Дезінформація, що перетворилася на особливо небезпечну зброю в останні десятиліття, є серйозною проблемою для всього світу і найрізноманітніших сфер. Щоб краще їй протистояти і розуміти її, вчені запропонували незвичайний погляд на неї, як на реальний вірус.
Усвідомлення науки про вплив дезінформації на нас зростає: згідно з дослідженнями, близько 73% самих лише американців стикалися з недостовірними новинами, пов'язаними з виборами, і майже половині з них важко відрізнити правдиву інформацію від неправдивої. І цей феномен "вірусного поширення" набуває нового виміру, коли вчені проводять тісні паралелі між розповсюдженням дезінформації та справжніми вірусними захворюваннями, пише The Conversation.
У Фокус.Технології з'явився свій Telegram-канал. Підписуйтесь, щоб не пропускати найсвіжіші та найцікавіші новини зі світу науки!
Використовуючи епідеміологічні моделі, спочатку призначені для вивчення передачі хвороб, дослідники тепер можуть моделювати поширення дезінформації, дзеркально відображаючи шляхи переміщення патогенів у популяції. B їх стурбованість дезінформацією широко поширена. Опитування, проведене Організацією Об'єднаних Націй, засвідчило, що 85% людей в усьому світі стурбовані впливом дезінформації на суспільство.
Після виборів 2016 року в тих же США іноземна дезінформація посилилася і стала більш витонченою. У виборчому циклі 2024 року вже з'явилися чутки про "маніпулювання погодою" під час ураганів, сфабриковані історії про те, що іммігранти шкодять домашнім тваринам, і необґрунтовані передвиборчі змови, які широко поширюють на платформах соціальних мереж, до того ж деякі з них посилюються такими відомими особистостями, як Ілон Маск. У зв'язку з цим у вчених виникло питання про те, як дезінформація, подібно до інфекційних захворювань, може "заражати" користувачів через соціальні мережі, пояснює Сандер ван дер Лінден, професор соціальної психології в суспільстві в Кембриджському університеті.
Для розв'язання цієї проблеми дослідники застосували епідеміологічну модель "сприйнятливість-інфекція-одужання" (SIR), яка ділить людей на категорії: сприйнятливі до дезінформації, "заражені" нею та стійкі, або ті, що "одужали", ідеться в дослідженні, опублікованому в журналі JAMA Network. Коли користувачі діляться контентом у соціальних мережах, дезінформація поширюється через їхні зв'язки. Ця модель допомагає передбачити поширення неправдивих відомостей, виявляючи "суперрозповсюджувачів", які, маючи велику кількість послідовників, можуть поширювати дезінформацію серед мільйонів людей.
Платформи з базовим числом відтворення (R0), що перевищує 1, поширюють дезінформацію за типом епідемії, що означає, що кожен "заражений" користувач може призвести до розмноження дезінформації. Для боротьби з таким поширенням дослідники використовують методи, натхненні імунологією, такі як "психологічне щеплення" або пребункінг. Пребункінг — це техніка, яка передбачає попереднє ознайомлення людей з ослабленою версією неправдивої інформації, щоб допомогти їм розпізнати її та протистояти їй, коли вони зіткнуться з нею пізніше в новому вигляді.
У нещодавніх дослідженнях вчених також використовувалися чат-боти зі штучним інтелектом для створення пребунків проти таких міфів, як шахрайство на виборах. Ці втручання, вбудовані в популяційні моделі, допомогли визначити, наскільки ефективні такі методи для зниження рівня дезінформації. Використання епідеміологічних моделей дає змогу вченим по-новому поглянути на протидію поширенню дезінформації, виділивши особливу важливість таких стратегічних заходів, як пребункінг. Хоча ці моделі не є бездоганними, вони дають відповідальним за проведення виборів і компаніям, що працюють у соціальних мережах, основу для розуміння і пом'якшення впливу вірусної дезінформації на суспільство.
Раніше Фокус писав про те, як вивести брехуна на чисту воду. Правда і брехня можуть звучати однаково правдоподібно, поки у брехунів є можливість обміркувати те, що вони хочуть сказати, тому важливо обмежити цю можливість.
Також Фокус писав про особисті якості, які не дають нам вірити фейковим новинам. Згідно з дослідженням, проникливість відіграє вирішальну роль у здатності оцінювати точність інформації.