يمكن للتدقيق الآلي للحقائق اكتشاف الادعاءات التي تتخطى المدققات البشرية. فيما يلي طريقتان يعملان.

يقومون إما بالتحقق من المطالبات من خلال التحقق من صحتها مقابل مصدر موثوق أو مقال ، أو استخدام تقنية حسابية تسمى اكتشاف الموقف.

(صراع الأسهم)

من الادعاءات الكاذبة شرب الماء الدافئ بالليمون يقي من فيروس كورونا ل ارتفاع معدلات التلوث بين قوات الناتو المتمركزة في لاتفيا ، لقد حان الوباء لأنواع كثيرة من الخدع وحملات التضليل.

بين كانون الثاني (يناير) وآذار (مارس) ، لاحظ معهد رويترز لدراسة الصحافة ذلك ارتفع عدد عمليات التحقق من صحة الأخبار بنسبة 900٪ ، وهو ما يعني على الأرجح زيادة أكبر في حدوث الأخبار المزيفة حيث من المحتمل أن يتسلل العديد منها عبر الشبكة.

على الرغم من أن محو الأمية الإعلامية أمر ضروري لتغيير المد ، إلا أن استخدام الأتمتة والخوارزميات يمكن أن يساعد في إجراء جهود التحقق من الحقائق على نطاق واسع. في تقرير 2018 ، حدد لوكاس جريفز بشكل أساسي نوعين من التحقق الآلي من الحقائق: عمليات التحقق من الحقائق التي تتحقق من صحة الادعاءات من خلال التحقق من صحتها مقابل مصدر موثوق أو قصة تم التحقق منها بالفعل ، وعمليات التحقق من الحقائق التي تعتمد على 'إشارات ثانوية' مثل كشف الموقف - تقنية حسابية تحدد ما إذا كان جزء من النص يوافق أو لا يوافق على ادعاء ما.

فيما يلي نظرة عامة على الاستخدامات الصحفية والمشاريع البحثية التي تبحث في كلا الجانبين.

قرع: مختبر مراسل جامعة ديوك كان تجربة الاسكواش ، برنامج كمبيوتر يحول التسميات التوضيحية التليفزيونية إلى سلاسل نصية ، ثم يطابقها مع قاعدة بيانات للتحقق من صحة الأخبار السابقة. هدف الاسكواش هو التحقق من تصريحات السياسيين بشكل شبه فوري ، على الرغم من أن فريق البحث اعترف بالبرنامج تتطلب مساعدة بشرية لتقرير ما إذا كان ينبغي لها بث نتائجها الخاصة .

الحقيقة الكاملة: كما تستطيع منظمة 'فول فاكت' لتقصي الحقائق التي تتخذ من لندن مقراً لها القيام بذلك اكتشاف الادعاءات المشبوهة من خلال الترجمة التلفزيونية ، من خلال مطابقتها مع فهرسها الخاص بتقصي الحقائق الذي تم التحقق منه وباستخدام بيانات موثوقة ، مثل الإحصاءات الحكومية ، للتحقق من البيانات غير المدققة.

ولكن حتى البيانات الموثوقة تحتاج إلى فحص دقيق. في تقرير Graves ، شدد الرئيس المؤسس للأتمتة في شركة Full Fact على أنه يمكن بسهولة إخراج الأرقام الرسمية من سياقها ، مثلما حدث عندما ارتفع معدل القتل في المملكة المتحدة في عام 2003 ، ولكن فقط لأن جرائم القتل التي ارتكبها قاتل متسلسل سيئ السمعة على مر السنين من قبل تم تضمينها رسميًا في الإحصائيات في ذلك الوقت.

Checkbot: مثل الاسكواش وفول فاكت ، checkbot - مبادرة من منظمة تدقيق الحقائق الأرجنتينية Chequeado - تقوم تلقائيًا بمسح وسائل الإعلام الوطنية بحثًا عن تصريحات مثيرة للجدل. ثم يطابقها مع قاعدة بيانات موجودة وينشئ ملفات نصية يمكن لمدققي الحقائق مشاركتها على وسائل التواصل الاجتماعي. لكن Chequeabot مع ذلك يتأثر بنقص البيانات الأولية في الأرجنتين ، مما دفع Chequeado للنظر في الشراكات مع الحكومة ، ولكن أيضًا مع الجامعات ومراكز الفكر والنقابات.

روبوت الدردشة الخاص بـ IFCN: في خضم الوباء ، وضعت الشبكة الدولية لتقصي الحقائق قاعدة بيانات لتقصي الحقائق ، تتكون الآن من أكثر من 7000 إدخال بأكثر من 40 لغة. في مايو ، انطلق تحالف التحقق من الحقائق روبوت الدردشة WhatsApp الخاص به ، والتي تكون قادرة على البحث في قاعدة البيانات هذه من أجل الاستجابة لطلب الكلمات الرئيسية للمستخدم. يتوفر WhatsApp Chatbot لأول مرة باللغة الإنجليزية ، وهو متوفر الآن باللغات الإسبانية والهندية والبرتغالية.

جامعة واترلو: فريق بحثي بجامعة واترلو بكندا ، يبحث في اكتشاف الموقف من أجل بناء أداة قادرة على اكتشاف الأخبار المزيفة من خلال مقارنة الادعاءات مع المنشورات والقصص المماثلة. قام الباحثون ببرمجة الخوارزميات للتعلم من الدلالات الموجودة في بيانات التدريب وتمكنوا من تحديد المطالبات بدقة تسع مرات من أصل 10. لقد تصوروا حلهم كأداة مساعدة تهدف إلى تصفية المحتوى المزيف ، وذلك لمساعدة الصحفيين في متابعة الادعاءات التي تستحق التحقيق.

مع: ومع ذلك ، فإن إحدى المشكلات التي تنبع من اكتشاف الموقف هي أنه يميل إلى إعادة إنتاج تحيزاتنا تجاه اللغة. على سبيل المثال ، يُنظر إلى العبارات السلبية على أنها أكثر احتمالًا لنقل محتوى غير دقيق ، بينما ترتبط العبارات الإيجابية بشكل عام بإحساس الحقيقة. هذا هو ما وجد فريق بحث من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أثناء اختبار النماذج الخوارزمية على مجموعات البيانات الموجودة. دفعتهم إلى تطوير نماذج جديدة. لفت الفريق الانتباه أيضًا إلى أن الادعاءات صحيحة في وقت ما ، لكنها لم تعد دقيقة بعد نقطة معينة.

وأشار جريفز في تقريره أيضًا إلى إشارات أخرى يمكن أن تساعد في كشف المعلومات المزيفة على نطاق واسع. يمكن أن تتراوح هذه من 'السمات الأسلوبية ، مثل نوع اللغة المستخدمة في منشور على وسائل التواصل الاجتماعي أو تقرير إخباري مفترض' إلى 'موقع الشبكة لمصدر' أو 'طريقة انتشار ادعاء أو رابط معين عبر الإنترنت'.

ولكن على الرغم من تقدم الحلول الآلية ، إلا أنها لا تزال تواجه تحديات الأسباب العديدة التي تنجذب إلى تصديق الأخبار الكاذبة في المقام الأول - سواء كان ذلك تفكيرًا متحيزًا أو مشتتًا للانتباه أو تعرضًا متكررًا ، على سبيل المثال. علاوة على ذلك ، هناك خطر إضافي يتمثل في تشغيل 'نتائج عكسية' ، أ خيالى الذي يتنبأ بأنه عندما يتماشى الإدعاء بشدة مع أفكار شخص ما ، فإن هذا الشخص يتم تعزيزه بشكل أكبر في آرائه بمجرد تعرضه للحقيقة.

في النهاية ، لن يكون التدقيق الآلي في الحقائق ناجحًا إلا إذا ارتبط ارتباطًا وثيقًا بمحو الأمية الإعلامية.

صموئيل دانزون تشامبود حاصل على درجة الدكتوراه. باحث في مشروع JOLT ، التي تلقت تمويلًا من برنامج Horizon 2020 للبحث والابتكار التابع للاتحاد الأوروبي بموجب اتفاقية منحة Marie Skłodowska-Curie رقم 765140.