Gyorsabban terjednek az álhírek mint a valódiak
Egy frissen megjelent MIT kutatás bizonyítja, hogy a botok helyett inkább a felhasználókat érdemes okolni az álhírek terjedése miatt. A hamis információk sokkal újszerűbbnek tűnnek és intenzívebb érzelmet váltanak ki, ezért nagyobb valószínűséggel és gyorsabban osztják meg azokat.
Rámutattak az MIT kutatói, hogy a felhasználók sokkal inkább osztanak meg álhíreket mint valódiakat, ami a hírekre gyorsan reagáló tőzsdére is hatással lehet - eredményeiket a Science magazinban publikálták. A szakértők 2006 és 2017 között nagyjából 3 millió ember 4,5 millió angol nyelvű tweetjét választották ki, amely 126 ezer Twitter-szálat (egymásra reagáló tweeteket) tartalmaz - így ez az eddigi legnagyobb vizsgálati mintát feldolgozó álhír-kutatás. Az egyes híreket hat tényszerűség ellenőrző csoport segítségével kategorizálták aszerint, hogy igaz vagy hamis a benne foglalt információ. Bár hazánkban a Twitter kevésbé elterjedt, de sok más országban a hírek terjesztése szempontjából alapvető fontosságú, ezért került a vizsgálat középpontjába.
A valóság kevésbé izgalmas az álhíreknél
Az eredmények azt mutatták, hogy az álhírek minden kategóriában szignifikánsan jobban, gyorsabban, szélesebb körben terjedtek el, mint az igazi hírek. Ráadásul a hamis politikai hírek sokkal látványosabb hatást értek el, mint a terrorizmusról, természeti katasztrófákról, a tudományról, a városi legendákról vagy a pénzügyi információkról szólóak. Az eredmények szerint az emberek 70 százalékkal inkább a valótlan híreket osztották tovább (retweetelték) mint a valódiakat. Végeredményben pedig egy álhír hatszor gyorsabban ért el 1500 embert átlagban mint a valósak. Az igazi információk alig jutottak el több mint ezer emberhez, míg legnépszerűbb álhírek akár 100 ezer embert is elértek. Méghozzá a hamis politikai hírek háromszor gyorsabban értek el 20 ezer felhasználót mint bármely más típus 10 ezret.
Egy hír terjedése többféle módon is lehetséges, például egy tweet úgy is elérhet 10 ezer megosztást, ha egy milliós követőszámmal rendelkező híresség írja. Másrészt pedig úgy is, hogy egy nagyon kis követőszámmal rendelkező felhasználó írja ki, de azt a követői közül valaki továbbosztja, amit aztán még tovább osztanak, míg végül több ezer emberhez eljut. Utóbbi jelenti a kutatók szóhasználata szerint, hogy sokkal nagyobb "mélységet" ért el, mivel a tweetek sorozatán keresztül sokkal többféle felhasználói hírfolyamon keresztül terjedt. Az álhírekre azonban mindkét módszer egyaránt jellemző, tehát egyszerre képesek nagy közönséget is elérni, és a közösségi hálózaton keresztül "mélyen" is haladni. Míg a valódi hírek nem voltak képesek 10 retweet láncnál tovább terjedni, addig az álhírek akár 19 különböző továbbosztást is megéltek, méghozzá 10-szer gyorsabban mint az igazi hírek.
Az álhírek újszerűbbnek tűnnek
Két hipotézist vázoltak fel a kutatók, hogy mi lehet az oka az álhírek "népszerűségének". Az egyik, hogy a hamis hírek újszerűbbnek tűntek mint a valósak, és az olvasók valószínűleg szívesebben osztanak meg újnak tűnő információkat, mert ez szélesíti a világ megértését és tájékozottság hatását kelti. A kutatók igazoltnak látták ezt a feltevést, mivel a megosztott álhírek lényegesen különböztek a többi tweettől, mint ami a felhasználó falán az elmúlt 60 napban megjelent, és sokkal újszerűbbnek tűntek.
Másik lehetséges oka az álhírek gyors terjedésének, hogy sokkal erősebb, jellemzően negatív érzelmet vált ki mint egy átlagos tweet. A szakértők az NRC-Canada hangulatelemző eszközzel elemezték a bejegyzéseket, és arra jutottak, hogy az álhírekhez kapcsolódó hozzászólásokban a felhasználók többnyire félelmet, undort vagy meglepetést fejeztek ki. Eközben az valódi híreknél jellemzőbb volt a várakozás, szomorúság, öröm vagy bizalom érzése.
A hozzászólások gyakorisága az álhírek mellett egyébként a Facebookon is jellemző, mint ahogy egy másik kutatás is mutatta. Éppen ezért problémásnak tűnik, hogy a közösségi óriás a sok hozzászólást kiváltó bejegyzéseket szeretné láthatóbbá tenni, mivel pont ez az álhírek egyik jellemzője. Az MIT ebben az esetben csak a Twitter adatait vizsgálta, de a szerzők megjegyezték, hogy más közösségi oldalakon is hasonló lehet a helyzet. A Facebook azonban nem nyilatkozott a kérdésben.
Bár a Science magazinban megjelent eredményt az eddigi szakértői visszajelzések szerint hitelesnek és szakszerűnek tartják, de néhány kritikai észrevételt azért megfogalmaztak azzal kapcsolatban. A kritikusok szerint torzítja az eredményt, hogy a kutatók nem a legnagyobb, megbízható oldalak híreit vizsgálták, amelyeknek egyértelműbben megállapítható az igazságtartalmuk. Továbbá a The Atlantic megemlíti, hogy politológusok és közösségi média elemzők a tanulmánnyal kapcsolatban vitatják, hogy az a hír/álhír megfelelő definíciójából indult volna ki, illetve elmossa a különbségeket a tartalom és a hír között is. A tanulmány egyébként éppen ezért nem "álhírekről" hanem igaz és hamis információkat tartalmazó twitteres állításokról ír. Ezen belül sok különböző típust foglal magába a vizsgálat az egyértelmű hazugságoktól kezdve a városi legendákon és a hoaxokon át a hamis hírekig. Tehát nem csak azokat a szöveges, képes vagy videós álhíreket érinti, amelyek úgy néznek ki, mintha átmentek volna egy szerkesztési folyamaton.
A magyar álhírek sem különbek
A magyar nyelvű álhírek automatizált felismerésével Vincze Veronika, a Szegedi Tudományegyetem megbízott kutatója foglalkozott elsőként, aki eddigi eredményeit az idei Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencián mutatta be. A vizsgálatot 80 hírből álló korpuszon végezte, a valódi híreket országos és megyei hírportálokról, az álhíreket pedig egyrészt április elsejei tréfás hírekből, másrészt a Hírcsárdáról választotta ki - az áprilisi anyagokon kívül 2017 szeptemberéből és októberéből emelt ki cikkeket. A hírek válogatása véletlenszerűen történt, de egy eseményről csak egy hír szerepelt a korpuszban. A vizsgálat során Vincze egyaránt figyelembe vette a statisztikai, morfológiai, szintaktikai, szemantikai és pragmatikai jellemzőket.
A gépi tanulási rendszer 80 százalékos pontossággal működött, a tévedések jellemzően egy ponton jöttek elő, rövidebb valódi híreket álhírnek, a hosszabb álhíreket pedig valódinak minősített. Ezen belül is főleg a morfológiai jellemzők bizonyultak leghatékonyabbnak az álhírek automatizált felismerésére, pontosabban a határozószavak száma a szövegben, illetve az ismeretlen szavak, a múlt-jelen idejű és többes szám első személyben írt igék aránya az összes igéhez képest. Azonban a várakozásokhoz képest a statisztikai és pragmatikai jellemzők nem jelentettek többletet a mérésben, mint például a mondatok vagy szavak száma, vagy akár a beszédaktust jelentő igék, a szó szerinti idézetek, valamint a nyilatkozatok száma és aránya.
Összességében a hazai álhírekben kevesebb összetett mondat található az eredmények szerint, ugyanakkor gyakoribb a jelenre utalás, és a közösségi tudatot erősíti a többes szám első személy, ami manipulatív stratégiára utal - szerepel a tanulmányban. Érdekes módon a valódi hírekben több a bizonytalanságra utaló kifejezés, míg az álhírekben inkább tényszerű állítások jelennek meg. A hazai kutató is használta a hangulatelemzést, amely szerint az eredeti hírekben a bánatra és haragra utaló szavak jellemzőek, az álhírekben viszont gyakoribb a pozitív szemlélet - ez mint láthattuk eltér az angol nyelvű tweetelemzés eredményétől. A kutató természetesen a vizsgálatot szeretné nagyobb korpusszal és nem csak eleve humorosnak szánt hírekkel folytatni.
Nem is a botok hibája?
Visszatérve a Science magazinban megjelent publikációra, a szerzők külön megvizsgálták a botok szerepét az álhírek megosztásában. A vizsgálatban a kutatók két különböző bot-felismerő algoritmust futtattak le a 3 millió Twitter-profilon, mely szerint a mintában szereplő fiókok 15 százaléka volt bot. Miután eltávolították a gépek által irányított profilokat a végső eredményből, akkor is az álhírek terjedésének dominanciáját tapasztalták. A tapasztalat szerint a botok 2006 és 2016 decembere között ugyanolyan gyorsan terjesztették a hamis mint az igaz híreket.
Ebből arra lehet következtetni, hogy az álhírek gyorsabb terjedése inkább az emberek mint a botok hibája - bár kétségkívül nem szabad elfelejteni az orosz botok tevékenységét sem a Twitteren a legutóbbi amerikai választásokon. "A botok felelőssége túlértékelt" - állítja azonban Sinan Aral, az MIT Media Lab kutatója, mint mondja "az igaz és a hamis hírek terjedése közötti masszív különbség nem magyarázható pusztán a botok jelenlétével". A kritikusok hozzáteszik, hogy talán az elmúlt tíz évben a botok összességében nem részesítették előnyben a hamis propagandát vagy az utóbbi években stratégiát követtek a hamis és igaz hírek váltott megosztásával, esetleg a kutatók abba a hibába estek, hogy igazolni próbálták saját hipotézisük - ennek nincs konkrét jele, de a botok megosztásainak változásaival terveznek tovább foglalkozni. Azt viszont érdemes megjegyezni, hogy az álhírek terjesztésében az olvasóknak mindenképpen nagyobb szerepe van mint az eddigi vélekedés szerint.
A Gitlab mint DevSecOps platform (x) Gyere el Radovan Baćović (Gitlab, Data Engineer) előadására a november 7-i DevOps Natives meetupon.
Ráadásul a kutatás azt is bemutatja, hogy nem az álhírterjesztők egy elkülönült csoportjáról van szó, hanem hihető, sok követővel rendelkező felhasználók éppúgy megosztják az álhíreket - bár azok jellemzően nem tőlük indulnak. Tehát az algoritmusok módosítása mellett a felhasználók tanítására még nagyobb figyelmet kellene fordítani, akár a közösségi médiavállalatoknak vagy más szakértői csoportoknak.
Ugyanebben a Science magazinban 16 politológus és jogkutató egy esszét és felhívást is publikált egy olyan vizsgálat elvégzése miatt, hogy az álhírek terjedését hogyan lehetne csökkenteni és felmérni az eddig okozott hatásait. A szakértők tehát nagyrészt egyetértenek abban, hogy az álhírek terjedésének gyorsaságát vizsgáló tanulmány elég robusztus mintára alapul, nem csak egy hír terjedését figyeli meg, és az eredmények megfelelően alátámasztottak. Úgyhogy ilyen jellegű kutatásokból kellene még sokkal többnek készülnie, hogy az álhírek témaköre eléggé érthető és ezáltal a folyamat módosítható legyen.
Metodológia
A Science magazinban publikált vizsgálatban MIT kutatói 126 ezer 2006 és 2017 közt írt, Twitteren egymásra épülő, hírekről szóló angol nyelvű beszélgetésfolyamot elemeztek megbízott a tényszerűség-ellenőrzők segítségével. A tweetek egyaránt tartalmaztak álhíreket és valódi híreket, amelyeknek a valódiságáról hat független szakértői csoport döntött: snopes.com, politifact.com, factcheck.org, truthorfiction.com, hoax-slayer.com és az urbanlegends.about.com. Csak akkor soroltak egy hírt a kutatók a valódiak közé, ha mind a hat ellenőrző csoport átlagosan 95-98 százalékos valószínűséggel amellett döntött. A kiértékelt listában ezt követően a Gnip közösségi hálózat keresőmotorjával kerestek a szövegekre, és egy speciális optikai karakterfelismerő programmal a csatolt képeken belül megjelenő feliratokra is. A vizsgálatot elvégezték a szakértők nem ellenőrzött mintán is, azaz egyetemisták ellenőrzésével, de ez sokkal kevesebb szöveget tartalmazott, az eredmény viszont hasonló volt.