मार्क जुकरबर्ग ने लंबे समय से "नकली समाचार" का दुश्मन बनाने के लिए इसे अपने ऊपर ले लिया है। इस तथ्य के अलावा कि यू.एस. आबादी के एक सभ्य हिस्से की अवधारणा की अपनी परिभाषा है जो इसके दूसरे हिस्से के विश्वास के विपरीत है (इसे मीडिया के राजनीतिकरण के रूप में जाना जाता है), यह भी तथ्य है कि फेसबुक के पास खुद की परेशानी का हिस्सा है यह परिभाषित करने का प्रयास किया जा रहा है कि वास्तव में नकली समाचार क्या है या क्या नहीं। अब जब जुकरबर्ग फेसबुक उपयोगकर्ताओं को सर्वेक्षणों की एक श्रृंखला के माध्यम से यह निर्धारण करने देने पर विचार कर रहे हैं, तो इस विचार को गहराई से तलाशने और इस रणनीति में संभावित नुकसान पर विचार करने का समय आ गया है।
उपयोगकर्ताओं को ऐसा क्यों करने दें?
फेसबुक जैसी कंपनी के लिए - जिसकी वेबसाइट पर हर एक घंटे में लाखों पोस्ट दिखाई देती हैं - अपनी साइट पर सभी सामग्री को खंगालने के लिए पर्याप्त कर्मचारियों को नियुक्त करना और यह निर्धारित करना मुश्किल है कि कौन से स्रोत पर्याप्त रूप से प्रतिष्ठित नहीं हैं ताकि अनुमोदन का स्वर्ण सितारा प्राप्त किया जा सके। . इसके लिए बड़े पैमाने पर निरंतर प्रयास की आवश्यकता होगी जो कभी खत्म नहीं होगा।
तो, इस समस्या का पहला समाधान जो दिमाग में आता है वह है मशीन लर्निंग और प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए कई एल्गोरिदम का उपयोग। यह तरीका, हालांकि कम खर्चीला है, उलटा भी पड़ सकता है क्योंकि मशीन लर्निंग अभी भी इतनी उन्नत नहीं है कि मज़बूती से यह अनुमान लगा सके कि कोई कहानी सच्ची चीज़ों की रिपोर्ट करेगी या नहीं।
शायद "फेक न्यूज डिटेक्शन" का सबसे सफल कार्यान्वयन तब हुआ जब फेसबुक ने कुछ पोस्ट को "विवादित" के रूप में टैग करने के लिए थर्ड-पार्टी फैक्ट चेकर्स के डेटा को संकलित करना शुरू किया। यह, ज़ाहिर है, केवल उपयोगकर्ताओं को उन कहानियों पर क्लिक करने की अधिक संभावना है जो उनके आगे लाल झंडे के साथ दिखाई देती हैं।
2018 में, एडम मोसेरी - फेसबुक के न्यूज फीड के प्रमुख - ने घोषणा की कि सोशल नेटवर्क सर्वेक्षणों के साथ प्रयोग कर रहा है, उपयोगकर्ताओं से खुद पूछ रहा है कि वे क्या भरोसेमंद मानते हैं।
यहां समस्या है:हम नहीं जानते कि उन्होंने सर्वेक्षण में भाग लेने वालों के लिए नमूना समूह कैसे चुना।
बहुमत की पुष्टि पूर्वाग्रह
एक पुरानी कहावत है जो यहां बहुत प्रासंगिक है:"जो सही है वह हमेशा लोकप्रिय नहीं होता, और जो लोकप्रिय होता है वह हमेशा सही नहीं होता। "
यदि आप 300 में से 299 लोगों को यह मानने के लिए कह सकते हैं कि यूरोप मौजूद नहीं है, तो महाद्वीप उसके कारण गायब नहीं होगा। अधिकांश लोग एक समाचार स्रोत पर दूसरे पर भरोसा करेंगे, और वह स्रोत सबसे विश्वसनीय नहीं हो सकता है, लेकिन यह निश्चित रूप से अधिकांश आबादी की इच्छा के अनुरूप है चाहता है सच थे।
कहानी सुनाते समय, सहकर्मी समीक्षा और अनुभववाद लागू नहीं होते हैं। ये केवल किसी ऐसे व्यक्ति द्वारा किए गए अवलोकन हैं जो कहानी (आखिरकार) को अपने दृष्टिकोण से फिर से बताता है, जो कम से कम थोड़ी मात्रा में पूर्वाग्रह से दूषित होगा क्योंकि हम इंसान हैं।
हमें इस बात का भी ध्यान रखना होगा कि Facebook के उपयोगकर्ता आमतौर पर एक बिंदु साबित करने के लिए समाचार पोस्ट करते हैं , जरूरी नहीं कि सूचना को यंत्रवत् रूप से पारित किया जाए।
यहां मुद्दा यह है कि नकली समाचार क्या है या नहीं, यह निर्धारित करने के लिए लोगों का सर्वेक्षण करना सबसे अच्छा विचार नहीं हो सकता है क्योंकि इस तरह के डेटा से केवल एक ही सही निष्कर्ष निकाला जा सकता है कि कोई समाचार स्रोत लोकप्रिय है या नहीं।
दूसरी ओर...
सर्वेक्षण का उद्देश्य यह निर्धारित करना था कि उपयोगकर्ता क्या परिचित और भरोसेमंद पाते हैं, और फेसबुक का कहना है कि डेटा "न्यूज़ फीड में रैंकिंग को सूचित करने में मदद करेगा।" ऐसा कम लगता है जैसे कंपनी कुछ समाचार वस्तुओं को लोगों के फ़ीड पर प्रदर्शित होने से रोकने का प्रयास कर रही है और अधिक जैसे वे एक रैंक प्रदर्शित करने का प्रयास कर रहे हैं जो अधिकांश लोगों को भरोसेमंद लगता है।
एक निम्न रैंकिंग आपको दिखाएगा कि अधिकांश लोग उस पर भरोसा नहीं करते जो आप अपने समाचार फ़ीड पर देख रहे हैं।
हालाँकि, हमें अभी भी इस तथ्य के लिए कुछ चिंता दिखानी चाहिए कि हमें सर्वेक्षण में भाग लेने वालों के लिए चयन मानदंड के बारे में कोई जानकारी नहीं है। फेसबुक ने केवल इतना कहा कि नमूना "विविध और प्रतिनिधि" था।
अंत में, व्यक्तिपरक होना और पूर्वाग्रह प्रदर्शित करना मानव स्वभाव है। इस ग्रह पर कोई भी तकनीक या कानूनी व्यवस्था इसे रोक नहीं सकती है, खासकर जब से दोनों को बनाने में इंसानों का हाथ है।
क्या आपको लगता है कि हम कभी भी फेक न्यूज का समाधान ढूंढ पाएंगे, या यह इन दिनों इंटरनेट कनेक्शन होने का सिर्फ एक हिस्सा और पार्सल है? अपने विचार हमें कमेंट में बताएं!