تعتبر مواقع التواصل الاجتماعي اليوم مصدرًا رئيسًا لانتشار الأخبار الزائفة. يعمل باحثون في جامعات غوتنغن وفرانكفورت ومؤسسة جوزيف ستيفان على تطوير منهجية تقنية يمكن من خلالها تمييز وتتبّع الأخبار الزائفة آليًّا، رغم تكيّف ناشري هذه الأخبار مع أساليب التتبع المختلفة. نُشرت نتائج هذه الدراسة في مجلة JIAS المتخصصة في مواضيع أنظمة المعلومات.
من أجل رصد المعلومات الزائفة، استخدم العلماء وسيلة التعلُّم الآلي واخترعوا نماذج تصنيفات يمكن استخدامها كمراجع لتحديد وتمييز المحتوى المكشكوك فيه بناء على محتويات معينة أو كلمات داخله. أي أنهم يبحثون عن أهم العناصر التي تشكّل ذلك المحتوى، مثل درجة وضوح ومباشرة اللغة المستخدمة، والشعور العام الذي يتولّد عند قراءة النص.
لا تعد هذه المنهجية من حيث الفكرة العامة جديدة، فهي مطروقة مسبقًا في مجالات تحديد المحتوى المزعج (Spam) بشكل آلي في منصات البريد الإلكتروني وغيرها. إلا أن مشكلة المنهجيات السائدة حاليًّا أنها صارت معروفة لدى المزيِّفين، الأمر الذي جعلهم يتكيّفون معها ويغيّرون في شكل المحتوى ويبتعدون عن استخدام كلمات معينة تُستَعمل في تحديد وتمييز المحتوى الزائف. هنا يأتي دور المنهجية الجديدة التي يعمل عليها العلماء: إمكانية تحديد وتمييز الأخبار المضللة رغم الاستراتيجيات التي يتبعها الناشرون لتفادي انكشافهم. إذًا، حتى لو لم ترد كلمات معينة تشير إلى زيف المحتوى، فإن هذه التقنية ما تزال قادرة على تحديد الزيف من خلال الأسلوب اللغوي وصياغة النص بالمجمل. هذا الأمر يضع المزيفين في معضلة، فلا يمكنهم تجنّب أن يتم انكشافهم إلا إذا غيّروا جو النص، لكن حين يفعلون ذلك فقد يفقدون الجمهور الذي يتحمّس لنبرة معيّنة في الكلام، حماسية وتدعوك إلى توخي الحذر من شيء أو تكشف لك سرًّا خطيرًا، وهنا تكمن الإمكانات الواعدة لهذه المنهجية.
يمكن استعمال المنهجية الجديدة، على سبيل المثال، في مجالات مراقبة السوق وإيقاف تداول أسهم معينة تأثرت بأخبار زائفة. كما أنها توفّر للجميع معلومات قيمة تساهم في تفادي الوقوع في شرك الأخبار الزائفة.
المصادر
اقرأ/ي أيضًا:
