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FakeNewsの拡散(米国)で面白い論文
https://arxiv.org/abs/1707.07592
少し面白い論文が出ていたので紹介です。
この結果は、前にレポートしたセキュリティ会社の資料にあった、Fakenewsを拡散するのはマーケッティング会社(中国やロシアも含めて)ということと、符合します。
昔と違った技術でのプロパガンダですね。。。
FakeNews ⇒ ボット ⇒ 人間のキュレータ ⇒ 多くの人々
論文の原本は、こちら
https://arxiv.org/pdf/1707.07592.pdf
偽のニュースが大量に広がったことは、世界的に大きなリスクとなり、選挙に影響を与え、民主化を脅かすとされています。コミュニケーション、認知、社会、コンピュータ科学者は、デジタル誤情報のウイルス拡散の複雑な原因を研究し、解決策を開発する努力に取り組んでおり、検索およびソーシャルメディアプラットフォームは対策を展開し始めている。しかし、今日まで、これらの努力は主に系統的なデータではなく、事例の証拠によって知らされてきた。ここでは、2016年の米国大統領選挙と選挙の最中と後に、Twitterで400,000件の訴訟を広げている1,400万件のメッセージを分析します。社会的なボットが偽のニュースの普及に重要な役割を果たしているという証拠を見つける。積極的に誤情報を広げるアカウントは、ボットになる可能性がかなり高いです。自動化されたアカウントは、ウイルスの主張の早期段階で特に活発であり、影響力のあるユーザーをターゲットにする傾向があります。人間はこの操作に対して脆弱で、誤ったニュースを投稿したボットを巻き戻します。成功した虚偽の偏見のある情報源は、社会的なボットによって大きく支持されています。これらの結果は、社会的なボットを抑制することは、オンラインの誤報の広がりを緩和するための効果的な戦略かもしれないことを示唆している。
日本では、北朝鮮の核の問題とかが今はたぶんもう少しいろいろFakeNewsとか出てきてもよさそうだけど、あまり拡散しているとは思えない。
日本でのトレンドは、Google Trendsとかで見れるけど、そういうのはあまり表に出てこないですね。
FakeNewsのトレンドを過去5年間で見てみました。
日本は、FakeNewsはちょっとづつ増えています。あと、地域別だと、東京しか出てこない(笑)
世界では、アメリカの選挙後は、どんどん下火になっているんですね。これもまた面白い。そして、面白いなぁって思うのは、ドイツ、オーストラリア、スイスと、プロパガンダを元々よく実施していた国で話題になってる(笑)
こういうことも、ちゃんと調べてみると、面白いかもしれませんね。ニュースへメディアに対する国民の反応っていうのは、国民性があるのかも知れないですね。
そうそうBotについて
この論文の中でまた面白いなぁ~って思ったのは、
ボットかどうかを見極めるAPI
https://botometer.iuni.iu.edu/#!/
これに、Twitterのアドレスを入れると、ボットかどうか判断してくれる。
僕の@the575itookashiは実はBotだけど、あまり何もしていないので、Botじゃないって、オバマさんのアカウントは、60%ボットだって(笑)
ほんまかいな?って感じですが、何かの判断に使えるかもしれないですね。
これで80%以上になるアカウントの傾向を見てみると、RTが多いアカウントかもしれません(笑)
日本だと、このサイトがボットに関しての情報おもしろいかも
http://blog.conciergeu.com/
FactCheckできるかもしれない。。。プラットフォーム
https://hoaxy.iuni.iu.edu/
こちらは、本当かどうかをTitleとかから、検索できて、それのFactcheckと、拡散を誰がやっているのかを調べられるようです。
例えば、CNNが空港で配信されているので、アメリカ人は、FakeNewsの記事にもう飽き飽きしていて、CNNの空港での配信独占に反対しているというInfowarsの記事に対して
https://www.infowars.com/movement-to-topple-cnns-airport-monopoly-gains-steam/
拡散の様子が、こんな感じでレポートされます。
日本語の記事はどうなんだろうな?と思って、こういう記事を入れてみてもあんまりちゃんと出てきません(笑)
FactCheckをどのようにするか?? はまだまだ研究の余地というか、できないのかも知れないですね。
真実かどうか?なんて、例えば健康に関する話題などは、今の医療で・・とか、〇〇の結果では、とかの前提がないと、正しいかどうか分からないですもんね。細菌や発酵なんか、ぜんぜんまだまだ解明されていないことばかりですし(笑)
Hate Wordのチェックとかもできるサイトもある(笑)
これはまた別ですが、
https://projects.propublica.org/hate-news-index/
どんなWordが気分を害するか??
一位は、PERSON:Donald Trump です。これも面白いですね。機械学習で選んだらしいけど(笑)
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