Socialiniai tinklai yra pilni melagingos informacijos. Kiekvieną dieną "Facebook", "Twitter", "Instagram" ir kitų svetainių vartotojai gali susidurti su išgalvotais "faktais" apie bet ką: nuo vakcinų iki karo ir klimato pokyčių.
Kai kurie žmonės lengvai atskiria tiesą ir fantazijas, o kiti - ne.
Į šį klausimą bando atsakyti projekto "Polygraphs: Combatting Networks of Ignorance in the Misinformation Age" (Poligrafai: kova su tamsos tinklais dezinformacijos amžiuje) tyrėjai.
Projektą sudaro trys filialai - filosofijos, ekonomikos ir kompiuterių mokslų - Nord Easterne universiteto Londone. Jis naudoja kompiuterines simuliacijas, kad padėtų mums sužinoti daugiau apie tai, kaip žinios skleidžiamos socialinių tinklų bendruomenėje.
Po dvejų metų darbo mokslininkai sukūrė interaktyvią svetainę ir padarė keletą įspūdingų atradimų, įskaitant tai, kaip ir kodėl protingi žmonės gali klysti.
Projektas naudoja netikrus duomenis, taip pat duomenis iš realių socialinių tinklų, tokių kaip "Facebook" ir "Twitter", kad sukurtų dirbtines bendruomenes, kuriose kiekvienas asmuo turėtų pasirinkti tarp A ir B. (B yra teisingas variantas, tačiau bendruomenė to nežino. Bendruomenės nariai renka savo įrodymus, dalijasi jais su kitais ir keičia įsitikinimus. Tada mokslininkai žiūri, ar bendruomenė pasiekia kolektyviai teisingą išvadą ir kiek laiko tai užtrunka.
Jei ši koncepcija atrodo šiek tiek abstrakti, Amil Mohanan siūlo pavyzdį, kuris daugeliu atžvilgių yra panašus į situacijas, su kuriomis susiduria dalyviai simuliacijose. Mohananas, Londono North-Eastern universiteto filosofijos docentas, demonstruoja analogijas tarp medicinos specialistų atliekamų vaistų modeliavimo ir klinikinių tyrimų. Imitacijos kontekste kiekvienam gydytojui suteikiamas vaistas A arba B.
"Mes žinome, kad B yra šiek tiek geresnis, bet gydytojai bendruomenėje, kurią mes imituojame, to nežino", - sako jis.
Kai gydytojai atlieka bandymus, jie nustato, kad vaistas B yra geresnis ir dalijasi savo rezultatais su savo kolegomis. Priklausomai nuo įvairių veiksnių, kai kurie gydytojai pakeis savo įsitikinimus, priklausomai nuo to, ką jie sužino iš kitų. Jei viskas vyksta gerai, jie galiausiai sutaria, kad vaistas B yra geresnis.
"Mes tiriame, kaip greitai ir efektyviai bendruomenės prieina prie išvados apie vaisto B pranašumą prieš A", - patikslina Mohanan. Jie atlieka tūkstančius modeliavimo iteracijų, pakeisdami įvairius parametrus, tokius kaip tinklo dydis ir struktūra, kad nustatytų, kiek laiko bus pasiektas bendras susitarimas dėl vaisto B.
Pavyzdžiui, viename tinklo modelyje informacijos mainai atliekami tik tarp kiekvieno dalyvio ir dviejų kitų, sukuriant žiedinę mainų struktūrą. Kitame modelyje vienas dalyvis dalijasi informacija su visu kolektyvu, kuris savo ruožtu grąžina informaciją jam. Trečiuoju atveju informacija laisvai cirkuliuoja tarp visų dalyvių. Šie tinklų modeliai atspindi tuos, kuriuos matome realiame gyvenime ar internetinėje erdvėje
Maži bendruomenės tinklai gali turėti gilų poveikį. Kitas veiksnys, turintis įtakos rezultatams, yra klaidinga informacija. Mažos apgaulės gali turėti toli siekiančių pasekmių, nustatė Mohananas, o poveikis gali skirtis priklausomai nuo tokių parametrų kaip tinklo ryšio stiprumas.
Tuo pačiu metu apgaulė gali būti įvairių formų skirtingose simuliacijose. Pavyzdžiui, gydytojai gali teigti, kad jie atliko bandymus ir yra tikri dėl vaisto a pranašumo. Jie gali atsitiktinai pasirinkti vieną iš priemonių ir iškraipyti duomenis. Arba jie gali suklaidinti ir pasirinkti vaistą A, nes jie yra labiausiai susipažinę su juo.
Bendri rezultatai labai skiriasi kiekviename scenarijuje, pabrėžia Mohananas. Po tūkstančių modeliavimo iteracijų jo komanda suprato, kad net nedidelės abejonės gali sukelti reikšmingus pokyčius.
Kiti rezultatai buvo visiškai netikėti. Pavyzdžiui, tyrėjų komanda nustatė, kad kai kuriais atvejais didesnis informacijos mainų atvirumas ir sklaida tarp žmonių iš tikrųjų gali prisidėti prie neigiamo poveikio, sulėtindamas konsensuso pasiekimą. Šis reiškinys vadinamas Zollmano efektu ir yra teorija, kad didesnis tinklo ryšys gali labiau prisidėti prie klaidingų įsitikinimų plitimo.
"Protingi nariai tokiuose tinkluose gali būti labiau linkę į nežinojimą arba turėti didesnę tikimybę nepasiekti teisingo atsakymo į klausimą, jei jie labiau bendrauja tarpusavyje", - teigia Brianas Ballas, Londono Nord-Isterno universiteto Filosofijos fakulteto vadovas.
Jie taip pat nustatė, kad bendrijos narių nepasitikėjimas tais, kurių įsitikinimai skiriasi nuo jų pačių, gali lemti bendros nuomonės atmetimą ir dėl poliarizacijos bendruomenėje.
Visų pirma, mokslininkai įrodė, kad neišmanymas gali prasiskverbti net ir tarp protingų subjektų. Dažnai žmonės suvokia tuos, kurie "klysta", kaip neturinčius intelekto ar subjektyvių savybių. Tačiau, kaip pabrėžia Ballas, "mes parodome, kad žmonių klaidos gali atsirasti ne dėl jų kvailumo ar šališkumo".
Vietoj to, žmonės gali būti klaidinami ne dėl jų kaltės, o priežastis yra socialinio tinklo struktūra.
"Tai gali priklausyti nuo jų įsitraukimo į visuomenę laipsnio ir plačiau kalbant, nuo jų informacinės aplinkos pobūdžio", - aiškina L. Ballas.
Ballas išreiškė viltį, kad šie atradimai bus naudingi įvairiose srityse, įskaitant socialinius tinklus, viešąją politiką, žiniasklaidą ir ne pelno organizacijoms, siekiančioms kovoti su melagingos informacijos skleidimu internete.
Jei nerimaujate dėl to, ką matote socialiniuose tinkluose, Mohananas ramina: apskritai, "tiesa visada pasirodo su laiku".
Komentarai