Afera z fake newsami rozpoczęła się przed wieloma latami i do tej pory cały świat nie znalazł najbardziej optymalnego sposobu na walkę z nimi. Jasne, serwisy mogą zatrudniać setki osób weryfikujących informacje, ale takie podejście nie jest w ogóle efektywne w skali całej sieci. O kosztach związanych z jej utrzymaniem już nie wspominam. Nie powinniśmy się więc dziwić, że MIT przygotowuje system do walki z fake newsami. 

Zespół naukowców z Laboratorium Informatyki i Sztucznej Inteligencji MIT oraz Katarskiego Instytutu Badań Komputerowych opracował nowy system uczenia maszynowego, którego celem jest ocena nie tylko pojedynczych artykułów, ale całych źródeł wiadomości. Mowa np. o portalach, czy serwisach. System jest zaprogramowany tak, aby oceniać źródła informacji zarówno pod kątem dokładności, jak i politycznego nastawienia.

„Jeśli strona opublikowała wcześniej fałszywe wiadomości, istnieje spora szansa, że ​​zrobi to ponownie”, mówi Ramy Baly, wyjaśniając, dlaczego zespół kierował się prawdziwością całych źródeł, zamiast pojedynczych wpisów. „Dzięki automatycznemu pobieraniu danych o tych stronach, mamy nadzieję, że nasz system pomoże ustalić, które z nich najprawdopodobniej to zrobią”.

Pierwszym krokiem w rozwoju systemu było dostarczenie danych ze źródła o nazwie Media Bias. Ten niezależny, bezstronny zasób klasyfikuje źródła wiadomości w oparciu o polityczne uprzedzenia i dokładność. Oprócz tego zestawu danych, system został przeszkolony do klasyfikowania stronniczości i dokładności źródła w oparciu o pięć cech. Pierwszą jest sam tekst, drugą ocena syntaktyczna i semantyczna, trzecią jego zawartość z mediów społecznościowych, czwartą struktura adresu URL, a piątą – ruch internetowy. Na podstawie 141 różnych wartości system jest zdolny do klasyfikowania zarówno uprzedzenia, jak i stronniczości. Nawet podawane źródło (np. Wikipedia) jest analizowane, a jego brak może skutkować obniżeniem wiarygodności.

System oceniania fake newsów

Dokładność faktów źródła wiadomości jest ostatecznie klasyfikowana za pomocą skali trzypunktowej (niska, mieszana lub wysoka). Z kolei nastawienie polityczne mierzy się w skali siedmiopunktowej (od poglądów lewicowych do prawicowych). Sam system jest na ten moment dokładny w 65% przypadków i poprawnie ocenia stronę na podstawie już 150 artykułów. Należy jednak pamiętać, że bazuje nie na idealnych zasadach, a… opiniach ludzi, które wspomniana baza Media Bias zebrała. Tak czy inaczej, ten system MIT może w przyszłości posłużyć do stworzenia nowej aplikacji, która będzie jasno określać wiarygodność i polityczne nastawienie poszczególnych wpisów.

Chwila rozmyśleń…

W sumie ciekawi mnie, jakie jest Wasze nastawienie do fake newsów. Czy trafiacie na nie często i czy kiedyś wypuściły Was w pole przy ważnej pracy? Szczerze mówiąc, destrukcyjnego działania fake newsa doświadczyłem tylko raz w życiu przy realizowaniu stosunkowo ważnego projektu, ale do tej pory na takie wiadomości trafiałem wyłącznie przez przypadek, czyli za pośrednictwem reklam i udostępnianych przez znajomych „śmieciowych wpisów”. Może fake newsy skrzętnie się przede mną ukrywają? Albo to może ja nie sprawdzam dokładnie przyswajanych informacji? Zresztą, czy ktoś z Was zadał sobie trud, aby zweryfikować to, co napisałem powyżej na oficjalnej stronie MIT? Nie? Patrzcie więc zawsze w źródła:

Pravduh.com, czyli plan Elona na poprawę jakości mediów

Źródło: NewAtlas via MIT
Zdjęcia: MIT

Spodobał Ci się ten artykuł? Podaj dalej!