Założenia

Zjawisko FAKE NEWS i media społecznościowe

Zwalczanie fake news (FN) to kwestia, która od wybuchu pandemii koronawirusa stała się kluczowa dla bezpieczeństwa informacyjnego wielu społeczeństw. Fake news są zwykle definiowane jako „artykuł informacyjny, który jest celowo i weryfikowalnie fałszywy” (Allcott i Gentzkow 2017) lub „artykuł lub wiadomość opublikowana i rozpowszechniona w mediach, zawierająca fałszywe informacje niezależnie od środków i motywów za tym stojących” (Kshetri i Voas 2017). Z kolei wytyczne Komisji Europejskej (COM(2018)236) definiują dezinformację jako możliwe do zweryfikowania nieprawdziwe lub wprowadzające w błąd informacje tworzone, przedstawiane i rozpowszechniane w celu uzyskania korzyści gospodarczych lub wprowadzenia w błąd opinii publicznej, które mogą wyrządzić szkodę publiczną. Fake news nie jest tożsamy z „kłamstwem”, ponieważ zawiera w sobie prawdziwą część, jednak często przeinaczoną lub wyrwaną z kontekstu. Brakuje mu kontekstu albo dodatkowych informacji, które mogłyby go uwiarygodnić.

Rozpowszechnianie fałszywych wiadomości jest obecnie postrzegane jako jedno z największych zagrożeń dla wolności słowa, niezależnej debaty i uczciwych dziennikarzy, osłabiające zaufanie publiczne do rządów i wywołujące niepokoje społeczne. Rozwój mediów społecznościowych i ich popularność również odgrywają istotną rolę w rozpowszechnianiu FN. Zwalczanie rozprzestrzeniania się FN jest trudnym i złożonym zagadnieniem. Celem naszego projektu jest zatem jak najdalej posunięte zminimalizowanie ich wpływu, ponieważ niemożliwe jest całkowite wyeliminowanie fake news z obiegu informacyjnego.

Badania społeczne (m.in. opisane w raporcie „Fake news – dezinformacja online” przygotowanym w grudniu 2020 na zlecenie KRRiTV) wskazują, że FN w coraz większym stopniu wywierają istotny wpływ na debatę publiczną dotyczącą zagadnień kluczowych dla kształtowania polityk publicznych. W efekcie wpływają one na kształtowanie się opinii społecznych i politycznych oraz mogą wpływać na wyborców, liderów opinii, a nawet polityków

Tematy szczególnie podatne na rozpowszechnianie fałszywych wiadomości w to obecnie:

•      Konflikty międzynarodowe (gospodarcze, polityczne, wojskowe);

•      Zdrowie i choroby (pandemia koronawirusa, szczepionki itp.);

•      Zagadnienia społeczne – migracje, kwestie klimatyczne;

•      Wybory parlamentarne i prezydenckie;

•      Konflikty społeczne i religijne.

Media społecznościowe. Twitter

Media społecznościowe to obecnie jeden z najważniejszych kanałów informacyjnych, dla wielu ludzi istotniejszy niż tradycyjne media, takie jak telewizja, radio czy czasopisma. Media te oparte są na technologiach internetowe i mobilnych, które umożliwiają komunikowanie się poprzez interaktywny dialog. Do najbardziej popularnych serwisów społecznościowym zaliczamy obecnie: Facebooka, Instagrama, TikToka, YouTube’a, LinkedIna oraz Twittera.

Ilustracja: ręka człowieka i ręka robota

Cechy charakterystyczne mediów społecznościowych:

  • Współtworzenie treści: użytkownicy są jednocześnie twórcami treści (tekstów, obrazów,  filmów itp.), jak i ich odbiorcami;
  • Budowanie społeczności, która tworzy, konsumuje i udostępnia treści;
  • interaktywność: media te stwarzają użytkownikom możliwość wchodzenia w interakcję między sobą poprzez możliwość komentowania, lajkowania, tworzenia dyskusji, zakładanie grup itp.;
  • Komunikacja w czasie rzeczywistym: komunikacja odbywa się na żywo i przez całą dobę, dostępna jest niemal dla każdego i z użyciem różnorodnych urządzeń;
  • Sterowane algorytmami profilującymi użytkownika. Właściciele platform na podstawie zachowań ludzi wzmacniają lub osłabiają widoczność treści, aby zmusić ich do jak najdłuższego spędzania czasu na platformie. Treści, które nam się automatycznie wyświetlają, z reguły mocno działają na nasze emocje, dlatego często są to treści kontrowersyjne, clickbaitowe, agresywne, wzbudzające skrajne reakcje. Wpływa to m.in. na popularność FAKE NEWSÓW.

Sieci neuronowe: na czym polega ich trenowanie?

Sieci neuronowe to programy komputerowe, które są odmianą sztucznej inteligencji. Programy  te, wzorowane na działaniu neuronów w ludzkim mózgu, można nauczyć rozpoznawania zjawisk na podstawie podawanych przykładów. Uczenie sieci neuronowych polega na podawaniu tysięcy przykładowych odpowiedzi na zadane pytanie, dzięki czemu sieć może np. rozpoznawać treści, które uznamy za niepożądane. Nazywamy to „trenowaniem”.

Modelem, do którego odwołują się badacze sieci neuronowych jest ludzki mózg. Ten najbardziej  skomplikowany i tajemniczy z organów wciąż stanowi dla nas zagadkę, nie znaczy to jednak, ze nie  jesteśmy w stanie wykorzystywać zjawisk, które obserwujemy analizując jego działanie. Dzisiejsze zainteresowanie sieciami neuronowymi wynika z poszukiwania sposobów bardziej efektywnego przetwarzania dużych ilości informacji, a układ nerwowy jest tutaj niedościgłym wzorem. Sieć neuronowa uczy się na przykładach: trzeba jej przedstawić jakąś liczbę już rozwiązanych przykładów.

TUTORIAL: jak trenować sieć neuronową z użyciem aplikacji FN MINER?

TUTORIAL: Jak używać skryptu FN WARRIOR do wykrywania niebezpiecznych treści?

Jeśli jeden tylko sztuczny neuron ma niewielkie możliwości rozwiązywania problemów, to wiele połączonych ze sobą neuronów tworzy warstwy, gdzie jedna warstwa przekazuje wyniki kolejnej, aż do najwyższej warstwy, dającej odpowiedź. Sieć neuronowa składa się z trzech typów warstw: wejściowej (zbiera dane i przekazuje je  dalej), ukrytej (tu szukane są powiązania między neuronami, czyli zachodzi proces uczenia się) i wyjściowej (gromadzi wnioski, wyniki analizy). Sztuczne sieci neuronowe w procesie uczenia się dostosowują tzw. wagi, które są kluczowym elementem klasyfikacji wiedzy, na podstawie tysięcy przykładów. Bazując na przedstawionych rzeczywistych przypadkach sieć stara się odkryć i zapamiętać ogólne prawidłowości charakteryzujące te obiekty. Rozpoznane reguły sztuczna sieć neuronowa przechowuje w postaci rozproszonej w wartościach współczynników wagowych neuronów. Proces rozwijania sieci polega zatem na prawidłowym określeniu wartości współczynników wagowych neuronów na podstawie informacji wydobytych w trakcie uczenia ze zbioru treści.

Dowiedz się więcej o Twitterze

W ramach projektu CollMind platformą, w ramach której będziemy monitorowali przypadki dezinformacji, agresji i negatywnych stereotypów jest TWITTER: serwis społecznościowy, który swoje działanie opiera w na wymianie tak zwanych tweetów, czyli krótkich wiadomości tekstowych.

Jeśli nie wiemy czym jest Twitter i jak go używać, możemy zapoznać się z jednym z licznych tutoriali na ten temat. Na przykład: