換えれば、情報であふれている人は、広告主や偽のニュースの提供者にとってはるかに簡単に操作できます。 「明らかに、今日これを行うことは難しくありません」と彼は付け加えます。
イタリアのルカ高等研究所のコンピューター科学者であるWalter Quattrociocchiは、オリベイラのモデルに懐疑的です。 「物語の出現の背後にある複雑な社会的ダイナミクスを過度に単純化することは誤解を招く可能性があります」と、この研究に関わっていなかったQuattrociocchiは言います。 たとえば、使用されたモデルは、ソーシャルメディアユーザーが新しい情報を同じレートで導入し、すべてのユーザーが同じ注意範囲で開始するという単純化された仮定に基づいて機能しました。
Quattrociocchiは、この研究を興味深いと感じたが、オリベイラのモデルの範囲を超えた確認バイアスやその他の要因が、情報のオンライン拡散に大きく影響する可能性があることを他の研究が示していると指摘している。
将来の研究のために、オリベイラは、情報の共有者との関係がそれを処理する方法にどのように影響するか、人々がオンラインで情報を受け取ったときに心を変える可能性を含む、これらの他の事実のいくつかでモデルを強化したいと考えています彼らの現在の信念。
結局のところ、オリベイラは、偽のニュースを止めることは読者から始まると考えています。 彼は、人々がオンラインで共有するものを注意深く読み、友人とのつながりを失ったり、フォローを外してオンラインエコーチャンバーを作成したり、共有する人を信頼していても信頼できるものであると仮定したりしないことを勧めます 「私たちの友人はおそらく優れた編集者ではなく、客観性や信頼性よりも感情や偏見によって動かされていることに留意してください」と彼は指摘します。
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