您想擺脫互聯網上虛假的政治新聞報導和錯誤信息嗎？然後考慮使用-是的-眾包。
那就對了。麻省理工學院教授合著的一項新研究表明，對新聞源質量的眾包判斷可能有效地使虛假新聞報導和其他類型的在線錯誤信息邊緣化。
戴維說：“我們發現，儘管民主黨人和共和黨人之間在主流新聞媒體方面存在真正分歧，但基本上每個人（民主黨人，共和黨人和專業事實檢查人員）都同意，假冒和超黨派的網站不值得信任。”蘭德（Rand）是麻省理工學院（MIT）的學者，也是一篇詳細介紹該研究結果的新論文的合著者。
確實，通過使用兩次公眾意見調查來評估60個新聞來源，研究人員發現，民主黨人對主流媒體的信任程度比共和黨人高-福克斯新聞社（Fox News）除外，共和黨人對民主黨媒體的信任程度遠高於民主黨人。但是當涉及鮮為人知的網站兜售虛假信息時，例如娛樂城推薦作為“超級黨派”政治網站（研究人員包括布雷特巴特和每日科斯），民主黨人和共和黨人都對此類消息來源表現出類似的漠視。
這些替代站點的信任級別總體較低。例如，在一項調查中，當要求受訪者對新聞媒體的信任度從1到5時，結果是，超黨派網站對共和黨和民主黨的信任度僅為1.8；虛假新聞網站獲得共和黨人的信任度僅為1.7，而民主黨人則為1.9。
相比之下，主流媒體對民主黨的信任度為2.9，而共和黨則僅為2.3；但是，福克斯新聞（Fox News）從共和黨獲得的信任度為3.2，而民主黨則為2.4。
這項研究給一個備受關注的問題添加了一個轉折。近年來，虛假新聞故事在網上激增，而諸如Facebook之類的社交媒體網站因提供虛假新聞而受到強烈批評。 Facebook還面臨2018年1月計劃的推遲，該計劃旨在讓讀者對在線新聞來源的質量進行評估。但目前的研究表明，這樣的眾包策略911娛樂城如果實施正確，oach可能會運作良好。
“如果目標是刪除真正不良的內容，那麼實際上這似乎是很正常的。博客娛樂城”，蘭德說。
539中二合多少錢這篇論文“使用眾六合彩二星三星包的新聞來源質量判斷來消除社交媒體上的錯誤信息”將在本週的《美國國家科學院院刊》上發表。作者是里賈納大學的Gordon Pennycook，以及麻省理工學院斯隆管理學院的副教授蘭德。
促進還是壓制？
為了進行這項研究，研究人員進行了兩項在線調查，每人大約有1,000名參與者，一個在Amazon Mechanical Turk平台上，一個通過調查工具Lucid。在每種情況下，都要求受訪者對60個新聞媒體的信任度進行評分，其中約三分之一是知名的主流媒體。
第二次調查的參與者的人口統計學特徵與整個國家相似，包括黨派關係。 （研究人員在調查中對共和黨人和民主黨人進行了平均加權，以避免任何偏見。）該調查還根據專業事實檢查員的一系列判斷來衡量一般觀眾的評價，以了解較大觀眾的判斷是否與觀點相似。經驗豐富的研究人員。
但是，儘管民主黨人和共和黨人對著名新聞媒體的看法有所不同，但當涉及其他新聞網站時，基於政黨的不匹配現象就消失了，正如蘭德所說：“總的來說，我們沒有發現人們真的被他們的視線所蒙蔽。黨派關係。”
從這個角度來看，共和黨人對MSNBC的信任程度超過了Breitbart，儘管他們中的許多人都將其視為偏左的新聞頻道。同時，民主黨人雖然對福克斯新聞的信任程度不及其他主流新聞來源，但對它的信任程度卻高於向左傾的黨派媒體（例如Daily Kos）。
此外，由於受訪者普遍不信任邊緣更多的網站，因此在一般受眾和專業事實檢查人員之間達成了重大共識。 （正如作者指出的那樣，這也挑戰了有關事實檢查員本身俱有強烈政治偏見的說法。）
這意味著眾包方法在邊緣化虛假新聞故事方面尤其有效，例如，通過將觀眾的判斷納入根據質量對故事進行排名的算法中。但是，如果社交媒體網站試圖就最好的新聞來源和故事達成共識，則眾包的效率可能會降低。
Facebook失敗的地方：Fami萬來博娛樂城說謊？
如果蘭德（Rand）和潘尼庫克（Pennycook）的新研究恢復了眾包新聞來源判斷的想法，那麼他們的方法與Facebook的2018年計劃在一個關鍵方面有所不同。 Facebook只會讓熟悉給定新聞來源的讀者給出信任等級。
但是Rand和Pennycook得出結論，這種方法的確會在系統中造成偏見，因為人們對他們所不熟悉的新聞來源持更多懷疑態度，而且很可能有充分的理由使大多數人不熟悉許多運行假冒或超黨派的網站。新聞。
蘭德說：“熟悉假新聞的人基本上都是喜歡虛假新聞的人。” “那些不是您想問他們是否信任它的人。”
因此，要使眾包判斷成為在線排名算法的一部分，可能需要一種機制來使用對給定來源不熟悉的受眾成員的判斷。或者，最好還是建議Pennycook和Rand向用戶展示每個新聞媒體的樣本內容，然後再讓用戶產生信任等級。
蘭德（Rand）承認，這項研究的總體可推廣性受到限制：在新聞自由傳統較為有限的國家中，動態因素可能有所不同。
“我們的結果與美國有關，我們對這將如何推廣到其他國家/地區並沒有任何了解，線上娛樂城ews問題比這裡要嚴重得地下539坐車多。” Rand說。
蘭德說，總而言之，他還希望這項研究能夠幫助人們以不完全絕望的方式看待美國的假新聞問題。
蘭德說：“當人們談論假新聞和錯誤信息時，他們幾乎總是對所有事情的可怕程度進行嚴厲的交談。” “但是我和Gord [Pennycook]一直在做的很多工作都對事情產生了更加樂觀的看法。”
本文已由MIT提供的材料重新發表。注意：材料的長度和內容可能已被編輯。有關更多信息，請聯繫引用的來源。
參考：Pennycook，G.和Rand，D.G.（2019）。使用眾包的新聞來源質量判斷來消除社交媒體上的錯誤信息。美國國家科學院院刊，201806781. https://doi.org/10.1073/pnas.1806781116
