Iata cum pot fi utilizate analiza datelor si instrumentele open-source pentru a identifica retelele de dezinformare si dezinformare (roboti de social media, influentatori, grupuri)

Cum se poate detecta dezinformarea, retelele de dezinformare, robotii, influentatorii si alti autori de stiri false pe retelele sociale pentru a ajuta la combaterea infodemiei retelelor sociale?

Numarul tot mai mare de platforme si utilizatori de social media a amplificat problema stirilor false din intreaga lume. Avand acces la retelele sociale, fiecare dintre noi are capacitatea de a crea si disemina continut catre masa intr-un mod incontrolabil. In plus, retelele de socializare au devenit un canal major prin care institutiile de renume si persoanele cu statut inalt sau jurnalistii transmit informatii importante publicului.

Array

De exemplu, in Uganda astazi, ministerul sanatatii publica informatii despre cazurile COVID zilnice, decesele provocate de COVID si alte informatii legate de COVID prin conturile lor oficiale de social media. Si toate acestea se intampla alaturi de pandemia stirilor false raspandite pe toate retelele sociale.

Potrivit unui articol publicat de BBC, 90 la suta din postarile care raspandeau dezinformari despre Covid-19 pe Facebook si Twitter au ramas vizibile online chiar si dupa ce au fost raportate fara a fi atasat niciun avertisment.

Array

Acest lucru arata ca si platformele de socializare nu reusesc sa abordeze problema. Deci, poate ca trebuie sa ne dotam cu abilitatile necesare pentru investigarea stirilor false.

Deci, cum s-ar colecta si analiza datele din retelele sociale pentru a identifica creierii din spatele dezinformarii si a robotilor din retelele sociale?

Au fost propuse multe tehnici care se bazeaza pe continutul stirilor pentru detectarea stirilor false, care includ sugestii precum sfatuirea oamenilor sa citeasca pe langa titluri, sa verifice editorul sau autorul, sa se uite la linkurile si sponsorii utilizati, sa verifice data si ora publicarii, sa caute daca altele punctele de vanzare o raporteaza etc, dar aceste tehnici singure nu ne vor ajuta sa eradicam aceasta problema de stiri false.

Array

Tehnici precum analiza retelelor sociale pot fi folosite pentru a combate dezinformarea, privind dincolo de stirile difuzate si acordand mai multa atentie distribuitorilor si relatiilor dintre distribuitoare. Atunci cand se utilizeaza aceste abordari bazate pe retea, datele pot fi obtinute de pe platforme de socializare, cum ar fi twitter si utilizate pentru a construi retele relevante care sa contureze relatia dintre conturi care ar putea fi grupuri de persoane organizate care lucreaza impreuna pentru a raspandi dezinformarea.

Potrivit unui raport al Reuters, in ciuda majoritatii stirilor false provenite de la oameni obisnuiti, postarile celebritatilor (inclusiv politicieni si influentatori) au creat mai mult angajament pe retelele sociale, stimuland substantial acoperirea stirilor false. Deci, un alt mod de a combate dezinformarea si dezinformarea este prin cautarea acelor posturi cu cea mai mare influenta. Acest lucru se poate face prin examinarea numarului de retweets sau partajari, aprecieri sau favorite si comentarii sau raspunsuri la o anumita postare sau tweet. Dupa ce ati observat cea mai populara postare sau tweet pe o platforma de socializare, puteti merge mai departe si puteti investiga mai departe raspunzand la intrebari precum;

  • Cine a produs initial acest tweet sau postare?
  • Cine a redistribuit sau a distribuit postarea?
  • Cum arata urmatorii acestor utilizatori? (Cum arata analiza de retea a acestor lucrari?)
  • Ce hashtag-uri sau adrese URL au fost utilizate?

Se pot identifica apoi hashtag-urile folosite si pot colecta toate datele legate de un anumit hashtag pentru o analiza ulterioara, de exemplu, cautand cele mai frecvente hashtag-uri, cele mai populare conturi care utilizeaza un anumit hashtag, impartind citatele hashtag in functie de timp etc.

Cu adresele URL, se poate stabili unde este originea informatiilor in cazurile in care originea este dincolo de social media. Se poate incepe prin autentificarea site-ului folosind instrumente precum Whois Lookup pentru a gasi informatii detaliate despre site, numele serverului, tara inregistrata, data crearii, data actualizarii etc. Cu toate acestea, adresele URL pot fi dificil de detectat uneori. , in unele cazuri, aceste adrese URL sunt scurtate sau acelasi domeniu poate fi citat de mai multe ori folosind diferite siruri de text, ceea ce face dificila detectarea. Instrumente precum urlex.org si checkshorturl.com pot fi utilizate pentru a extinde adresele URL scurtate, dezvaluind forma lor originala completa.

Alte instrumente pe care le puteti utiliza pentru a verifica continutul includ TinyEye, cautarea inversa a imaginilor Google pentru obtinerea de informatii despre imagini si „Instrumentul Amnesty International” si „Instrumentul de cautare geografica YouTube GitHub” pentru obtinerea de informatii despre videoclipurile distribuite.

Robotii social media joaca, de asemenea, un rol cheie in raspandirea dezinformarii online. Potrivit unui studiu, intre 9% si 15% din conturile active pe twitter sunt roboti si se spune ca Facebook a dezactivat 6,5 miliarde de conturi false in 2019. Deci, cum se poate face diferenta intre un cont bot si un cont real? In majoritatea cazurilor poate fi capabil sa detecteze un bot observand o activitate anormala a contului, cum ar fi; numarul de angajamente pe care o postare sau un tweet le primeste ore suplimentare, de exemplu, atunci cand comentariile se sting imediat dupa ce influentatorul posteaza, acest lucru poate indica comentarii generate automat, raportul de angajamente, de exemplu, daca o postare are mii de aprecieri, dar nu are comentarii, poate sa fie un indicator al activitatii automatizate a botului, numarul de postari publicate intr-un interval scurt de timp, daca un cont publica intotdeauna despre o anumita tendinta folosind tot timpul aceleasi hashtag-uri etc.

Invatarea automata a fost, de asemenea, utilizata pentru a crea modele care pot prezice probabilitatea ca un cont sa fie un bot bazat pe caracteristici precum adepti, timpul postarii, raportul de implicare, originea adeptilor, numarul de postari intr-un anumit interval de timp etc. Instrumentele de detectare a botului care utilizeaza invatarea automata pentru a detecta robotii includ botometrul, tweetbotornot, botcheck.me, sentinela bot etc.

Toate instrumentele mentionate mai sus sunt open source, dar exista si alte instrumente care pot oferi acces la alte caracteristici, dar la un cost. In cele din urma, instrumentele mentionate aici servesc pentru a ghida un incepator sa abordeze problema dezinformarii online si ulterior pot explora alte optiuni. Echipa noastra de la Pollicy a incercat sa abordeze problema stirilor false, alegand propriul joc de aventura prin care jucatorii pot naviga in lume prin stiri false intr-un context african, pentru a intelege dinamica modului in care sunt raspandite.

Joaca acest joc aici!

Scris de Arthur Kakande , sef de comunicare la Pollicy .

ARTICOLE SIMILAREDE LA ACELAȘI AUTOR