Pobierz plik Scenariusz FAKE NEWS
(PDF, 489 KB)
Czas realizacji scenariusza
Wariant podstawowy: 2 godziny lekcyjne
Wariant rozszerzony: 4 godziny lekcyjne i więcej
Dowiedz się czym jest FAKE NEWS i zjawisko dezinformacji?
Dowiedz się więcej na temat Twittera – platformy, na której będziemy pracować
TEMAT SCENARIUSZA: FAKE NEWS DOTYCZĄCE TECHNOLOGII 5GCel ogólnyPerspektywa pracy w dłuższym czasie – przygotowanie uczniów do krytycznej oceny informacji rozpowszechnianych w internecie oraz wykrywania dezinformacji; praktyczne zaznajomienie uczniów z technologiami informatycznymi umożliwiającymi wykrywanie dezinformacji Cele operacyjneUczeń/Uczennica: Potrafi zdefiniować pojęcia fake news i dezinformacji Zna charakterystyczne cechy fake news i dezinformacji Poznaje przykłady dezinformacji i sam(a) potrafi ocenić wiarygodność informacji Ćwiczy umiejętność rozpoznawania dezinformacji Zna pojęcia uczenia maszynowego i sieci neuronowych, wie jak można je wykorzystać do wykrywania dezinformacji Wie, jak z wykorzystaniem przygotowanego modelu i narzędzi informatycznych testować skuteczność wykrywania dezinformacji i jak sprawdzać wiarygodność nowych informacji Dostrzega korzyści z szybkiego wykrywania dezinformacji MetodyMetoda słowna – wykład, dyskusja, praca z tekstem Metoda oglądowa – demonstracja działania sieci neuronowej, wykrywanie fake news Metoda laboratoryjna – zajęcia praktyczne Środki dydaktyczneForma zbiorowa – nauczyciel pracuje z całą klasą. Dyskusja, wymiana opinii. Forma grupowa – zadanie klasyfikacji informacji w grupach, wymiana opinii w grupach. Wykorzystanie narzędzi informatycznych: FN MINER – narzędzie do klasyfikacji danych i pobierania nowych danych; FN WARRIOR – skrypt do wykrywania dezinformacji na Twitterze. |
Przebieg zajęć
Prezentacja zagadnienia. FAKE NEWS: Technologie 5G
Technologie mobilne piątej generacji (5G) budzą sporo kontrowersji. Na temat możliwej szkodliwości sieci 5G od kilku lat krąży wiele mitów. Co jakiś czas pojawiają się materiały sugerujące szkodliwy wpływ 5G na zdrowie człowieka. Należy do m.in. nich nagranie opisane w serwisie Demagog.org: materiał zmontowany z fragmentów różnych wywiadów oraz nagrań, zawierający tezy sugerujące, że sieć komórkowa oraz technologia 5G mogą powodować różnego rodzaju schorzenia, w tym nowotwory (zobacz więcej). Do tej pory jednak nie zostały opublikowane żadne wiarygodne badania, które potwierdzałyby zależność między powstawaniem raka a siecią GSM.
Mimo tego spiskowe teorie odnośnie technologii 5G zyskały dużą popularność. Według szeregu źródeł technologia 5G i jej wprowadzanie staje się przedmiotem dezinformacji m.in. w postaci pojawiających się fake news, teorii spiskowych i czarnej propagandy. M.in. według analityków EUv Disinfo (zobacz więcej) [link:https://euvsdisinfo.eu/pl/], wysiłki zmierzające do podważenia poparcia publicznego dla technologii 5G w krajach zachodnich wpisują się w szerszą strategię Federacji Rosyjskiej w zakresie dywersji, aby osłabić Zachód wszelkimi możliwymi środkami i tym samym wyrównać swoje szanse przez tworzenie przewagi konkurencyjnej Rosji.
ETAP I: DYSKUSJA – PODSTAWOWE INFORMACJE O SIECIACH 5G I DEZINFORMACJI NA ICH TEMAT
W pierwszej kolejności uczestnicy zajęć powinni zapoznać się z obecnym stanem wiedzy na temat technologii 5G oraz nieścisłości i mitów narosłych wokół tego tematu. Pomimo szerokiego dostępu do wiedzy, a także licznych kampanii informacyjnych, wciąż wiele osób posiada błędne informacje na temat pola elektromagnetycznego oraz piątej generacji sieci komórkowej. W dużej mierze jest to spowodowane licznymi przekłamaniami na ich temat, które regularnie trafiają do internetu.
Pole elektromagnetyczne (PEM) to zjawisko odwieczne, które jest wynikiem działania sił naturalnych. Oczywiście, źródłem PEM są również urządzenia i technologie wytworzone przez człowieka, jak: radio, telewizja, smartfony, a nawet mikrofalówki. Od lat trwa dyskusja na temat szkodliwości PEM, tymczasem warto pamiętać, że dziesiątki tysięcy badań przeprowadzonych w tym zakresie jednoznacznie wskazuje, że pole elektromagnetyczne nie jest rakotwórcze. Na ten temat wypowiedziała się już Światowa Organizacja Zdrowia (WHO), która stwierdziła, że w opublikowanych w ostatnich 30 latach artykułach naukowych, poświęconych efektom biologicznym i medycznym wywoływanym przez pole elektromagnetyczne (PEM), nie wykazano wystarczających dowodów na szkodliwe oddziaływanie PEM o natężeniu wykorzystywanym w telekomunikacji. Podobnego zdania są również liczne ośrodki badawcze oraz Międzynarodowa Agencja Badań nad Rakiem (IARC). Wzrost zainteresowania polem elektromagnetycznym i jego oddziaływaniem jest ściśle powiązany z rozwojem oraz wdrażaniem piątej generacji sieci komórkowej, wokół której narosło mnóstwo nieścisłości i mitów. Niezaprzeczalnym faktem dotyczącym 5G, jest to, iż będzie ono znacznie szybsze i wydajniejsze od obecnych rozwiązań dostępnych w ramach 4G. Szacuje się, że piąta generacja sieci zapewni nam nawet 65-krotny wzrost prędkości pobierania danych (z około 300 Mb/s do nawet 20 Gb/s).
Pomimo długich i szczegółowych badań, nie pojawiły się żadne przesłanki, które pozwoliłyby stwierdzić, że popularne „komórki” powodują „raka” mózgu. Inne badania dowiodły również, że fale radiowe emitowane przez telefon komórkowy są o nawet kilka tysięcy razy słabsze, od tych, które pojawiają się za sprawą poczciwych kuchenek mikrofalowych. Co więcej, w przeciwieństwie do sprzętu gospodarstwa domowego, rozchodzą się w różnych kierunkach. Urządzenia mobilne (nie tylko telefony komórkowe) chcąc uzyskać odpowiednią jakość sygnału, muszą przesłać konkretną ilość mocy do anteny urządzenia. Im wyższe zużycie energii, tym mocniejsza emisja PEM. Jak zatem łatwo zauważyć, im bliżej jesteśmy stacji nadawczych i im lepszy mamy „sygnał”, tym w mniejszym stopniu wystawiamy się na działanie PEM.
Dyskusja
- Czy uważacie, że technologia 5G jest szansą, czy może zagrożeniem?
- Czy znacie przykłady rozpowszechniania kontrowersyjnych informacji na temat sieci 5G?
- Jakie mogą być powody rozpowszechniania FAKE NEWS dotyczących technologii 5G?
Źródła:
- https://nafalinauki.pl/10-faktow-i-mitow-o-polu-elektromagnetycznym-pem-i-5g/
- https://www.who.int/peh-emf/about/en/
- https://www.gov.pl/attachment/d6c0d6b4-5c47-4ce7-9a0e-ed5e2a6692e0
- https://whatnext.pl/5g-w-rosji-historia-dezinformacja-fake-news/
ETAP II: KLASYFIKACJA TWEETÓW
Pracę nad przygotowaniem własnej sieci neuronowej służącej rozpoznawaniu dezinformujących treści rozpoczynamy od klasyfikowania tweetów. Naszym celem jest wytrenowanie modelu, tj. nauczenie sztucznej inteligencji rozpoznawania w zbiorze tekstów takich treści, które, zgodnie z założeniami tego scenariusza, możemy uznać za FAKE NEWS. Proces ten nazywamy uczeniem maszynowym.
Dowiedz się więcej sieciach neuronowych i ich trenowaniu
Pamiętajmy, że prace możemy rozpocząć po wypełnieniu formularza dostępnego na stronie głównej CollMind i otrzymaniu linka do dedykowanej dla nas instancji programu FN MINER.
W przygotowanym na potrzeby projektu zbiorze danych mamy zgromadzone tweety (tj. wiadomości publikowane przez użytkowników Twittera), które odnosiły się do zagadnień związanych z technologią 5G. Są wśród nich zarówno “fejki”, jak i informacje prawdziwe. Zadaniem grupy będzie zapoznanie się z treściami i ich klasyfikacja, tj. oznaczanie jako “fejk” lub “prawda”.
Na podstawie przyswojonych wcześniej informacji dotyczących technologii 5G grupa powinna ustalić, co będziemy traktowali jako informacje prawdziwe, a co jako nieprawdziwe.
Czy wszyscy zgadzają się co do istotnych faktów, czy może jakieś osoby mają inne zdanie? Nawet jeśli mamy różne opinie na temat sieci 5G, przy klasyfikacji treści powinniśmy przyjąć ten sam model oceny.
Należy pamiętać, że oprócz oczywistych przypadków typu FAKE / PRAWDA mogą pojawić się nieco trudniejsze do klasyfikacji przypadki sarkazmu i ironii, treści trudne do sklasyfikowania lub neutralne.
Zobacz tutorial: jak trenować sieć neuronową z wykorzystaniem FN MINER
Przeprowadzone w ramach zajęć trenowanie modelu ma dwa równorzędne cele:
- Po pierwsze: klasyfikujemy treści, aby samodzielnie przygotować własne oprogramowanie do wykrywania dezinformacji;
- Po drugie: przeglądając prawdziwe wypowiedzi użytkowników Twittera zgromadzone w bazie dowiadujemy się, jak faktycznie wyglądają rozmowy online na temat podatny na FAKE NEWS. Dzięki temu jesteśmy w stanie lepiej zrozumieć, na czym polega to zjawisko, wyrobić sobie własną opinię, a jeśli chcemy – samodzielnie poszerzać zbiór danych i budować coraz lepszy model rozpoznawania FAKE NEWS.
Proponujemy, aby pracę nad klasyfikacją prowadzić w kilku rundach. W ramach każdej z nich uczestnicy będą przeglądali treści na swoich ekranach (jeśli pracują na kilku komputerach naraz, każda z osób zobaczy inne, losowo dobrane tweety do klasyfikacji). W razie wątpliwości uczestnicy mogą kliknąć w link prowadzący do oryginalnego tweeta, aby zobaczyć w jakim kontekście pojawiła się dana wypowiedź.
Jeżeli projekt realizowany jest w trakcie zajęć stacjonarnych, uczestnicy mogą pracować parami. Stwarza to możliwość prowadzonej na bieżąco wymiany myśli dotyczącej danego tweeta: do jakiej kategorii go zaliczyć.
Po ok. 20 minutach pracy proponujemy zrobić przerwę, przeznaczoną na dyskusję na temat spostrzeżeń, wątpliwości i wniosków wynikających z klasyfikacji. Pozwoli to na wymianę myśli i doprecyzowanie wspólnych zasad. Pamiętajmy, że model będzie tylko wtedy dobrze wytrenowany, gdy klasyfikacja będzie spójna.
W ramach poszerzania wspólnej wiedzy możemy również przeglądać już sklasyfikowane treści i w razie wątpliwości oceniać je ponownie (zakładki “Sklasyfikowane jako FAKE” oraz “Sklasyfikowane jako PRAWDA”) oraz najczęściej występujące słowa.
Po dyskusji i wymianie opinii przystępujemy do kolejnych rund oceny, które wykonujemy aż do zakończenia klasyfikacji wszystkich tweetów. Możemy wtedy dokonać eksportu wytrenowanego modelu (zakładka “Eksportuj”).
Wariant rozszerzony
Jeżeli na nasze zajęcia przewidzieliśmy więcej godzin, lub planujemy realizację cyklu zajęć, możemy rozbudowywać bazę tweetów do klasyfikacji, pobierając nowe treści w czasie rzeczywistym. W tym celu należy skorzystać z zakładki “Pobieranie danych z Twittera”. Szczegóły techniczne przedstawiono w Tutorialu FN MINER. Nowe tweety zapisane w bazie mogą być klasyfikowane aż do osiągnięcia zadowalającej wielkości (im więcej danych w modelu, tym lepsze jego działanie).
ETAP III: IMPORTOWANIE WYTRENOWANEGO MODELU I SPRAWDZANIE JEGO DZIAŁANIA
Pobrane przez nas pliki zawierające wytrenowany model powinny zostać zaimportowane do programu FN WARRIOR działającego w środowisku Orange Data Mining.
Nie jest konieczne, aby każdy uczestnik instalował na swoim komputerze FN WARRIOR i Orange Data Mining. Wystarczy, że zrobi to lider projektu (najlepiej z wyprzedzeniem). Oczywiście, jeżeli jest realizowany wariant rozszerzony zajęć, instalacji może być więcej i każdy uczestnik może dokonywać własnych prób wykrywania FAKE NEWS.
Zobacz tutorial: jak używać FN WARRIOR
Po wgraniu wytrenowanego modelu i przeprowadzeniu testów sprawności jego działania możemy przystąpić do wykrywania w bieżącej komunikacji na Twitterze FAKE NEWS dotyczących sieci 5G. Oczywiście nigdy nie jesteśmy pewni, jakie treści faktycznie pobierzemy, więc powinniśmy ostrzec wrażliwych odbiorców, że mogą być narażeni na przeglądanie treści niecenzuralnych lub kontrowersyjnych. Mimo tego jesteśmy przekonani, że sprawdzenie działania naszego modelu będzie bardzo ciekawym doświadczeniem.
Sposób pobierania treści z Twittera przedstawiono w ww. Tutorialu, natomiast dobór słów kluczowych jest zależny od realizowanego scenariusza i naszej wyobraźni. Proponujemy, aby było to po prostu hasło “5G” i zawężenie do języka polskiego ale zachęcamy również do wypróbowania innych wariantów (np. kombinacje: 5G zagrożenie, 5G depopulacja, 5G technologia, 5G spisek itp.) Zostaną pobrane tweety zawierające wybrane słowa kluczowe opublikowane w ciągu ostatnich 7 dni. Przykładową konfigurację wyszukiwania zaprezentowano poniżej:
W wyniku wyszukiwania otrzymamy tabelę z FAKE NEWS wykrytymi przez poszczególne algorytmy.
Jeśli uznamy, że dokonaliśmy ważnego odkrycia, tzn. wykryliśmy szczególnie ważny przykład dezinformacji, możemy zapisać wyniki w pliku (np. xlsx lub csv, aby dało się je odczytać za pomocą popularnych arkuszów kalkulacyjnych, takich jak MS Excel).
Możemy również podzielić się swoim odkryciem w społeczności CollMind.
Wariant rozszerzony. ETAP IV: PREZENTACJA WYNIKÓW W SPOŁECZNOŚCI COLLMIND
Strona internetowa https://collmind.pl/spolecznosc-collmind.php umożliwia dołączenie do społeczności CollMind i podzielenie się rezultatami swojej pracy. Można to zrobić na dwa sposoby:
1. Formularz Rezultaty klasyfikowania przez naszą grupę umożliwia podzielenie się przygotowanym przez Was modelem sklasyfikowanych danych. Proponujemy umieszczenie w polu „opis” informacji o tym, co jest unikalne w Waszym projekcie, jakiego typu dane wykorzystaliście do stworzenia swojego modelu i co w procesie trenowania było wyjątkowego.
2. Natomiast formularz Wykryte na Twitterze niebezpieczne treści służy do publikacji istotnych przykładów dezinformacji wykrytych dzięki Waszemu modelowi. Proponujemy, by w polu „opis” streścić, co szczególnego udało Wam się wykryć i dlaczego uważacie, że Wasze odkrycie jest ważne. Dodatkowo na stronie zostanie automatycznie opublikowane kilka pierwszych pozycji z przesłanego przez Was pliku.