Плохо информированные пользователи разгоняют фейковые новости
Ученые построили модель эффективного распространения сообщений
Исследовательская группа выяснила, какие факторы способствуют и препятствуют распространению фейковых новостей. По мнению ученых, для распространения фальшивых новостей очень важен выбор аудитории: если изначально такую новость увидят плохо информированные пользователи, готовые поверить в нее, они будут способствовать ее дальнейшей передаче. При этом сам факт осведомленности людей о распространенности фальшивых новостей снижает их эффективность.
Группа ученых — Кристоф Айманнс из Лондонской школы экономики, Джейкоб Ферстер из Оксфордского университета и Джордж Ко-Пьер из Кейптаунского университета — подготовила исследование, посвященное распространению фейковых новостей в соцсетях. Исследователи смоделировали процесс распространения фальшивых новостей и изучили условия, способствующие их большей эффективности.
Борьба Facebook с фальшивыми новостями активизировалась после президентских выборов в США. Тогда многие критиковали Facebook за то, что в соцсети появлялось много недостоверной информации о кандидатах в президенты. Вскоре после этого основатель Facebook Марк Цукерберг представил план по борьбе с фейковыми новостями. Среди мер, предложенных компанией,— улучшение алгоритмов для определения достоверности новостей, облегчение информирования со стороны пользователей о недостоверной информации и обращение к третьим лицам и организациям за экспертной оценкой. Впоследствии Facebook начала сотрудничать со СМИ и организациями, занимающимися проверкой фактов. Перед выборами в разных странах, в том числе в Великобритании и Франции, соцсеть опубликовала советы по выявлению фейковых новостей.
С помощью алгоритмов машинного обучения ученые оценили, как люди могут научиться распознавать недостоверные новости, и попытались выявить наиболее важные факторы, способствующие распространению фейков.
По мнению авторов исследования, одним из важнейших аспектов при распространении фальшивых новостей является психология пользователей.
Для распространителя таких новостей очень важно правильно выбрать аудиторию — помочь в этом могут данные о пользователях, собираемые технологическими компаниями и передаваемые рекламодателям. Таким образом, важно найти некоторое количество людей, которые поверят в новость и станут распространять ее дальше, делая перепосты и комментируя. Фейковые новости эффективнее воздействуют на плохо информированных людей, которым трудно понять, насколько новость соответствует действительности.
Авторы исследования признают, что изменить эту систему в нынешних условиях, когда рекламодатели активно используют информацию, получаемую из соцсетей, довольно сложно. Технологические компании могут не позволять рекламодателям создавать таргетированные сообщения на основании политических взглядов пользователей или вообще запрещать любую таргетированную рекламу на время предвыборных кампаний, но это вряд ли возможно, учитывая, насколько важны для них рекламные доходы. Кроме того, борцы с фейковыми новостями могут с помощью этих же алгоритмов выявлять наиболее уязвимых для таких новостей пользователей и предоставлять им информацию, которая поможет им критичнее отнестись к фальшивым новостям.
По мнению исследователей, как можно более широкая осведомленность общества про фейковые новости сама по себе снижает их эффективность. В их модели распространение фальшивых новостей было менее успешным, когда пользователи знали о стратегиях распознавания фейков. А значит, кампании по борьбе с фейками, устраиваемые Facebook и другими компаниями, могут действительно приносить пользу.