Новостная лента

Защита от фейков

06.12.2016

 

Какие сообщения в социальных медиа могут распространяться со скоростью лесного пожара? Это может предусматривать новый алгоритм. Ученые надеются, что таким образом программа будет помогать обезвредить влияние фейковых новостей. Ведь зачастую ложная информация наносит ущерб, когда ее получает много людей, отмечают разработчики алгоритма из Института имени Макса Планка. С помощью умной программы платформам вроде Facebook будет легче определять, какие новости нужно проверить на правдивость как можно быстрее.

Изображение: Dolphfyn/ thinkstock.

 

Фейковые новости хотя и имеют долгую традицию, однако их влияние сегодня беспрецедентно большой. Прежде всего через социальные сети, где часто публикуют и распространяют новости, которые содержат неправдивые факты и целевую дезинформацию.

 

Чтобы преодолеть это явление, Facebook, Twitter и другие полагаются частности на помощь пользователей: они предоставляют им возможность, сообщать о подозрительных сообщениях. Если до администраторов поступает достаточное количество оговорок, то активируется независимая сеть экспертов, состоящей из журналистов, которые скрупулезная проверяют новость – и потом при определенных условиях обозначают ее противоречивой.

 

Для Мануэля Ґомеса Родригеса (Manuel Rodriguez Gomez) и его коллег из Института программного обеспечения имени Макса Планка в Кайзерслаутерне эти меры выглядят недостаточными.

 

По их мнению, журналисты должны были бы начинать проверку не только на основании определенного количества сообщений от пользователей. Ведь, если какое-то сообщение не будет иметь резонанса, зачем тратить драгоценное время на его исследование? Детально проанализировать новость нужно скорее тогда, когда вероятность ее быстрого распространения в сети очень высока, даже если ее определил как ошибочную немного пользователей.

 

С этой целью ученые разработали алгоритм, который отфильтровывает потенциал «вирусных» историй: «Когда наш алгоритм считает, что какая-то история имеет большой радиус действия, то и мы сразу проверяем ее на правдивость – пока месседж не нашел широкой аудитории, только чтобы удостовериться: это не фэйковая новость, – пояснил Ґомес. – Если сообщение не становится вирусным, можно выждать и реагировать уже на предупреждения пользователей. Это все вопросы ресурса: не каждую новость можно проверить».

 

Чтобы идентифицировать правильных кандидатов на детальную проверку, программа оценивает прежде всего поведение миллионов пользователей и их фолловеров в прошлом: как часто и как быстро они обычно делятся сообщениями? Кроме этих исторических данных, программа обращает внимания на то, как воспринимали новость в момент ее публикации: реакция пользователей сразу была очень выражена, сначала они делились ею медленно?

 

Так алгоритм интеллектуально приспосабливается к поведению пользователей, отмечает команда. «Нашей программой мы оптимизировали процесс проверки на правдивость сетевых сообщений. И под влияние фейковых новостей подпадать меньше людей, которые, вероятно, не знают, что речь идет о иную публикацию или ложные новости», – сказал Ґомес.

 

Ученые надеются, что алгоритм скоро применят на практике, и он пригодится для работы различных платформ, в том числе в социальных медиа. «Чтобы это упростить, мы опубликуем исходный код нашего алгоритма и учредим специальный веб-сайт», – сообщил Ґомес.

 

Однако даже умная программа имеет свои ограничения, признают исследователи: алгоритм не отвечает на вопрос, что делать потом, когда новость проверят и признают фейковою. «Если дать возможность новости распространятся, то с ней контактировать много людей. Если изымешь ее из ленты новостей, наразишся на обвинения в том, что цензуруєш сеть», – подытожил ученый.

 

 

KI im Einsatz gegen Fake News

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

Зреферувала Соломия Кривенко

You Might Also Like

Loading...

Нет комментариев

Комментировать

Яндекс.Метрика