Вирус, который поражает нас всех: ученые рассказали о новом взгляде на дезинформацию

Осознание науки о влиянии дезинформации на нас растет: согласно исследованиям, около 73% одних лишь американцев сталкивались с недостоверными новостями, связанными с выборами, и почти половине из них трудно отличить правдивую информацию от ложной. И этот феномен "вирусного распространения" приобретает новое измерение, когда ученые проводят тесные параллели между распространением дезинформации и настоящими вирусными заболеваниями, пишет The Conversation.

У Фокус.Технологии появился свой Telegram-канал. Подписывайтесь, чтобы не пропускать самые свежие и увлекательные новости из мира науки!

Используя эпидемиологические модели, изначально предназначенные для изучения передачи болезней, исследователи теперь могут моделировать распространение дезинформации, зеркально отражая пути перемещения патогенов в популяции. B их озабоченность дезинформацией широко распространена. Опрос, проведенный Организацией Объединенных Наций, показал, что 85% людей во всем мире беспокоятся о влиянии дезинформации на общество.

После выборов 2016 года в тех же США иностранная дезинформация усилилась и стала более изощренной. В избирательном цикле 2024 года уже появились слухи о "манипулировании погодой" во время ураганов, сфабрикованные истории о том, что иммигранты вредят домашним животным, и необоснованные предвыборные заговоры, широко распространяемые на платформах социальных сетей, причем некоторые из них усиливаются такими известными личностями, как Илон Маск. В связи с этим у ученых возник вопрос о том, как дезинформация, подобно инфекционным заболеваниям, может "заражать" пользователей через социальные сети, объясняет Сандер ван дер Линден, профессор социальной психологии в обществе в Кембриджском университете.

Для решения этой проблемы исследователи применили эпидемиологическую модель "восприимчивость-инфекция-выздоровление" (SIR), которая делит людей на категории: восприимчивые к дезинформации, "зараженные" ею и устойчивые или "выздоровевшие", говорится в исследовании, опубликованном в журнале JAMA Network. Когда пользователи делятся контентом в социальных сетях, дезинформация распространяется через их связи. Эта модель помогает предсказать распространение ложных сведений, выявляя "суперраспространителей", которые, имея большое число последователей, могут распространять дезинформацию среди миллионов людей.

Платформы с базовым числом воспроизводства (R0), превышающим 1, распространяют дезинформацию по типу эпидемии, что означает, что каждый "зараженный" пользователь может привести к размножению дезинформации. Для борьбы с таким распространением исследователи используют методы, вдохновленные иммунологией, такие как "психологическая прививка" или пребункинг. Пребункинг — это техника, которая предполагает предварительное ознакомление людей с ослабленной версией ложной информации, чтобы помочь им распознать ее и противостоять ей, когда они столкнутся с ней позже в новом виде.

В недавних исследованиях ученых также использовались чат-боты с искусственным интеллектом для создания пребунков против таких мифов, как мошенничество на выборах. Эти вмешательства, встроенные в популяционные модели, помогли определить, насколько эффективны такие методы для снижения уровня дезинформации. Использование эпидемиологических моделей позволяет ученым по-новому взглянуть на противодействие распространению дезинформации, выделив особую важность таких стратегических мер, как пребункинг. Хотя эти модели не являются безупречными, они дают ответственным за проведение выборов и компаниям, работающим в социальных сетях, основу для понимания и смягчения воздействия вирусной дезинформации на общество.

Ранее Фокус писал о том, как вывести лжеца на чистую воду. Правда и ложь могут звучать одинаково правдоподобно, пока у лжецов есть возможность обдумать то, что они хотят сказать, поэтому важно ограничить эту возможность.

Также Фокус писал о личных качествах, которые не дают нам верить фейковым новостям. Согласно исследованию, проницательность играет решающую роль в способности оценивать точность информации.