Come l'ultima tecnologia e un po' di sano attivismo possono frenare le fake news

Il termine "notizie false" è diventato onnipresente negli ultimi due anni. Il dizionario Cambridge English lo definisce come “false storie che sembrano essere notizie, diffuso su Internet o utilizzando altri media, di solito creato per influenzare le opinioni politiche o per scherzo”.

Come parte di una spinta globale per frenare la diffusione della disinformazione deliberata, i ricercatori stanno cercando di capire cosa spinge le persone a condividere notizie false e come la loro approvazione può propagarsi attraverso un social network.

Ma gli umani sono animali sociali complessi, e la tecnologia perde la ricchezza dell'apprendimento e delle interazioni umane.

Ecco perché abbiamo deciso di adottare un approccio diverso nella nostra ricerca. Abbiamo utilizzato le più recenti tecniche dell'intelligenza artificiale per studiare come il supporto o l'opposizione a una notizia falsa può diffondersi all'interno di un social network. Riteniamo che il nostro modello sia più realistico degli approcci precedenti perché gli individui nel nostro modello imparano in modo endogeno dalle loro interazioni con l'ambiente e non seguono solo regole prescritte. Il nostro nuovo approccio ci ha permesso di imparare una serie di cose nuove su come vengono diffuse le notizie false.

Il principale risultato della nostra ricerca è che quando si tratta di prevenire la diffusione di notizie false, la privacy è fondamentale. È importante tenere per sé i dati personali e prestare attenzione quando si forniscono informazioni a grandi siti Web di social media o motori di ricerca.

La più recente ondata di innovazioni tecnologiche ci ha portato al web 2.0 incentrato sui dati e con esso una serie di sfide fondamentali per la privacy degli utenti e l'integrità delle notizie condivise nei social network. Ma come mostra la nostra ricerca, c'è motivo di essere ottimisti sul fatto che la tecnologia, abbinato a una sana dose di attivismo individuale, potrebbe anche fornire soluzioni al flagello delle fake news.

Modellare il comportamento umano

La letteratura esistente modella la diffusione di notizie false in un social network in due modi.

In primo luogo, potresti modellare ciò che accade quando le persone osservano ciò che fanno i loro vicini e quindi utilizzare queste informazioni in un calcolo complicato per aggiornare in modo ottimale le loro convinzioni sul mondo.

Il secondo approccio presuppone che le persone seguano una semplice regola maggioritaria:ognuno fa quello che fa la maggior parte dei suoi vicini.

Ma entrambi gli approcci hanno i loro difetti. Non possono imitare ciò che accade quando la mente di qualcuno cambia dopo diverse conversazioni o interazioni.

La nostra ricerca differiva. Abbiamo modellato gli umani come agenti che sviluppano le proprie strategie su come aggiornare le proprie opinioni su una notizia in base alle azioni dei vicini. Abbiamo quindi introdotto un avversario che ha cercato di diffondere notizie false e abbiamo confrontato l'efficienza dell'avversario quando conosceva la forza delle convinzioni degli altri agenti rispetto a quando non lo sapeva.

Quindi in un esempio del mondo reale, un avversario determinato a diffondere notizie false potrebbe prima leggere il tuo profilo Facebook e vedere in cosa credi, quindi adatta la sua disinformazione per cercare di abbinare le tue convinzioni per aumentare la probabilità che tu condivida le notizie false che ti ha inviato.

Abbiamo imparato alcune cose nuove su come vengono diffuse le notizie false. Per esempio, mostriamo che fornire feedback sulle notizie che sono state condivise significa che è più facile per le persone rilevare le notizie false.

Il nostro lavoro suggerisce anche che l'iniezione artificiale di una certa quantità di notizie false in un social network può addestrare gli utenti a individuare meglio le notizie false.

In modo cruciale, possiamo anche utilizzare modelli come il nostro per elaborare strategie su come frenare la diffusione di notizie false.

Ci sono tre cose che abbiamo imparato da questa ricerca su ciò che tutti possono fare per fermare le fake news.

Combattere le fake news

Perché gli umani imparano dai loro vicini, che imparano dai loro vicini, e così via, tutti coloro che rilevano e segnalano notizie false possono aiutare a prevenire la diffusione di notizie false sulla rete. Quando abbiamo modellato come prevenire la diffusione di notizie false, abbiamo scoperto che l'unico modo migliore era consentire agli utenti di fornire feedback ai propri amici su una notizia condivisa.

Oltre a segnalare fake news, puoi anche lodare un amico quando condivide un pezzo di giornalismo di qualità ben studiato ed equilibrato. È importante sottolineare che questo elogio può avvenire anche quando non sei d'accordo con la conclusione o il punto di vista politico espresso nell'articolo. Gli studi in psicologia umana e apprendimento per rinforzo mostrano che le persone adattano il loro comportamento in risposta a feedback negativi e positivi, in particolare quando questo feedback proviene dall'interno della loro cerchia sociale.

La seconda grande lezione è stata:tieni i tuoi dati per te.

Il web 2.0 è stato costruito sulla premessa che le aziende offrono servizi gratuiti in cambio dei dati degli utenti. Miliardi hanno seguito il richiamo della sirena, trasformando Facebook, Google, Twitter, e LinkedIn in colossi multimiliardari. Ma man mano che queste aziende crescevano, sono stati raccolti sempre più dati. Alcuni stimano che fino al 90% di tutti i dati mondiali sia stato creato solo negli ultimi anni.

Non fornire le tue informazioni personali facilmente o liberamente. Quando possibile, utilizzare strumenti completamente crittografati e che vengono raccolte pochissime informazioni su di te online. Esiste un'alternativa più sicura e più incentrata sulla privacy per la maggior parte delle applicazioni, dai motori di ricerca alle app di messaggistica.

I siti di social media non hanno ancora alternative incentrate sulla privacy. Fortunatamente l'emergere della blockchain ha fornito una nuova tecnologia che potrebbe risolvere il paradosso privacy-redditività. Invece di doverti fidare di Facebook per mantenere i tuoi dati al sicuro, ora puoi metterlo su una blockchain decentralizzata progettata per funzionare come un ambiente affidabile.