La gente compartirá lo que resuena con ellos, ya sea verdad, falsedad o algo intermedio. Y en el lado receptor, las personas también ignorarán o descontarán lo que otros comparten. Mucho depende del éxito o falla del filtro en el extremo receptor, ya que los productores están bombardeando a los consumidores con más y más contenido. En respuesta, muchos han desarrollado filtros de buenas noticias a lo largo de los años.
Veremos una lucha continua entre aquellos que producen contenido basado en hechos y aquellos que explotan los prejuicios y las creencias infundadas para sus propios fines. Tres elementos principales constituyen los polos de poder de tal lucha:
I. Máquinas y humanos al servicio de los hechos y medios abiertos e informados:
- Las noticias falsas y las mentiras son una gran audiencia imanes. ¿Cuál es el incentivo de los medios para no publicarlos?
- Trump ha afirmado que cualquier otro informe de trabajo era una noticia falsa. ¿El trabajo decepcionante de hoy es su verdadera noticia?
- ¿Son noticias falsas cuando los principales medios de comunicación nos dicen que el 1 de marzo es el primer día de la primavera?
- ¿Quora es uno de los sitios de noticias falsos sobre los que advirtió James Comey?
- ¿La mayoría de los votantes de Alabama considerarán las acusaciones contra Roy Moore como "noticias falsas" y lo elegirán para el Senado de los Estados Unidos?
Mejores algoritmos pueden ayudar. Aquí hay un extracto de mi respuesta a ¿Podría usarse la tecnología blockchain para combatir las noticias falsas? que describe tal enfoque:
En el frente de validación de fuentes de confianza, Google ha estado trabajando durante un tiempo en la extracción de hechos en el extremo posterior de la extracción de entidades y relaciones. Llaman a su método de evaluación de hechos confianza basada en el conocimiento (KBT). Un hecho en forma legible por máquina es la confirmación de al menos una relación verificable (un predicado) entre dos entidades verificables (o sujetos y objetos), como Jane A. Smith del código postal + 4 11212.1014 es la hermana de John W. Smith, 11218.5603.
Cuanto más real sea su contenido, mayor será el puntaje KBT y mejor será el resultado de la clasificación, teóricamente.
Propuesta de confianza basada en el conocimiento (KBT) de Google
Del artículo descrito en el blog de Aaron Bradley vinculado anteriormente:
“Proponemos un nuevo enfoque que se basa en señales endógenas , a saber, la exactitud de la información objetiva proporcionada por la fuente. Una fuente que tiene pocos hechos falsos se considera confiable ”.
El documento utiliza métodos probabilísticos para identificar información objetiva correcta, y el documento describió el uso del método KBT (triple extracción) con más de dos mil millones de páginas web de sitios externos como prueba. Esas páginas fueron evaluadas por sus hechos “no triviales” (por ejemplo, confirmando algo más que la página en hindi).
También hay métodos no probabilísticos que usan humanos en el circuito. Además de los que usa Facebook, considere las mega bases de conocimiento desambiguadas como KBpedia de Cognonto: Cognonto – Knowledge Graph “La estructura de conocimiento de KBpedia combina seis (6) bases de conocimiento público: Wikipedia, Wikidata, OpenCyc, GeoNames, DBpedia y UMBEL – en un todo integrado “.
Entonces, en esencia, los motores de búsqueda y los sitios de redes sociales que generan fuentes de noticias pueden aprovechar el crowdsourcing, la lógica legible por máquina y los métodos estadísticos juntos tienen varias herramientas a su disposición para promover información densa y disminuir las inexactitudes y falsedades, en motores de búsqueda y sitios de redes sociales .
II Máquinas y humanos al servicio de prejuicios apoyados por el estado y medios controlados:
Nada de esto niega las habilidades y el entusiasmo de las personas, organizaciones y gobiernos enteros para suprimir noticias reales y manipular la opinión pública a través de noticias falsas en páginas web fuera del control directo de los algoritmos de las compañías web. Así es como Rusia ha hecho esto en la era de las redes sociales a través de “un ejército trol de miles”, por ejemplo: Cómo Putin conquistó las redes sociales de Rusia en los últimos 3 años · Global Voices en Español
Algunos, como el jefe de gabinete de Putin, Anton Vaino, dicen que no creen que la realidad sea más que una ilusión para ser manipulada, por lo tanto, el argumento para que se cree un ejército de trol para apoyar al estado. Así es como la BBC lo devolvió en agosto de 2016:
No hay forma de demostrar que el mundo “existe en la realidad y no en nuestra imaginación”, [Anton Vaino] escribe en el artículo de Economía y Derecho, explicando por qué se necesita el nooscopio para interpretar y gestionar los eventos mundiales.
El profesor Kordonsky siente que ya lo ha escuchado todo antes.
“Es un estado mental”, dijo a BBC Russian. “Es un rechazo de las realidades actuales. Quieren cambiar las cosas pero no quieren entender cómo son realmente las cosas”.
El nooscopio de Vaino es su expresión de cómo evoluciona la opinión pública:
De http://w.bbc.com/news/world-euro… (a través de Lewis Shepherd [lewisshepherd en Twitter]
III. Personas egoístas con máquinas
Rusia y otros países igualmente autoritarios no están solos en su deseo de influir en la opinión pública. Por supuesto, cada gobierno trata de influir en la opinión pública. Pero lo que Buzzfeed notó en noviembre de 2016 fue que las personas como el adolescente macedonio pueden ser bastante efectivas en la promoción de falsedades a las que el público es particularmente vulnerable: Cómo los adolescentes en los Balcanes están engañando a los partidarios de Trump con noticias falsas
Lo que las élites no han reconocido
Lo que Buzzfeed, las agencias de inteligencia y otros no parecieron reconocer durante el ciclo electoral de noviembre de 2016 en EE. UU. Fue que muchos votantes simplemente ignoraron el zumbido, sin importar en qué consistiera ese zumbido. Eso incluye a los blancos menos educados y empobrecidos. En diciembre de 2016, Peggy Noonan citó a Chris Arnade, un reportero gráfico y ex comerciante de bonos que busca, fotografía y habla con los desfavorecidos de ambos lados:
“Cuando un conservador mira a una comunidad minoritaria y dice: ‘Son vagos’, la izquierda responde: ‘Espera un momento, veamos el contexto más amplio, la disponibilidad de empleos, la injusticia estructural’. Pero la izquierda observa la pobreza de la clase trabajadora blanca y se siente libre de juzgar y despedir ”.
Brillando una luz en ‘Back Row’ America
No estoy convencido de que la mayoría de las personas sean tan crédulos como para ser engañados por tiendas falsas. Han desarrollado filtros e instinto intestinal. Por ejemplo, la mayoría de los rusos, tanto antes como después de la era soviética, se han entrenado durante mucho tiempo para leer entre líneas. ¿Quién puede decir que la ciudadanía estadounidense no ha aprendido una habilidad similar en una época en que las falsificaciones de noticias se pueden generar y distribuir a escala web?
Gracias por el A2A, Quora User.
