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Friday, April 23, 2021

‘नकली समाचार’ की बेहतर समझ के साथ

फर्जी खबर

साभार: पिक्साबे / CC0 पब्लिक डोमेन

डंकन वाट्स, एक पेन, ज्ञान प्राध्यापक और कम्प्यूटेशनल सामाजिक वैज्ञानिक को एनबर्ग स्कूल फॉर कम्युनिकेशन, स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग और एप्लाइड साइंस और व्हार्टन स्कूल में नियुक्तियों के साथ एकीकृत करता है, ने मीडिया पूर्वाग्रह और गलत सूचना का अध्ययन करने के लिए एक नया ढांचा प्रकाशित किया है। इस सप्ताह में प्रकाशन राष्ट्रीय विज्ञान अकादमी की कार्यवाही और माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च के सहकर्मियों द्वारा सह-लेखक, पेपर मूल, प्रकृति और गलत सूचना के प्रसार और लोकतंत्र पर इसके प्रभाव को समझने के लिए एक महत्वाकांक्षी और व्यापक शोध एजेंडा का वर्णन करता है।


“फर्जी समाचार” वाक्यांश लेक्सिकॉन का हिस्सा बन गया है, जो नकली राजनीतिक विज्ञापनों और ट्विटर बॉट्स के समाचार कवरेज द्वारा और ब्रेक्सिट और 2016 के राष्ट्रपति चुनाव जैसे लोकलुभावन राजनीतिक आंदोलनों में उनकी भूमिका के बारे में चिंताओं से प्रेरित है। इन कहानियों ने शोध की एक विशाल मात्रा को ट्रिगर किया, हजारों पत्रों के प्रकाशन के साथ यह समझने की कोशिश की कि कैसे नकली समाचार फैल रहे थे।

वाट्स का कहना है, “सोशल मीडिया पर प्रसारित झूठ पर ध्यान केंद्रित करना परेशान करने वाला था, लेकिन यह कुछ याद कर रहा था।” “और यह कुछ गलत धारणा की व्यापक अवधारणा है।”

वत्स बताते हैं कि गलत सूचनाओं में झूठ और झूठ से ज्यादा शामिल हैं क्योंकि ऐसे और भी सूक्ष्म तरीके हैं जिनसे लोगों को गुमराह किया जा सकता है। इसमें डेटा चेरी पिकिंग, सहसंबंध और कार्य के बीच संबंधों को गलत तरीके से समझना, या यहां तक ​​कि केवल तथ्यों को एक विशेष तरीके से प्रस्तुत करना शामिल है, ऐसी रणनीति जो लोगों को तकनीकी रूप से एक तथ्य की जांच के बिना एक गलत निष्कर्ष पर ले जा सकती है।

मिसिनफॉर्म भी कुछ ऐसा नहीं है जो सोशल मीडिया तक सीमित है, वह कहते हैं, टेलीविजन, रेडियो और प्रिंट प्रकाशनों के साथ भी महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं। “पिछले चार वर्षों में टीवी पर जितने शोध हुए हैं, उनमें से सभी शोध ट्विटर पर हुए हैं, और अभी तक टीवी ट्विटर की तुलना में ठेठ अमेरिकियों के लिए राजनीति से संबंधित जानकारी का एक बड़ा स्रोत है।” वत्स कहते हैं। “हमें वास्तव में सूचना पारिस्थितिकी तंत्र के उन हिस्सों के बारे में बहुत अधिक विस्तार से सोचना होगा जो इन कुछ समस्याओं का कारण हो सकते हैं।”

इसके लिए, वाट्स और उनके सह-लेखक चार विशिष्ट उद्देश्यों का वर्णन करते हैं, जो अनुसंधान समुदायों और धन एजेंसियों को इस प्रकार के जटिल प्रश्नों का समाधान करने में सक्षम करेंगे:

बड़े पैमाने पर डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर का निर्माण करें

पहला कदम, वाट्स का कहना है, व्यापक अनुसंधान समुदाय के लिए डेटा इकट्ठा, व्यवस्थित, स्वच्छ और उपलब्ध और सुलभ बनाने के लिए एक शोध बुनियादी ढांचा तैयार करना है। यह बड़े हैड्रोन कोलाइडर की तरह अन्य बड़े पैमाने पर अनुसंधान प्रयासों के लिए एक समान है, जहां वैज्ञानिकों का एक समुदाय एक एकल उपकरण या परियोजना पर काम करने के लिए एकजुट होता है जो शोधकर्ताओं के एक पूरे क्षेत्र के लिए डेटा उत्पन्न करता है।

वाट्स का कहना है, ‘अगर आप टेलीविजन, रेडियो और वेब पर पैदा होने वाली हर चीज को देखना चाहते हैं और सवाल पूछना चाहते हैं, तो उनका जवाब देने का कोई तरीका नहीं है।’ “उस डेटा को इकट्ठा करने के लिए कोई बुनियादी ढांचा मौजूद नहीं है, और यहां तक ​​कि सिर्फ उस डेटा को इकट्ठा करना एक बहुत बड़ा उपक्रम है।”

‘जन सहयोग’ मॉडल स्थापित करें

जगह में एक मजबूत डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ, अगला उद्देश्य कई अनुसंधान समूहों के प्रयासों का समन्वय करके इसके मूल्य को अधिकतम करना है। एकल डेटासेट पर काम करने के बजाय जो किसी व्यक्ति या समूह द्वारा क्यूरेट और विश्लेषण किया जाता है, यह कार्य मॉडल समस्याओं को अधिक समग्र रूप से अध्ययन करने का एक तरीका प्रदान करता है।

वाट्स का कहना है कि यह रणनीति शोधकर्ताओं को बड़े पैमाने पर समस्याओं पर काम करने में मदद कर सकती है, पढ़ाई की पुनरावृत्ति में सुधार कर सकती है और समूह को संचयी ज्ञान का निर्माण करने में मदद करती है जो कि तब शिक्षाविदों के बाहर लागू किया जा सकता है।

हितधारकों के साथ संवाद करें

अपने निष्कर्षों पर जनता के सदस्यों को शिक्षित करना महत्वपूर्ण है, वत्स कहते हैं, और यह डेटा को सुलभ और प्रासंगिक बनाने के लिए भी महत्वपूर्ण है।

वत्स कहते हैं, “जनता को सूचित करना एक मूल्यवान बात है, लेकिन यह कुछ ऐसा नहीं है जिसे हमारे पास शिक्षाविदों के रूप में करने के लिए बहुत अधिक प्रोत्साहन है।” डेटा डैशबोर्ड का रूप।

शैक्षणिक-उद्योग साझेदारी विकसित करें

“यह पहले से ही विभिन्न विषयों और संस्थानों के लोगों के लिए एक आम डेटासेट पर एक साथ काम करने के लिए एक बड़ा कदम होगा, लेकिन, अगर हम वास्तव में दुनिया में समस्याओं को हल करना चाहते हैं, तो हमें केवल चीजों को समझने की तुलना में अधिक करना होगा। हस्तक्षेप करने की कोशिश करें जो वास्तविक प्लेटफार्मों पर लोगों के अनुभव को प्रभावित करते हैं और परिणामों को मापते हैं, “वे कहते हैं।

वाट्स का कहना है कि कंप्यूटर वैज्ञानिकों के साथ सहयोग करने से लेकर एल्गोरिदम की निष्पक्षता में सुधार के लिए पत्रकारों के साथ काम करने से उन्हें यह समझने में मदद मिलती है कि उनका काम किस तरह से जनमत को प्रभावित करता है, शिक्षाविद के बाहर भागीदारों के साथ जुड़ना गलत सूचना को संबोधित करने के लिए आवश्यक है।

इन उद्देश्यों को प्राप्त करने की दिशा में काम को मजबूत करने और तेज करने के लिए, वाट्स ने पिछले महीने पेन में कम्प्यूटेशनल सोशल साइंस लैब शुरू की। यह आधिकारिक तौर पर अगले शैक्षणिक वर्ष की शुरुआत में अपने दरवाजे खोलेगा। इसके चल रहे शोध में YouTube पर कट्टरपंथी सामग्री की व्यापकता का अध्ययन करना शामिल है, यह मूल्यांकन करता है कि लाइव टीवी से स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म पर मीडिया की खपत कैसे बदल गई है, गूंज कक्षों का प्रभाव, मीडिया कवरेज में पूर्वाग्रह की पहचान और ट्रैकिंग, और डेटा प्रदाताओं में सुधार के लिए कई परियोजनाएं शामिल हैं। डेटा गुणवत्ता ताकि शोधकर्ता अधिक आसानी से इन जटिल डेटासेटों का विश्लेषण और समझ बना सकें।

“कई शोधकर्ता इस डेटा का उपयोग करना शुरू कर सकते हैं, और फिर इस बुनियादी ढांचे द्वारा उत्पन्न अनुसंधान की मात्रा 100 या एक सौ गुना बढ़ जाती है। मुझे लगता है कि यह वास्तविक नवाचार होगा।” “वहाँ कई सवाल हैं, और हम उन सवालों के जवाब देने में बहुत से लोगों की मदद करने में सक्षम होना चाहते हैं।”


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अधिक जानकारी:
डंकन जे। वाट्स अल अल।, “समाचारों को मापना और लोकतंत्र पर इसका प्रभाव,” PNAS (२०२१) है। www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1912443118

पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय द्वारा प्रदान किया गया

उद्धरण: ‘फर्जी समाचार’ (2021, 6 अप्रैल) की बेहतर समझ के साथ 6 अप्रैल 2021 को https://phys.org/news/2021-04-fake-news.html से पुनः प्राप्त

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