Алгоритмические знания и дезинформация
Алгоритмические знания и дезинформация
Другой подход к борьбе с дезинформацией.
В основе проблемы взрывного распространения дезы лежат алгоритмы социальных сетей — те загадочные вычислительные формулы, которые определяют, какой контент появляется в наших лентах.
Эти алгоритмы разработаны для того, чтобы показывать пользователям контент, с которым они, скорее всего, будут взаимодействовать, что часто приводит к распространению дезинформации, которая соответствует нашим предпочтениям, предрассудкам и убеждениям.
Исследование этого казуса привело к интересным умозаключениям:
1. Алгоритмические знания сделали людей более бдительными в отношении дезинформации.
Когда люди понимают, как алгоритмы фильтруют информацию, как данные пользователей используются для создания алгоритмов и каковы последствия, они лучше видят потенциальные ловушки подачи алгоритмов и признают, что алгоритмы могут усиливать дезинформацию. Такое понимание заставило их активизировать борьбу с дезинформацией.
Но есть люди, которые не понимают, как алгоритмы персонализируют информацию, могут упускать из виду риски попасть в ловушку фильтров-пузырей, что ограничивает воздействие различных точек зрения.
2. Алгоритмические знания неравномерно распределены среди людей.
В четырёх исследованных странах, каждая из которых имеет свою собственную уникальную технологическую, политическую и социальную среду, понимание алгоритмов различалось в разных социально-демографических группах.
В дополнение к разрыву в знаниях об алгоритмах на национальном уровне, исследование также показало, что уровень знаний об алгоритмах различается в зависимости от страны.
Традиционно усилия по борьбе с дезинформацией в основном были сосредоточены на таких стратегиях, как проверка фактов, предварительное размещение или модерация контента, но эффективность этих методов часто подвергалась сомнению.
А вот обучение людей тому, как работают алгоритмы и как отбирается информация в социальных сетях, может быть многообещающей альтернативой; лучше понимая алгоритмы, люди могут быть более подготовлены к распознаванию и реагированию на дезинформацию.
Само исследование тут:
https://misinforeview.hks.harvard.edu/article/the-algorithmic-knowledge-gap-within-and-between-countries-implications-for-combatting-misinformation/
https://t.me/budni_manipulyatora/3087 - цинк
Другой подход к борьбе с дезинформацией.
В основе проблемы взрывного распространения дезы лежат алгоритмы социальных сетей — те загадочные вычислительные формулы, которые определяют, какой контент появляется в наших лентах.
Эти алгоритмы разработаны для того, чтобы показывать пользователям контент, с которым они, скорее всего, будут взаимодействовать, что часто приводит к распространению дезинформации, которая соответствует нашим предпочтениям, предрассудкам и убеждениям.
Исследование этого казуса привело к интересным умозаключениям:
1. Алгоритмические знания сделали людей более бдительными в отношении дезинформации.
Когда люди понимают, как алгоритмы фильтруют информацию, как данные пользователей используются для создания алгоритмов и каковы последствия, они лучше видят потенциальные ловушки подачи алгоритмов и признают, что алгоритмы могут усиливать дезинформацию. Такое понимание заставило их активизировать борьбу с дезинформацией.
Но есть люди, которые не понимают, как алгоритмы персонализируют информацию, могут упускать из виду риски попасть в ловушку фильтров-пузырей, что ограничивает воздействие различных точек зрения.
2. Алгоритмические знания неравномерно распределены среди людей.
В четырёх исследованных странах, каждая из которых имеет свою собственную уникальную технологическую, политическую и социальную среду, понимание алгоритмов различалось в разных социально-демографических группах.
В дополнение к разрыву в знаниях об алгоритмах на национальном уровне, исследование также показало, что уровень знаний об алгоритмах различается в зависимости от страны.
Традиционно усилия по борьбе с дезинформацией в основном были сосредоточены на таких стратегиях, как проверка фактов, предварительное размещение или модерация контента, но эффективность этих методов часто подвергалась сомнению.
А вот обучение людей тому, как работают алгоритмы и как отбирается информация в социальных сетях, может быть многообещающей альтернативой; лучше понимая алгоритмы, люди могут быть более подготовлены к распознаванию и реагированию на дезинформацию.
Само исследование тут:
https://misinforeview.hks.harvard.edu/article/the-algorithmic-knowledge-gap-within-and-between-countries-implications-for-combatting-misinformation/
https://t.me/budni_manipulyatora/3087 - цинк