Автоматизираната проверка на фактите може да улови твърдения, които се промъкват покрай човешки пулове. Ето двата начина, по които работят.

Те или проверяват твърденията, като ги валидират спрямо авторитетен източник или статия, или използват компютърна техника, наречена откриване на позиция.

(Shutterstock)

От неверни твърдения, че пиенето на топла вода с лимон предпазва от коронавирус да се високи нива на заразяване сред войските на НАТО, базирани в Латвия , пандемията е узряла за много видове измами и дезинформационни кампании.

Между януари и март Институтът за изследване на журналистиката на Ройтерс забеляза това броят на проверките на фактите се е увеличил с 900% , което вероятно означава още по-голямо увеличение на случаите на фалшиви новини, тъй като много от тях вероятно са се промъкнали в мрежата.

Въпреки че медийната грамотност е от съществено значение за обръщане на вълната, използването на автоматизация и алгоритми може да помогне за извършване на усилия за проверка на фактите в мащаб. В неговия отчет за 2018 г , Лукас Грейвс по същество идентифицира два типа автоматизирана проверка на фактите: проверки на факти, които проверяват твърденията, като ги потвърждават спрямо авторитетен източник или история, която вече е била проверена, и проверки на факти, които разчитат на „вторични сигнали“, като напр. откриване на позиция — изчислителна техника, която определя дали даден текст е съгласен или несъгласен с твърдение.

Ето преглед на журналистическите приложения и изследователски проекти, разглеждащи и двата аспекта.

скуош: Лабораторията на репортерите на университета Дюк беше експериментиране със скуош , компютърна програма, която трансформира телевизионните надписи в низове от текст, след което ги съпоставя с база данни от предишни проверки на фактите. Целта на Squash е да провери изявленията на политиците почти мигновено, въпреки че изследователският екип призна, че програмата все още изисква човешка помощ, за да реши дали да излъчи собствените си констатации .

Пълен факт: Базираната в Лондон организация за проверка на факти Full Fact също е в състояние забелязвайте съмнителни твърдения чрез телевизионни субтитри , като ги съпостави със собствения си каталог от проверени проверки на факти и като използва надеждни данни, като правителствена статистика, за проверка на непроверени твърдения.

Но дори и надеждните данни трябва да бъдат щателно проверени. В доклада на Грейвс основателят на Full Fact за автоматизация подчерта, че официалните данни могат лесно да бъдат извадени от контекста, като например когато процентът на убийствата в Обединеното кралство скочи през 2003 г., но само защото убийствата, извършени от прословут сериен убиец през годините преди бяха официално включени в статистиката по това време.

Checkbot: Като скуош и Full Fact, чекбот — инициатива на аржентинската организация за проверка на фактите Chequeado — автоматично сканира националните медии за противоречиви изявления. След това ги съпоставя със съществуваща база данни и създава текстови файлове, които проверяващите могат да споделят в социалните медии. Въпреки това Chequeabot е повлиян от липсата на необработени данни в Аржентина, което кара Чекеадо да разгледа партньорствата с правителството, но също и с университети, мозъчни тръстове и синдикати.

Чатбот на IFCN: В разгара на пандемията Международната мрежа за проверка на факти събра база данни от проверки на факти, сега съставена от повече от 7000 записа на повече от 40 езика. През май стартира алиансът за проверка на фактите собствен чат бот WhatsApp , който е в състояние да разрови тази база данни, за да отговори на заявката за ключова дума на потребителя. Първоначално наличен на английски, WhatsApp Chatbot вече е наличен на испански, хинди и португалски.

Университетът на Ватерло: Изследователски екип от Университета на Ватерло, Канада, разглежда откриването на позиция, за да създаде инструмент, способен да открива фалшиви новини чрез сравняване на твърдения с подобни публикации и истории. Изследователите програмираха алгоритми, за да се учат от семантиката, открита в обучителни данни, и успяха да определят точно твърденията девет пъти от 10. Те предвиждат своето решение като помощен инструмент, насочен към филтриране на фалшиво съдържание, така че да помогне на журналистите да преследват твърдения, които си струва да бъдат разследвани.

С: Един проблем, който произтича от откриването на позицията обаче, е, че то има тенденция да възпроизвежда нашите собствени пристрастия към езика. Например, отрицателните твърдения се считат за по-склонни да предават неточно съдържание, докато утвърдителните обикновено се свързват с чувство за истина. Ето какво установи изследователски екип на MIT докато тествате алгоритмични модели върху съществуващи набори от данни. Това ги подтикна да разработят нови модели. Екипът също така обърна внимание на въпроса, че твърденията са верни в даден момент, но вече не са точни след определен момент.

В своя доклад Грейвс посочи и други сигнали, които биха могли да помогнат за развенчаването на фалшива информация в мащаб. Те могат да варират от „стилистични характеристики, като вида на езика, използван в публикация в социалните медии или предполагаем новинарски репортаж“ до „мрежовата позиция на източник“ или „начина, по който определено твърдение или връзка се разпространява в интернет“.

Но колкото и напреднали да са автоматизираните решения, те все още са предизвикани от многото причини, поради които сме привлечени да вярваме на фалшивите новини на първо място - независимо дали става въпрос за предубедени разсъждения, разсеяно внимание или многократно излагане, например. Освен това съществува допълнителен риск от възникване на „ефекта на обратния ефект“, а представа което предсказва, че когато дадено твърдение е силно в съответствие с нечии идеи, този човек допълнително се подсилва в собствените си възгледи, след като бъде изложен на истината.

В крайна сметка автоматизираната проверка на фактите ще бъде успешна само ако е тясно преплетена с медийната грамотност.

Самюел Данзон-Шамбо е доктор на науките. изследовател на Проект JOLT , който получи финансиране от програмата на Европейския съюз за изследвания и иновации „Хоризонт 2020“ по споразумението за отпускане на безвъзмездни средства „Мария Склодовска-Кюри“ № 765140.