อคติสามประเภท ที่อธิบายข่าวปลอม การหลอกลวง และขยะอื่น ๆ ในโซเชียลมีเดีย

AdminSat 17 Oct 2020
0
อคติสามประเภท ที่อธิบายข่าวปลอม การหลอกลวง และขยะอื่น ๆ ในโซเชียลมีเดีย


เหตุการณ์การสลายการชุมนุมเมื่อคืนวันศุกร์ที่ผ่านมา นอกจากเราจะได้เห็นความแตกแยกในสังคมไทยที่รุนแรงมากขึ้นแล้ว สิ่งที่น่าวิตกยิ่งกว่าก็คือการปลุกระดมด้วยข่าวปลอม (Fake news) จำนวนมาก ทั้งโพสต์การใช้กระสุนยางบ้างล่ะ และอีกมากมาย ซึ่งขัดกับสายตาอีกหลายแสนคู่ที่ชมการไลฟ์สดที่บรรดาช่องข่าวแต่ละช่อง ไลฟ์ทางเฟซบุ๊ก ที่มันน่าตกใจก็คือมีคนเชื่อและแชร์ต่อๆ กันไป

สิ่งนี้สะท้อนอะไร มันสะท้อน #อคติ ของมนุษย์แต่ละคนอย่างเห็นได้ชัด พวกเขาไม่ได้เลือกที่จะรับรู้ว่า #ข้อเท็จจริง คืออะไร แต่เลือกที่จะเชื่อในสิ่งที่ตัวเองโน้มเอียงเข้าหาฝ่ายที่เข้าข้างตั้งแต่แรก ปรากฏการณ์นี้เป็นเรื่องใหม่หรือไม่ คำตอบก็คือ ไม่ใช่ เพราะมีมานานแล้ว เพียงแต่เหตุการณ์นี้ช่วยทำให้มันชัดเจนขึ้นเท่านั้นเอง

ฟิลิปโป เมนซ์เซอร์ ศาสตราจารย์ทางด้านวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยอินเดียนา และผู้ช่วยทำวิจัยของเขา จิโอวานนี ลูกา ได้ทำการศึกษาเรื่อง “การบิดเบือดข้อมูลในโซเชียลมีเดียและอคติที่เกิดขึ้นกับผู้รับสาร” (เผยแพร่ใน theconversation.com) ว่า มันไม่ใช่เรื่องบังเอิญ หากแต่เกิดจากการยินยอมพร้อมใจที่จะเชื่อเพราะอคติที่เกิดขึ้นในใจที่มีอยู่เป็นทุนเดิมอยู่แล้ว

ในบทความอธิบายว่า “การแข่งขันที่สูงในโลกออนไลน์ เป็นอุปสรรคสำคัญในการดึงดูดความสนใจของผู้ใช้ที่มีเวลาจำกัด แม้ผู้คนส่วนใหญ่จะชื่นชอบการแบ่งปันคอนเทนต์ที่เนื้อหาคุณภาพสูงอยู่ก็ตาม แต่คอนเทนต์ที่มีคุณภาพต่ำกลับสามารถเผยแพร่กระจายได้อย่างรวดเร็ว”

อย่างไรก็ตาม โซเชียลมีเดียซึ่งเป็นแหล่งข่าวหลักในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก ทีมวิจัยกลับพบว่ามีเนื้อหาที่น่าสงสัยในเรื่องแหล่งที่มา ทฤษฎีสมคบคิด บรรดาคลิกเบตต่างๆ ตลอดจนการหลอกลวง และรายงาน "ข่าวปลอม" ที่สร้างขึ้น เพื่อให้ง่ายต่อการกดแชร์ นี่ยังไม่นับการเผยแพร่ข้อมูลที่ผิด ๆ จำพวกสแปมและการฉ้อโกงทางออนไลน์ที่เป็นประโยชน์สำหรับอาชญากรอีกด้วย

การวิจัยของฟิลิปโป เมนซ์เซอร์ และจิโอวานนี ลูกา  ได้ระบุว่า สิ่งที่ทำให้ข่าวปลอม การหลอกลวง และบรรดาฟีดขยะ เผยแพร่อย่างรวดเร็วเพราะมันเกิดจาก “อคติสามประเภท” ได้แก่ อคติในสมอง, อคติในสังคม และอคติในกลไก AI ที่ทำให้ระบบนิเวศของโซเชียลมีเดียเสี่ยงต่อการให้ข้อมูลที่ผิด ทั้งโดยเจตนาและโดยบังเอิญ นั่นคือเหตุผลที่ทำให้ศูนย์โซเชียลมีเดียของมหาวิทยาลัยอินเดียนา พยายามสร้างเครื่องมือเพื่อช่วยให้ผู้คนตระหนักถึงอคติเหล่านี้ และป้องกันตนเองจากอิทธิพลภายนอกที่ออกแบบมาเพื่อใช้ประโยชน์จากพวกเขา


มาทำความรู้จักอคติแต่ละประเภทกันดีกว่า

อคติในสมอง

อคติทางสมอง หรืออคติทางความคิด เกิดจากวิธีที่สมองประมวลผลข้อมูลที่ทุกคนพบเจอทุกวัน สมองสามารถจัดการกับข้อมูลได้เพียงเล็กน้อยและสิ่งเร้าที่เข้ามามาก จนอาจทำให้เกิดข้อมูลมากเกินไป นั่นมีผลกระทบอย่างร้ายแรงต่อคุณภาพของข้อมูลบนโซเชียลมีเดีย นักวิจัยพบว่ามีการแข่งขันที่สูงมากเพื่อดึงดูดความสนใจที่มีจำกัดของผู้ใช้ ฉะนั้นแนวคิดบางอย่างที่มีคำพูดโดนใจจะแพร่กระจายไปอย่างรวดเร็วแม้ว่าจะมีคุณภาพต่ำก็ตาม

เพื่อหลีกเลี่ยงการถูกครอบงำสมอง สิ่งแรกที่ผู้ใช้โซเชียลมีเดียต้องมีสติและควบคุมอารมณ์ให้ได้ เพื่อเลี่ยงการถูกครอบงำทางสมองเมื่อได้อ่านบรรทัดแรกของโพสต์ และเพื่อเช็กความถูกต้องของบทความก็คือ ใครเป็นคนเขียน

เพื่อต่อต้านอคตินี้ ผู้ใช้โซเชียลมีเดียจำเป็นต้องสนใจแหล่งที่มาของการอ้างสิทธิ์ก่อนที่จะแชร์มากขึ้น โดยทางมหาวิทยาลัยอินเดียนาได้พัฒนา Fakey ซึ่งเป็นเกมให้ความรู้เกี่ยวกับข่าวบนมือถือ (ฟรีบน Android และ iOS) โดยจำลองฟีดข่าวโซเชียลมีเดียทั่วไป พร้อมด้วยข่าวต่างๆ บทความจากแหล่งที่มากระแสหลักและความน่าเชื่อถือต่ำ ผู้เล่นจะได้รับคะแนนมากขึ้นสำหรับการแบ่งปันข่าวสารจากแหล่งที่มาที่เชื่อถือได้และการตั้งค่าสถานะเนื้อหาที่น่าสงสัยเพื่อตรวจสอบข้อเท็จจริง ในกระบวนการนี้พวกเขาเรียนรู้ที่จะรับรู้สัญญาณของความน่าเชื่อถือของแหล่งที่มาเช่นการกล่าวอ้างที่มีพรรคพวกมากเกินไปและหัวข้อข่าวที่เรียกเก็บจากอารมณ์

อคติในสังคม

อคติมาจากสังคม เกิดจากเมื่อผู้คนเชื่อมต่อความคิดของตัวเองโดยตรงกับคนรอบข้างที่โน้มเอียงไปทางเดียวกัน มันจะเกิดอคติทางสังคมที่ชี้นำในการเลือกเพื่อนจะมีผลต่อข้อมูลที่พวกเขาเห็นด้วย

ในความเป็นจริงในการวิจัยชิ้นนี้ พบว่ามีความเป็นไปได้ที่จะระบุความเอนเอียงทางการเมืองของผู้ใช้ Twitter โดยดูจากความชอบของพรรคพวกของเพื่อน การวิเคราะห์โครงสร้างของเครือข่ายการสื่อสารของพรรคพวกเหล่านี้ พบว่าเครือข่ายสังคมออนไลน์มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการเผยแพร่ข้อมูล - ถูกต้องหรือไม่ - เมื่อเชื่อมโยงกันอย่างใกล้ชิดและขาดการเชื่อมต่อจากส่วนอื่น ๆ ของสังคม

แนวโน้มในการประเมินข้อมูลในทางที่ดีขึ้นหากข้อมูลนั้นมาจากในวงสังคมของพวกเขาเองทำให้เกิด "ห้องสะท้อน" ที่สุกงอมสำหรับการจัดการทั้งโดยรู้ตัวหรือไม่ได้ตั้งใจ สิ่งนี้ช่วยอธิบายได้ว่าเหตุใดการสนทนาออนไลน์จำนวนมากจึงกลายเป็นการเผชิญหน้าแบบ “พวกเรากับพวกเขา"

เพื่อศึกษาว่าโครงสร้างของเครือข่ายสังคมออนไลน์ทำให้ผู้ใช้เสี่ยงต่อการบิดเบือนข้อมูลได้อย่างไร ทีมวิจัยชุดเดิมได้สร้าง Hoaxy ซึ่งเป็นระบบที่ติดตามและแสดงภาพการแพร่กระจายของเนื้อหาจากแหล่งที่มาที่มีความน่าเชื่อถือต่ำและการแข่งขันกับเนื้อหาที่ตรวจสอบข้อเท็จจริง และเมื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่ Hoaxy รวบรวมในระหว่างการเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐในปี 2559 แสดงให้เห็นว่าบัญชี Twitter ที่แชร์ข้อมูลที่ผิดนั้นเกือบจะถูกตัดขาดจากการแก้ไขโดยผู้ตรวจสอบข้อเท็จจริง

เมื่อเราเจาะลึกลงไปในบัญชีที่มีการแพร่กระจายข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ทีมนักวิจัยพบว่ามีกลุ่มบัญชีหลักที่หนาแน่นมากซึ่งรีทวีตซึ่งกันและกันเกือบทั้งหมด รวมถึงมี BOT หลายตัวด้วย ครั้งเดียวที่องค์กรตรวจสอบข้อเท็จจริงถูกอ้างหรือกล่าวถึงโดยผู้ใช้ในกลุ่มที่มีข้อมูลผิดพลาดคือเมื่อตั้งคำถามถึงความชอบธรรมของพวกเขาหรืออ้างสิ่งที่ตรงกันข้ามกับสิ่งที่พวกเขาเขียน

อคติในกลไก AI

อคติกลุ่มที่สามนี้เกิดขึ้นโดยตรงจากอัลกอริทึมที่ใช้กำหนดสิ่งที่ผู้คนเห็นทางออนไลน์ ทั้งแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียและเครื่องมือค้นหาต่างก็ใช้แพลตฟอร์มเหล่านี้ เทคโนโลยีส่วนบุคคลเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อเลือกเฉพาะเนื้อหาที่น่าสนใจและเกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับผู้ใช้แต่ละราย แต่ในการทำเช่นนั้นอาจเป็นการตอกย้ำอคติทางความคิดและสังคมของผู้ใช้ซึ่งทำให้พวกเขามีความเสี่ยงต่อการจัดการมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น เครื่องมือการโฆษณาโดยละเอียดที่สร้างไว้ในแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียจำนวนมากช่วยให้นักรณรงค์บิดเบือนข้อมูลใช้ประโยชน์จากอคติยืนยันโดยปรับแต่งข้อความให้เหมาะกับผู้ที่มีแนวโน้มที่จะเชื่อ

นอกจากนี้หากผู้ใช้คลิกลิงก์ Facebook จากแหล่งข่าวใดแหล่งหนึ่ง Facebook มักจะแสดงเนื้อหาของไซต์นั้นให้บุคคลนั้น เห็นมากขึ้น ผลกระทบที่เรียกว่า “การคัดกรองผู้ใช้เบื้องต้น” (Filter Bubble) นี้อาจแยกผู้คนออกจากมุมมองที่หลากหลาย ทำให้เกิดอคติในการยืนยันตัวตนมากขึ้น

การวิจัยพบว่า อัลกอริทึมที่ออกแบบมานี้ส่งผลไปสู่อคติทางความคิดที่มีอยู่ในตัวผู้ใช้อยู่แล้ว ซึ่งเป็นการตอกย้ำสิ่งที่ดูเหมือนจะเป็นที่นิยมโดยไม่คำนึงถึงคุณภาพของมัน

เพื่อศึกษากลยุทธ์การจัดการเหล่านี้ ทีมวิจัยได้พัฒนาเครื่องมือในการตรวจจับ bot โซเชียลที่เรียกว่า Botometer เพื่อใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตรวจจับบัญชี bot  โดยการตรวจสอบคุณสมบัติต่างๆ ของบัญชี Twitter หลายพันรายการเช่นเวลาโพสต์ความถี่ในการทวีต, บัญชีที่ติดตามและรีทวีต มันไม่สมบูรณ์แบบ แต่มีการเปิดเผยว่าบัญชี Twitter มากถึง 15 เปอร์เซ็นต์แสดงสัญญาณว่าเป็น bot

งานวิจัยชิ้นนี้ แสดงให้เห็นว่าบุคคลทั่วไปในสังคม สามารถถูกจัดการบนโซเชียลมีเดียได้อย่างไร แต่คำถามที่สำคัญก็คือเรารู้ตัวหรือไม่ว่า เรามีอคติใดๆ บ้าง ที่เกิดขึ้นจากเหตุการณ์เหล่านี้

https://theconversation.com/misinformation-and-biases-infect-social-media-both-intentionally-and-accidentally-97148

#RoundtableThailand
roundtablethailand.com

 

 

Related stories