إليك مدى قرب عملية التحقق الآلي من الحقائق من الواقع

صحيفة وقائع جديدة صادرة عن معهد رويترز تقيّم عمليات التحقق الآلي من الحقائق في جميع أنحاء العالم - ويبدو المستقبل مشرقًا.

صدر اليوم ، يعتمد التقرير على مقابلات مع مدققي الحقائق وعلماء الكمبيوتر ، بالإضافة إلى نظرة عامة على التكنولوجيا الحالية ، لتفاصيل كيف يمكن للتدقيق الآلي للحقائق أن يغير الممارسة في المستقبل القريب.

كتب زميل باحث كبير لوكاس جريفز في التقرير: 'شهد العام الماضي اهتمامًا متزايدًا بين الصحفيين وواضعي السياسات وشركات التكنولوجيا لمشكلة إيجاد استجابات فعالة وواسعة النطاق للمعلومات المضللة عبر الإنترنت'. 'ومع ذلك ، فإن تحديد حقيقة الادعاءات العامة وفصل الآراء المشروعة عن المعلومات المضللة أمر صعب وغالبًا ما يكون عملًا مثيرًا للجدل ... تحديات تنتقل إلى (التحقق الآلي من الحقائق).'

من بين تلك التحديات ، يشير Graves إلى أن التحقق الآلي للحقائق ليس قريبًا حتى من القدرة على الحكم الذي يطبقه الصحفيون على أساس يومي. بالإضافة إلى ذلك ، يعد الدعم من المؤسسات والجامعات والمنصات أمرًا ضروريًا في تطوير قدرات أفضل وأنظمة واسعة النطاق.

لكن إمكانات الأتمتة كبيرة - وهي تحدث بالفعل في بعض غرف الأخبار.

تقدم الوثيقة القصيرة تصنيفًا لآخر التطورات في تكنولوجيا التحقق الآلي من الحقائق والبحث:

(التحقق الآلي من الحقائق) تركز المبادرات والبحث بشكل عام على واحد أو أكثر من الأهداف الثلاثة المتداخلة: تحديد الادعاءات الكاذبة أو المشكوك فيها المنتشرة عبر الإنترنت وفي وسائل الإعلام الأخرى ؛ للتحقق بشكل رسمي من الادعاءات أو القصص المشكوك فيها ، أو لتسهيل التحقق منها من قبل الصحفيين وأفراد الجمهور ؛ ولتقديم تصحيحات فورية ، عبر وسائل الإعلام المختلفة ، للجماهير المعرضة للمعلومات المضللة. تهدف الأنظمة الشاملة إلى معالجة العناصر الثلاثة - التحديد والتحقق والتصحيح.

قامت منظمة Full Fact البريطانية الخيرية لتقصي الحقائق بتطوير أداة تقوم تلقائيًا بمسح نصوص وسائل الإعلام والبرلمان بحثًا عن ادعاءات ومطابقتها مع عمليات التحقق الحالية من صحة الأخبار. قام كل من مختبر Duke Reporters و Chequeado ببناء أدوات متشابهة تقوم بمسح نصوص الوسائط بحثًا عن ادعاءات يمكن التحقق منها ، وإخطار مدققي الحقائق لاحقًا للتحقق من صحة الأخبار المحتملة. (الإفصاح: يساعد مختبر المراسلين في دفع تكاليف القمة العالمية لتقصي الحقائق).

تم عرض أول منظمتين في الفيديو الثالث 'Check It' التابع للشبكة الدولية لتقصي الحقائق:

تلك المنهجية - تقوم تلقائيًا بكشط المطالبات والعثور عليها في النصوص ، ثم مطابقتها مع مكتبات التحقق من صحة الأخبار الموجودة مثل شارك الحقائق - هو الأكثر فعالية ونتاجًا للبحث الناجح ، وفقًا لجريفز. لكن التكنولوجيا لا تزال غير مثالية.

ومع ذلك ، لا يمكن لهذه الأنظمة حتى الآن تحديد سوى البيانات التصريحية البسيطة ، أو الادعاءات الضمنية أو الادعاءات المضمنة في الجمل المعقدة التي يتعرف عليها البشر بسهولة. يعد هذا تحديًا خاصًا مع مصادر المحادثة ، مثل برامج المناقشة ، حيث يستخدم الأشخاص غالبًا الضمائر ويعودون إلى النقاط السابقة.

كما يمكن أن يسيء تفسير إعادة الصياغة والتغييرات الطفيفة في الصياغة والتوقيت والسياق. علاوة على ذلك ، يظل التحقق خارج نطاق أدوات التحقق من الحقائق الآلية الحالية اليوم ولا يزال يعتمد على البشر للتدقيق في عمليات التحقق المحتملة من الحقائق ، لذلك يجب أن تظل التوقعات متواضعة ، وفقًا للتقرير.

من الآن فصاعدًا ، يتمثل التحدي المستمر للأتمتة في إيجاد طرق لمطابقة المطالبات مع المصادر الرسمية للمعلومات ، وهو ما يفعله مدققو الحقائق يدويًا. كتب جريفز أن باحثي الذكاء الاصطناعي يمكنهم النظر في كيفية قيام أنظمة التحقق الآلي من الحقائق بتحديد مصادر البيانات المناسبة لأي ادعاء معين.

لكن هذا يطرح مشاكل أخرى. البيانات ليست متاحة دائمًا ، وحتى عندما تكون متاحة ، فإن التمييز الصحيح لما تعنيه البيانات لصحة المطالبة أمر صعب ، كما توضح إحدى الدراسات المميزة:

... طريقة لاختبار الادعاء بأن 'ليسوتو هي أصغر دولة في إفريقيا' دون تفسير منطقي لها هو البحث عن لغة مماثلة عبر مصدر نصي كبير ، أو عبر الويب بالكامل. في التجارب التي تستخدم ويكيبيديا كمصدر موثوق به ومجموعة بيانات من 125000 مطالبة ، على سبيل المثال ، يمكن لفريق بقيادة أحد طلاب [Andreas Vlachos] أن يتنبأ بشكل صحيح بما إذا كان الادعاء المفرد معتمدًا أو مرفوضًا (أو ما إذا لم يكن هناك ما يكفي الدليل) حوالي 25٪ من الوقت (Thorne et al. 2018).

من نواحٍ عديدة ، أثبت هذا النوع من البصيرة الأكاديمية أنه ضروري في مساعدة الممارسين على تطوير منصات آلية.

كتب جريفز: 'كان (التحقق الآلي من الحقائق) مجالًا للتعاون الوثيق بشكل غير عادي بين الباحثين والممارسين'. 'سيعتمد المزيد من التقدم بشكل أساسي على عاملين: استمرار الدعم المالي لكل من البحوث الأساسية والتجارب الواقعية ، والتقدم من قبل الحكومة ومجموعات المجتمع المدني في وضع معايير البيانات المفتوحة.'