Kurgunun gerceğe karıştığı yanlış bilgilendirmenin altın cağında yaşıyoruz. Bu yuzden, basındaki veya internetteki haber ve bilgiler arasında gezinen herkes kolayca kandırılabiliyor. Yapılan araştırmalar, orneğin Twitter’da, yalanların gerceklere gore daha hızlı yayıldığını gosteriyor. Cevrimici botlar bu yalan yanlış bilgileri yaymakla suclansa da, aynı araştırmalar insanların web botlarından daha fazla sahte haber paylaştığını da gosterdi. Ancak geliştirilmekte […]
Kurgunun gerceğe karıştığı yanlış bilgilendirmenin altın cağında yaşıyoruz. Bu yuzden, basındaki veya internetteki haber ve bilgiler arasında gezinen herkes kolayca kandırılabiliyor. Yapılan araştırmalar, orneğin Twitter’da, yalanların gerceklere gore daha hızlı yayıldığını gosteriyor. Cevrimici botlar bu yalan yanlış bilgileri yaymakla suclansa da, aynı araştırmalar insanların web botlarından daha fazla sahte haber paylaştığını da gosterdi. Ancak geliştirilmekte olan sahte haber avcısı bilgisayarlar sahte bilgileri ayıklamakta insanları geride bırakmak uzere.
[h=3]Suzgecler Ve İfadenin Bileşenleri
[/h] Kaliforniya Universitesi’nden Luca de Alfaro, “Eskiden, bir catı katında oturup kitlesel olcekte komplo teorileri uretenlere cok az rastlanabilirdi. Şimdi, internet ve sosyal medya var. Kendini gizlemek ve yalan soylemek, şişmanın zayıf, zayıfın guclu gorunebilmesi cok kolaylaştı. Ayrıca, coğu web kullanıcısı bilerek sahte bilgi gonderiyor. Muhtemelen, yoğun işleri arasında cok sayıdaki bilgileri kontrol etmek icin yeterli zaman bulamadıklarından gelen bu gonderileri paylaşıyorlar.” diyor. Venedik Foscari Universitesi’nden Fabiana Zollo, “onaylama onyargısı” kavramına dikkat cekerek, “Kişilerin kendi duşuncelerine uygun olanı secmeleri olası. Bu bilgi yanlış olsa bile.” diyor. Sahte haberleri gercek olanlardan ayırmak icin, bilim insanları yeni bilgisayar programları oluşturmaya başladılar.
Haber sitelerini ziyaret edenler bu sitelere orneğin Google veya Bing gibi arama motorlarından erişmektedirler. Sahte haber siteleri, web trafiğinden, sosyal medyadaki bağlantıları aracılığıyla daha yuksek bir pay almaktadır. Bir haberi incelerken, sahte gibi gorunup gorunmediğini soylemenin iki “suzgeci” vardır: Yazarın ne soylediği ve nasıl soylediği yani “uslubu”. Indiana Universitesi’nden Giovanni Luca Ciampaglia ve arkadaşları bu suzgecleri otomatikleştirmek icin bir sistem geliştirdiler. Sistem, bir ifadenin konusu ile nesnesinin ne olcude yakından ilişkili olduğunu kontrol etmekte. Bunu yapmak icin, bilgisayar, ifadenin bileşenlerini geniş bir ağ taramasından (araştırma veritabanları gibi) gecirmekte. Bilgisayar o ifadenin konusu ile nesnesinin bu ağlar icinde ne kadar bağlantılı olduğunu olcerek, doğru veya yanlış olarak etiketlemektedir.
[h=3]
Sahte Haber Dedektorleri[/h] Yazı stili de gerceklere işaret edebilmektedir. Rensselaer Politeknik Enstitusu ’nden Benjamin Horne ve Sibel Adalı, “cok guvenilir” kabul edilen haber kaynaklarından 75 makaleyi analiz ettiler. Ayrıca, “guvenilmez” kabul edilen web sitelerinden 75 haberi incelediler. Doğru haberlerle karşılaştırıldığında, sahte haberler daha kısa olma eğilimindeydi. Ayrıca daha fazla tekrar ve daha fazla belirtec (oldukca, her zaman, asla, inanılmaz, kesinlikle gibi) iceriyorlardı. Sahte haberlerde daha az kaynağı belli alıntı, daha az teknik sozcuk ve daha az isim vardı. Araştırmacılar bu gozlemleri haberlerdeki isimlerin, alıntıların, fazlalıkların ve sozcuklerin sayısına odaklanan bir sahte haber detektoru yapmak icin kullandılar. Dedektor sahte haberlerin yuzde 71’ini başarıyla saptadı.
Calışmalar, gercek haberlerin daha az, sahte haberlerin daha cok kesinlik taşıyan sozcukler kullandığını da gostermekte. Gercek haberlerde icyuzunu anlamaya yonelik “duşunmek, bilmek, goz onunde bulundurmak” gibi kavramlar one cıkarken, sahte haberlerde kesinlik vurgulayan “her zaman, asla, kanıtlanmış” gibi kavramlar ağırlık taşımakta. Riverside Universitesi’nden bilgisayar bilimcisi ve muhendis Vagelis Papalexakis ve ekibinin tasarladığı uygulamanın kullanıldığı bir testte, Twitter’da paylaşılan ve yarısı sahte haberlerden oluşan yaklaşık 64.000 haber incelendi. Araştırmacılar, haberlerin yalnızca yuzde beşinin doğru – yanlış bilgilerini girdikleri bilgisayarı bu haberleri benzerliklerine dayanarak gruplar halinde sıralaması icin yonlendirdiler. Programın doğru ve sahte haberleri ayırmadaki başarısı her on haberde yedi oranında oldu.
[h=3]Sosyal Medya Analizleri
[/h] Bilgisayarlar, sahte haber ya da bilgileri, hızla geliştirilmekte olan yapay zeka desteğiyle de saptamada giderek daha iyi olsalar bile, sahte haber yaratıcılarının oyunu bırakacakları konusunda hicbir garanti yok. Sahte haberciler yalanlarını geliştirilen programlara uyumlu tasarlamayı bıkmadan deneyeceklerdir. Pekin’deki Beihang Universitesi’nden Daqing Li, “Virusler gibi sahte haberler de kendilerini geliştirip guncelleyebilir” diyor. Bu nedenle, metinlerin analizi dışında farklı kontrol yontemleri de geliştiriliyor. Orneğin haberin sosyal medyada nasıl dolaştığı da inceleniyor. Daqing Li ve ekibi sosyal medyadaki haberlerin yayılma bicimini araştırdı. Li ’nin ekibi, coğu kişinin gercek haberleri belirli tek bir kaynaktan tekrar gonderme eğiliminde olduğunu buldu. Bu sahte haberler icin gecerli değildi. Sahte haberler, “tekrar gonderici”ler (reposter) aracılığıyla yayılma eğilimindeydi. Li, doğru haberlerin tipik ağının “bir yıldız ve ışınları gibi” gorunduğunu soyluyor. Sahte haberler ise daha cok bir ağacın dalları gibi yayılıyor.
Sosyal medya ağlarındaki yalanlarla başa cıkmanın en iyi yolu nedir? Henuz tam olarak bilinmiyor. Sahte haberleri haber akışlarından silmek muhtemelen uygun bir yol değil. Bu tur bir kontrol “sansur” olarak gorulebilir. İnternet siteleri, gercekliğinden şuphelendikleri yazılara uyarı işaretleri koyabilir. Ancak bu tur bir etiketleme ters bir etkiye, yani geri kalan etiketlenmemiş tum yazılanların tamamen doğru olduğunun duşunulmesine neden olabilir. Sahte haberleri guvenilir bir bicimde tespit etmeyi bilgisayarlara ve kullanıcılara oğretmek uzun zaman alacak. Bir atasozu, “Gercek ayakkabılarını giymeden yalan dunyanın yarısını dolaşır.” der. Ama “keskin gozlu” bilgisayar programları sahte haberleri azaltacak ya da en azından yavaşlatabilecek.
Kurgunun gerceğe karıştığı yanlış bilgilendirmenin altın cağında yaşıyoruz. Bu yuzden, basındaki veya internetteki haber ve bilgiler arasında gezinen herkes kolayca kandırılabiliyor. Yapılan araştırmalar, orneğin Twitter’da, yalanların gerceklere gore daha hızlı yayıldığını gosteriyor. Cevrimici botlar bu yalan yanlış bilgileri yaymakla suclansa da, aynı araştırmalar insanların web botlarından daha fazla sahte haber paylaştığını da gosterdi. Ancak geliştirilmekte olan sahte haber avcısı bilgisayarlar sahte bilgileri ayıklamakta insanları geride bırakmak uzere.
[h=3]Suzgecler Ve İfadenin Bileşenleri
[/h] Kaliforniya Universitesi’nden Luca de Alfaro, “Eskiden, bir catı katında oturup kitlesel olcekte komplo teorileri uretenlere cok az rastlanabilirdi. Şimdi, internet ve sosyal medya var. Kendini gizlemek ve yalan soylemek, şişmanın zayıf, zayıfın guclu gorunebilmesi cok kolaylaştı. Ayrıca, coğu web kullanıcısı bilerek sahte bilgi gonderiyor. Muhtemelen, yoğun işleri arasında cok sayıdaki bilgileri kontrol etmek icin yeterli zaman bulamadıklarından gelen bu gonderileri paylaşıyorlar.” diyor. Venedik Foscari Universitesi’nden Fabiana Zollo, “onaylama onyargısı” kavramına dikkat cekerek, “Kişilerin kendi duşuncelerine uygun olanı secmeleri olası. Bu bilgi yanlış olsa bile.” diyor. Sahte haberleri gercek olanlardan ayırmak icin, bilim insanları yeni bilgisayar programları oluşturmaya başladılar.Haber sitelerini ziyaret edenler bu sitelere orneğin Google veya Bing gibi arama motorlarından erişmektedirler. Sahte haber siteleri, web trafiğinden, sosyal medyadaki bağlantıları aracılığıyla daha yuksek bir pay almaktadır. Bir haberi incelerken, sahte gibi gorunup gorunmediğini soylemenin iki “suzgeci” vardır: Yazarın ne soylediği ve nasıl soylediği yani “uslubu”. Indiana Universitesi’nden Giovanni Luca Ciampaglia ve arkadaşları bu suzgecleri otomatikleştirmek icin bir sistem geliştirdiler. Sistem, bir ifadenin konusu ile nesnesinin ne olcude yakından ilişkili olduğunu kontrol etmekte. Bunu yapmak icin, bilgisayar, ifadenin bileşenlerini geniş bir ağ taramasından (araştırma veritabanları gibi) gecirmekte. Bilgisayar o ifadenin konusu ile nesnesinin bu ağlar icinde ne kadar bağlantılı olduğunu olcerek, doğru veya yanlış olarak etiketlemektedir.
[h=3]
Sahte Haber Dedektorleri[/h] Yazı stili de gerceklere işaret edebilmektedir. Rensselaer Politeknik Enstitusu ’nden Benjamin Horne ve Sibel Adalı, “cok guvenilir” kabul edilen haber kaynaklarından 75 makaleyi analiz ettiler. Ayrıca, “guvenilmez” kabul edilen web sitelerinden 75 haberi incelediler. Doğru haberlerle karşılaştırıldığında, sahte haberler daha kısa olma eğilimindeydi. Ayrıca daha fazla tekrar ve daha fazla belirtec (oldukca, her zaman, asla, inanılmaz, kesinlikle gibi) iceriyorlardı. Sahte haberlerde daha az kaynağı belli alıntı, daha az teknik sozcuk ve daha az isim vardı. Araştırmacılar bu gozlemleri haberlerdeki isimlerin, alıntıların, fazlalıkların ve sozcuklerin sayısına odaklanan bir sahte haber detektoru yapmak icin kullandılar. Dedektor sahte haberlerin yuzde 71’ini başarıyla saptadı.
Calışmalar, gercek haberlerin daha az, sahte haberlerin daha cok kesinlik taşıyan sozcukler kullandığını da gostermekte. Gercek haberlerde icyuzunu anlamaya yonelik “duşunmek, bilmek, goz onunde bulundurmak” gibi kavramlar one cıkarken, sahte haberlerde kesinlik vurgulayan “her zaman, asla, kanıtlanmış” gibi kavramlar ağırlık taşımakta. Riverside Universitesi’nden bilgisayar bilimcisi ve muhendis Vagelis Papalexakis ve ekibinin tasarladığı uygulamanın kullanıldığı bir testte, Twitter’da paylaşılan ve yarısı sahte haberlerden oluşan yaklaşık 64.000 haber incelendi. Araştırmacılar, haberlerin yalnızca yuzde beşinin doğru – yanlış bilgilerini girdikleri bilgisayarı bu haberleri benzerliklerine dayanarak gruplar halinde sıralaması icin yonlendirdiler. Programın doğru ve sahte haberleri ayırmadaki başarısı her on haberde yedi oranında oldu.
[h=3]Sosyal Medya Analizleri
[/h] Bilgisayarlar, sahte haber ya da bilgileri, hızla geliştirilmekte olan yapay zeka desteğiyle de saptamada giderek daha iyi olsalar bile, sahte haber yaratıcılarının oyunu bırakacakları konusunda hicbir garanti yok. Sahte haberciler yalanlarını geliştirilen programlara uyumlu tasarlamayı bıkmadan deneyeceklerdir. Pekin’deki Beihang Universitesi’nden Daqing Li, “Virusler gibi sahte haberler de kendilerini geliştirip guncelleyebilir” diyor. Bu nedenle, metinlerin analizi dışında farklı kontrol yontemleri de geliştiriliyor. Orneğin haberin sosyal medyada nasıl dolaştığı da inceleniyor. Daqing Li ve ekibi sosyal medyadaki haberlerin yayılma bicimini araştırdı. Li ’nin ekibi, coğu kişinin gercek haberleri belirli tek bir kaynaktan tekrar gonderme eğiliminde olduğunu buldu. Bu sahte haberler icin gecerli değildi. Sahte haberler, “tekrar gonderici”ler (reposter) aracılığıyla yayılma eğilimindeydi. Li, doğru haberlerin tipik ağının “bir yıldız ve ışınları gibi” gorunduğunu soyluyor. Sahte haberler ise daha cok bir ağacın dalları gibi yayılıyor.Sosyal medya ağlarındaki yalanlarla başa cıkmanın en iyi yolu nedir? Henuz tam olarak bilinmiyor. Sahte haberleri haber akışlarından silmek muhtemelen uygun bir yol değil. Bu tur bir kontrol “sansur” olarak gorulebilir. İnternet siteleri, gercekliğinden şuphelendikleri yazılara uyarı işaretleri koyabilir. Ancak bu tur bir etiketleme ters bir etkiye, yani geri kalan etiketlenmemiş tum yazılanların tamamen doğru olduğunun duşunulmesine neden olabilir. Sahte haberleri guvenilir bir bicimde tespit etmeyi bilgisayarlara ve kullanıcılara oğretmek uzun zaman alacak. Bir atasozu, “Gercek ayakkabılarını giymeden yalan dunyanın yarısını dolaşır.” der. Ama “keskin gozlu” bilgisayar programları sahte haberleri azaltacak ya da en azından yavaşlatabilecek.