Model matematyczny wychwytuje polityczny wpływ fałszywych wiadomości

Decydenci polityczni i opiniodawcy na całym świecie zmagają się z pogodzeniem się z naturą fałszywych wiadomości i ich implikacjami dla społeczeństwa, demokracji, a nawet samej prawdy.

Jednak debata jest przyćmiona sporami dotyczącymi definicji tego zjawiska. Bez odpowiedniej definicji decydenci, dziennikarze i zwykli ludzie walczą z tym problemem. Dlatego pilnie potrzebny jest jasny i skuteczny sposób myślenia o fałszywych wiadomościach, który pozwala na obiektywną analizę.

Wejdź do Dorje Brody z University of Surrey i Davida Meiera z Brunel University, obaj w Wielkiej Brytanii. Ci goście wykorzystali matematyczną teorię komunikacji do opracowania modelu matematycznego, który symuluje sposób, w jaki fałszywe wiadomości wpływają na referenda i wybory – i wskazuje sposoby łagodzenia ich skutków.

Najpierw trochę tła. Podstawowym problemem komunikacji jest odtworzenie w jednym punkcie wszechświata przesłania stworzonego w innym punkcie. Problem jest tym trudniejszy, że zawsze jest hałas, który zniekształca tę wiadomość — 0 s się przewrócili jeden s, b brzmi jak d, a sygnały dymne zostają, no cóż, zdmuchnięte.

Tak więc odbiorca każdej wiadomości musi mieć strategię radzenia sobie z tym hałasem. W wielu sytuacjach okazuje się to całkowicie możliwe. Matematyk i inżynier Claude Shannon udowodnił, że wiadomość zawsze można odtworzyć mniej więcej dokładnie, pod warunkiem, że hałas jest poniżej pewnego progu. Kluczową ideą jest tutaj to, że fałszywe wiadomości można traktować matematycznie jak szczególny rodzaj szumu.

Brody i Meier definiują fake newsy jako informacje niezgodne z faktami. W tym sensie to szum należy usunąć, zanim sygnał będzie mógł zostać właściwie zinterpretowany. Szum ten ma jednak szczególne właściwości, ponieważ jest obciążony w określony sposób, w przeciwieństwie do szumu losowego.

Oznacza to, że przepływ informacji składa się z kilku elementów. Jest poprawny merytorycznie przekaz plus różne nieprawdziwe fakty i plotki, które są przypadkowym szumem. Ale istnieją również celowo stronnicze wiadomości, które odpowiadają fałszywym wiadomościom. Kluczem do interpretacji sygnału jest usunięcie zarówno przypadkowego szumu, jak i błędu systematycznego, aby pozostawić niezafałszowaną wiadomość.

To nie jest łatwe zadanie. Okazuje się jednak, że matematycy dysponują potężnymi narzędziami matematycznymi, dokładnie do tego celu przystosowanymi. Opracowana w latach pięćdziesiątych i sześćdziesiątych teoria filtrowania jest gałęzią teorii komunikacji, której celem jest odfiltrowanie szumu w kanałach komunikacyjnych. Co najważniejsze, teoria ta traktuje błąd systematyczny i losowy na różne sposoby, aby dotrzeć do podstawowego sygnału.

Brody i Meier wykorzystują ten pomysł do modelowania sposobu, w jaki wyborcy interpretują wiadomości. Naukowcy twierdzą, że wyborcy dzielą się na trzy kategorie. W pierwszej kolejności są ci, którzy nie wiedzą o fake newsach i traktują je jak zwykły hałas. Nie wiedząc, że wiadomości mogą być fałszywe, są całkowicie pewni swoich poglądów. Ta kategoria jest najbardziej narażona na kontakt z fałszywymi wiadomościami, twierdzą naukowcy.

Druga grupa to osoby, które są świadome fake newsów, ale nie wiedzą, jak oddzielić je od szumu. Ta grupa jest mniej podatna na fałszywe wiadomości, ale jest mniej pewna swoich opinii ze względu na niepewność, jaką stwarzają fałszywe wiadomości. Osoby z tej kategorii są znacznie bardziej świadome niepewności w swoich szacunkach, mówią Brody i Meier.

I wreszcie są tacy wyborcy, którzy potrafią dostrzec fałszywe wiadomości i natychmiast usunąć je ze swoich obliczeń. Ci ludzie są pewni swoich poglądów, ponieważ nie mają na nich wpływu uprzedzenia, jakie wprowadzają fałszywe wiadomości. Jednak Brody i Meier uważają tę grupę za idealizację. W końcu perfekcyjna identyfikacja, które wiadomości są fałszywe, a które nie, jest zadaniem prawie niewykonalnym dla każdej osoby, podkreślają.

Następnie symulują wybory, w których te grupy ludzi są karmione serią wiadomości, które są zanieczyszczone przypadkowym hałasem i fałszywymi wiadomościami. Przeprowadzili symulację ponad 1000 razy, aby zobaczyć, jak fałszywe wiadomości wpływają na preferencje głosowania.

Wyniki stanowią ciekawą lekturę. Okazuje się, nie niespodziewanie, że wyborcy z pierwszej grupy są łatwo manipulowani przez fake newsy. Podobnie osoby z trzeciej grupy nie są podatne na fałszywe wiadomości.

Najciekawsza jest jednak druga grupa. Wyborcy w tej kategorii są świadomi istnienia fake newsów, ale nie znają terminu ich publikacji. Dlatego mają tendencję do nadmiernej kompensacji możliwości, że informacje, które otrzymują, mogą być zanieczyszczone. Jednak po opublikowaniu fałszywych wiadomości osoby z tej grupy dobrze sobie radzą z usuwaniem ich wpływu.

Można to zinterpretować jako wskazówkę, że sama wiedza o możliwości fałszywych wiadomości jest już potężnym antidotum na jego skutki, mówią Brody i Meier.

Daje to nadzieję na złagodzenie skutków fałszywych wiadomości.

Praca pozostawia kilka ważnych pytań bez odpowiedzi. Dużą niewiadomą jest oczywiście odsetek głosujących w pierwszej kategorii i jak, a nawet czy można ich przenieść do drugiej kategorii.

Kolejną ważną kwestią jest charakter rzeczywistości faktycznej. Wielu obserwatorów będzie kwestionować, czy uzasadnione jest założenie, że istnieje obiektywna, faktyczna rzeczywistość, zwłaszcza jeśli chodzi o kwestie polityczne i patrzenie w przyszłość.

A nawet jeśli istnieje obiektywna rzeczywistość, czy proces komunikacji pomaga nam zrozumieć jej prawdziwą naturę, czy tylko pomaga nam uzgodnić, co to może być?

Jak wielu przed nimi, Brody i Meier nie są jeszcze w stanie pomóc w tej drażliwej zagadce.

Nr ref.: arxiv.org/abs/1809.00964 : Jak modelować fałszywe wiadomości

ukryć