Maaaring mahuli ng awtomatikong pag-check ng katotohanan ang mga claim na lumalampas sa mga checker ng tao. Narito ang dalawang paraan ng kanilang trabaho.

Ive-verify nila ang mga claim sa pamamagitan ng pag-validate sa mga ito laban sa isang authoritative source o artikulo, o gumamit ng computing technique na tinatawag na stance detection.

(Shutterstock)

Mula sa maling pag-aangkin na ang pag-inom ng maligamgam na tubig na may lemon ay nagpoprotekta laban sa coronavirus sa mataas na rate ng kontaminasyon sa mga tropang NATO na nakabase sa Latvia , ang pandemya ay hinog na para sa maraming uri ng mga panloloko at disinformation na kampanya.

Sa pagitan ng Enero at Marso, napansin iyon ng Reuters Institute for the Study of Journalism tumaas ng 900% ang bilang ng mga fact-check , na malamang ay nangangahulugan ng mas mataas na pagtaas ng mga pangyayari sa pekeng balita dahil malamang na marami sa kanila ang nakalusot sa net.

Bagama't ang media literacy ay mahalaga sa pagbabago ng tide, ang paggamit ng automation at mga algorithm ay maaaring makatulong sa pagsasagawa ng mga pagsusumikap sa pagsusuri ng katotohanan sa sukat. Sa kanyang 2018 ulat , mahalagang tinukoy ni Lucas Graves ang dalawang uri ng automated na fact-checking: mga fact-check na nagbe-verify ng mga claim sa pamamagitan ng pagpapatunay sa mga ito laban sa isang authoritative source o isang kuwento na na-verify na, at mga fact-check na umaasa sa 'mga pangalawang signal' gaya ng pagtukoy ng paninindigan — isang computing technique na tumutukoy kung ang isang piraso ng text ay sumasang-ayon o hindi sumasang-ayon sa isang claim.

Narito ang isang pangkalahatang-ideya ng mga gamit sa pamamahayag at mga proyekto sa pagsasaliksik na tumitingin sa parehong aspeto.

kalabasa: Ang Duke University Reporters’ Lab ay naging nag-eeksperimento sa Squash , isang programa sa computer na ginagawang mga string ng text ang mga caption sa TV, pagkatapos ay itinutugma ang mga ito sa isang database ng mga nakaraang fact-check. Ang layunin ng Squash ay i-verify ang mga pahayag ng mga pulitiko nang halos agad-agad, kahit na inamin pa rin ng research team nito ang programa. nangangailangan ng tulong ng tao upang magpasya kung dapat nitong i-broadcast ang sarili nitong mga natuklasan .

Buong Katotohanan: Ang organisasyong tumitingin sa katotohanan na nakabase sa London na Full Fact ay nagagawa rin makita ang mga kahina-hinalang claim sa pamamagitan ng mga subtitle sa TV , sa pamamagitan ng pagtutugma ng mga ito sa sarili nitong catalog ng mga na-verify na fact-check at sa pamamagitan ng paggamit ng maaasahang data, gaya ng mga istatistika ng pamahalaan, upang i-verify ang mga hindi na-check na pahayag.

Ngunit kahit na ang maaasahang data ay kailangang masusing suriin. Sa ulat ni Graves, binigyang-diin ng founding head ng automation ng Full Fact na ang mga opisyal na numero ay madaling maalis sa konteksto, tulad ng kapag tumaas ang rate ng pagpatay sa United Kingdom noong 2003, ngunit dahil lamang sa mga pagpatay na ginawa ng isang kilalang-kilalang serial killer sa mga taon. bago ay opisyal na kasama sa mga istatistika sa oras na iyon.

Checkbot: Tulad ng Squash at Full Fact, checkbot — isang inisyatiba ng Argentinian fact-checking organization na Chequeado — awtomatikong sinusuri ang pambansang media para sa mga kontrobersyal na pahayag. Pagkatapos ay itinutugma nito ang mga ito laban sa isang umiiral na database at lumilikha ng mga text file na maaaring ibahagi ng mga fact-checker sa social media. Ngunit ang Checkeabot ay naapektuhan pa rin ng kakulangan ng raw data sa Argentina, na nag-udyok kay Chequeado na tingnan ang mga pakikipagtulungan sa gobyerno, ngunit gayundin sa mga unibersidad, think tank at unyon.

Chatbot ng IFCN: Sa gitna ng pandemya, pinagsama-sama ng International Fact-Checking Network ang isang database ng mga fact-check, na ngayon ay ginawa ng higit sa 7,000 mga entry sa higit sa 40 mga wika. Noong Mayo, inilunsad ang fact-checking alliance sarili nitong WhatsApp chatbot , na nagagawang maghukay sa database na iyon upang tumugon sa kahilingan ng keyword ng isang user. Unang available sa English, ang WhatsApp Chatbot ay available na ngayon sa Spanish, Hindi at Portuguese.

Ang Unibersidad ng Waterloo: Isang pangkat ng pananaliksik sa University of Waterloo, sa Canada, ay tumitingin sa stance detection upang makabuo ng tool na makakatuklas ng pekeng balita sa pamamagitan ng paghahambing ng mga claim sa mga katulad na post at kwento. Ang mga mananaliksik ay nag-program ng mga algorithm upang matuto mula sa mga semantika na natagpuan sa data ng pagsasanay at pinamamahalaang tumpak na matukoy ang mga claim ng siyam na beses sa 10. Inaakala nila ang kanilang solusyon bilang isang tulong na tool na naglalayong i-filter ang pekeng nilalaman, upang matulungan ang mga mamamahayag na ituloy ang mga claim na nagkakahalaga ng pagsisiyasat.

MAY: Gayunpaman, ang isang problema na nagmumula sa pag-detect ng paninindigan ay ang posibilidad na mai-reproduce nito ang sarili nating mga bias sa wika. Halimbawa, ang mga negatibong pahayag ay tinitingnan bilang mas malamang na maghatid ng hindi tumpak na nilalaman, habang ang mga positibo ay karaniwang nauugnay sa isang pakiramdam ng katotohanan. Ito ang ano isang MIT research team ang natagpuan habang sinusubok ang mga algorithmic na modelo sa mga kasalukuyang dataset. Ito ang nag-udyok sa kanila na bumuo ng mga bagong modelo. Tinawag din ng team ang pansin sa isyu ng mga claim na totoo sa isang sandali, ngunit hindi na tumpak na lampas sa isang tiyak na punto.

Sa kanyang ulat, itinuro din ni Graves ang iba pang mga pahiwatig na maaaring makatulong sa pag-debunking ng pekeng impormasyon sa sukat. Ang mga ito ay maaaring mula sa 'mga tampok na istilo, tulad ng uri ng wikang ginagamit sa isang post sa social media o isang dapat na ulat ng balita' hanggang sa 'posisyon sa network ng isang pinagmulan' o 'ang paraan ng pagpapalaganap ng isang partikular na claim o link sa internet.'

Ngunit kahit gaano ka advanced ang mga automated na solusyon, hinahamon pa rin sila ng ang daming dahilan para maniwala tayo sa fake news in the first place — ito man ay bias na pangangatwiran, nakakagambalang atensyon o paulit-ulit na pagkakalantad, halimbawa. Bukod dito, may karagdagang panganib na patakbuhin ang 'backfire effect,' a paniwala na hinuhulaan na kapag ang isang pag-aangkin ay malakas na naaayon sa mga ideya ng isang tao, ang taong ito ay higit na pinalalakas sa kanyang sariling mga pananaw kapag nalantad sa katotohanan.

Sa huli, ang automated fact-checking ay magiging matagumpay lamang kung malapit na magkakaugnay sa media literacy.

Si Samuel Danzon-Chambaud ay isang Ph.D. mananaliksik sa proyekto ng JOLT , na nakatanggap ng pagpopondo mula sa Horizon 2020 na programa ng pananaliksik at pagbabago ng European Union sa ilalim ng kasunduan sa pagbibigay ng Marie Skłodowska-Curie No 765140.