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芸術：人文科学。島々(インタビュー執筆：李家芳 | 写真撮影：顧佳利)

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私たちが毎日携帯電話の電源を入れると、不条理でセンセーショナルな記事のタイトルや内容から、一見無害に見えるさまざまな健康法に至るまで、あらゆる種類の誤った情報や実質的な証拠の欠如が私たちの日常生活に溢れています。いつから現代人にとって「フェイクニュース」を読むことが日課になったのでしょうか？

偽物だとしたら、なぜ無視されるのでしょうか？陽明交通大学情報管理研究所の李永明教授は、その主な理由を指摘した。フェイクニュースの主な特徴は、それが「部分的に真実」であること、つまり内容が完全に嘘ではなく、それと一致することさえあるということだ。読む人の立場によって。この種の情報は、疑わしく、真実と偽りの区別が難しく、議論され、広められる可能性が高くなります。

しかし、これの目的は何でしょうか？フェイクニュースは、広範な社会的注目を集め、恐怖、憎悪、反対を生み出すだけでなく、収益性の高い産業でもあります。選挙結果に影響を与えるもの、株式市場の動向に影響を与えるもの、コミュニティのクリック率を刺激するものなどは、フェイク ニュースを作成する動機となる可能性があります。

水は船を運ぶこともできますが、転覆させることもあります

「今日、フェイクニュースが蔓延しているのはテクノロジーの進歩のおかげだ！」と情報管理の分野で生まれた李永明氏は、現代人はテクノロジーの利便性を享受している一方で、無数の虚偽ニュースに目がくらむ危険にもさらされていると嘆いた。情報。 。 「実際には、フェイクニュースを根絶することは不可能です。しかし、国民が真の情報と虚偽の情報を識別できるようにするために、関連するメカニズム、いわゆる『ファクトチェック』を利用することは可能です。」

李永明氏は、多くの国に同様の事実確認ウェブサイトがあり、その運営メカニズムは主に専門家によるインテリジェンスとクラウド・インテリジェンスの2つの方法に依存していると説明した。

有名なアメリカ人ポリティファクトは、各分野の専門家に疑問を持ったニュース内容をチェックし、分析やコメントを提供する番組です。ただし、ほとんどの人は専門家の意見を信じることを選択しますが、専門家が常に正しいとは限りません。特に情報量が多すぎたり、専門家の意見が異なる場合には、その正確性を検証するのに多くの人手と時間がかかります。

その結果、次のような大衆の意見に基づく検証手法が登場しました。フィスク。これはニュース ディスカッション プラットフォームに似ており、ユーザーがニュース内の単語や段落についてコメントすることを奨励します。情報交換を強化するだけでなく、閲覧後のコメントはニュースの良し悪しを判断する参考データとしても活用できます。情報の信頼性を専門家に判断してもらうのではなく、一般の人々が議論に参加することで、国民の意見が得られやすくなります。

それでも、李永明氏はまた、「専門家の知恵を信じても、一般の人々の知恵を信じても、フェイクニュースがなくなるという保証はありません。結局のところ、含まれる情報は真実か虚偽である可能性があり、「人々」にとっては困難です。ほとんどのファクトチェックプラットフォームには、実際にはフェイクニュースの判断に「等級」があることが判明しました。つまり、正しいか正しくないかの明確な定義に加えて、ほとんどの場合もあります。 true、半分正しい)、ほとんどのエラー (ほとんどが false)、およびその他のより詳細な区別。

噂は賢者のところで止まりますが、賢者にとってそれは簡単ではありません

したがって、Li Yongming と彼の研究チームは、既存の検証メカニズムに基づいていくつかの改良を加え、新しいモデル「情報の信頼性検出メカニズム」を設計し、検証作業を 4 つの側面に分割しました。

1. ニュース コンテンツ分析モジュール: ニュース タイトル、内容、ソースを含むニュースの信頼性を判断します。
2. ユーザー影響モジュール: オピニオン リーダーの態度とその影響力を観察します。ソーシャルプラットフォーム上で特定のニュースアイテムを共有した際のコメントの関連性や、コメント数や再投稿数などの視聴者グループとのインタラクションに基づいて総合的に評価されます。
3. 群衆の意見分析モジュール: 一般のフィードバックを収集します。ニュース タイトルの魅力度、主流ソーシャル メディアでの議論の度合い、再投稿数、その他のインタラクションに基づいて、ニュース トピックの世論と人気を分析します。
4. 信頼性計算モジュール: 最初の 3 つのモジュールによって分析された包括的なデータにより、ニュースの信頼性判定結果が得られます。

データ収集プロセスについて、李永明氏は次のように説明しました。「まず、ニュースの信頼性を判断する場合、ほとんどの人はタイトルと内容にのみ注目し、ニュースソースの確認を無視します。そこで、これを意図的に含めました。分析では、人々から意見を得るために、一般の人々に加えて「オピニオンリーダー」も考慮に入れます。なぜなら、オピニオンリーダーがニュースを共有したり、ソーシャルプラットフォームでコメントしたりする場合、実際には、ニュースの内容についてある程度の知識があることを意味します。

さらに、内容自体を専門的にチェックするだけでなく、良いニュースをチェックするメカニズムを確立する必要があると、李永明氏は「群衆の知恵」も信じている。同氏は、ニュースが真実か虚偽か判断されることに影響を与える特徴はいつでも変化する可能性があり、「ソーシャルプラットフォーム」が間違いなく変化を最も早く反映できる場所であると強調した。言い換えれば、ソーシャルメディアとそのユーザーの情報を識別する能力と速度を無視することはできません。

「休日」を取り締まる以外に、私たちに何ができるでしょうか？

「情報が爆発的に増加する世界では、フェイクニュースを排除することは不可能です。現時点では、ニュースの信頼性を判断するための私たちの取り組みは、むしろ「状況を修復する」ことに似ています。しかし、それでも私たちは疑問に思わずにはいられません。フェイクニュースを私たちの視界から早期に隔離するための「先制攻撃」なのでしょうか？」

「つまり、情報の信頼性チェックの仕組みによって、ニュースの信頼性はすでに把握されているのです。それでは、正しい情報を読者に推奨できるのでしょうか？」

「レコメンドメカニズム」は、オンラインの世界では古くから広く使われてきました。 Li Yongming 氏は、最も一般的な推奨事項は過去の読書記録と好みに基づいていると共有しました。そして、同じ読書の好みを持つ他の人たちに、彼らが読んだ、または気に入ったコンテンツを私たちに勧めてください。さらに、私たちに社会的影響力を持つ人々（友人、家族、ネット上の有名人）を参考にして、推奨コンテンツをデザインします。

そこで、李永明氏と彼の研究チームは「パーソナライズされたニュース推奨メカニズム」を次々と提案した。これまでのレコメンドの仕組みとは異なり、ニュースチェック機能を追加するという革新的な取り組みにより、レコメンドコンテンツの品質が大幅に向上しました。

李永明氏は、人々がニュースを見る動機は何でしょうか?と尋ねました。世界で何が起こっているかを知るだけでなく、他の人と話す話題を持つ「交流」にも役立ちます。したがって、正確で個人の好みに沿ったニュース コンテンツを提供する方法が非常に重要になっていますが、簡単ではありません。

そのため、「パーソナライズドニュースレコメンド機構」では、リスナーが可能な限り多様な情報を入手できるハイブリッドレコメンド方式を採用しています。また、収集したデータをフェイク ニュースの特定とフィルタリングの基礎として使用するために、世論によって補足されたニュース コンテンツ分析も使用します。

李永明氏は、自由と民主主義の価値観を堅持することに基づいて、誰もが独自の立場やニュース内容の解釈を持つことができるが、その前提は「事実」に基づいていなければならないと信じている。

「私たちはメディア関係者ではないので、ニュースの質に直接介入することはできません。しかし、研究者として私たちにできることは、問題を見た後、広められた情報のほとんどが依然として信頼できるものであることを保証する解決策のメカニズムを提案することです。」

しかし、李永明氏は、関連する検証メカニズムの出現により、誤った情報に惑わされる一般人の数が大幅に減るだけでなく、有用な情報を探すコストも削減できると指摘した。同時に、ジャーナリストが自分のニュース コンテンツの信頼性を維持するためのより高いインセンティブを持つよう刺激することもできます。なぜなら、どのメディアもフェイクニュースメーカーのレッテルを貼られたくないからです。

見方を変えると、近年、フェイクニュースの蔓延や情報過多などの問題により、メディアリテラシーや情報リテラシーに対する国民の関心が高まっています。少なくとも、疑わしい情報に直面したとき、その正確性をすぐには判断できなくても、私たちはまず懐疑的になり、関連する検証チャンネルをうまく活用し、情報の盲目的な信奉者になることを拒否することを学びました。

研究ソース

• 李永明（2021）。オンライン ニュースの信頼性の検出と推奨メカニズム。国家学術会議特別研究プロジェクト（一般研究プロジェクト）。

この記事人類・島許可を得て転載、原文ここで公開
原題：「フェイクニュース」を防ぐのは難しいのか？陽明交通大学の李永明氏が「事実確認の仕組み」について解説します。

参考文献

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担当編集者：馮冠偉
検証編集者: Weng Shihang