社会心理学

フェイクニュースを見抜くのは人間はコンピューターより優秀かという研究!

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ここ数年、フェイクニュースという言葉がやたら出てきていると思いませんか。

 

フェイク、フェイクと言いますが、じゃあ何が真実で何がフェイクなのかわかりませんよね。

 

そこで、今回はツイッターの膨大な情報に基づいてフェイクの特徴を調べてくれた研究がありますね、それを紹介しようと思います。

 

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フェイクニュースの特徴!

韓国科学技術院とソウル大学の研究グループは、ツイッターから5400万人ののユーザーの約17億のツイートと約19億のフォロー関係のデータを調べた。(1)

 

この研究では、真実の情報とフェイク情報の主な違いを特定し、最初の3日間からほぼ2か月までのさまざまな時間枠にわたるフェイクを分類し、パフォーマンスレベルを調査した。

 

ユーザー、構造、言語、情報拡散、および時間的特徴の包括的なセットが調査され、それらの相対的な強さがツイッターで比較された。

 

その結果、フェイクニュースの拡散には3つの特徴があることが判明した。

 

1、ツイート数の時間的変化のパターン

ツイート数の時間の経過に伴うフェイクニュースの累積的な拡散パターン。

 

一般的なニュースの場合、初期には爆発的に増え、その後急激に減少。

 

一方で、フェイクニュースは時間経過とともに不自然な増減を繰り返す時間変化が見られた。

 

これはフェイクニュースの発信者が所定の目標を達成しようとするために、人為的に投稿や共有を行っているためだと考えられた。

 

2、ツイートのネットワークの構造の違い

統計分析により、構造的および時間的特徴が長期的に真実ととフェイクニュースを区別していることがわかったが、初期の伝播フェーズではそれが見られなかった。

 

フェイクニュースの場合は、情報拡散に参加しているのは特定のユーザーだけだったのに対し、一般のユーザーの場合は、フォローが多いユーザー(著名人など)情報拡散に参加し、情報拡散がより密につながっていた。

 

3、責任回避

対照的に、初期の伝播フェーズ(フェイクニュースの場合)では、「○○で聞いたのだけれども」「嘘かもしれないけど」みたいな責任逃れの表現の割合が多かった。

 

 

じゃあ、特徴はわかりましたが、それを見抜くのは人間ですが、どのくらい見抜けるのでしょうか。

 

人間はフェイクニュースをどのくらい見抜けるのか?

これらの調査結果に基づいて、短い時間枠と長い時間枠の両方で競争力のある精度を実現する新しい情報の分類アルゴリズムをつくり、その性能評価も行った。

 

過去に出回ったフェイクニュースを使って検証したところ、コンピューターモデルは90%の精度でフェイクニュースを見抜くことができた。

 

また、人間の被験者にも同じものをやってもらったが、フェイクだと見抜ける確率は66%だった。

 

っていうことで、人間はフェイクニュースを見抜ける傾向がありますが、自分一人で見抜くには限界があるみたいですね。

 

ちょっと一言

フェイクを見抜くのはある程度できるみたいですが、30%くらいは騙されるという感じですね。

 

ですので、その情報源を確認したり、反対の意見を見てみるとかで大分騙されなくなります。

 

後は、リツイートやいいねの数は何のあてにもなりません、というか人間はみんなが支持しているものは正しいと思ってしまう性質があるので、気を付けた方が良いです。

 

まぁ、フェイクを100%見抜くのは不可能ですが、ゆっくり色々考えるだけでかなりひっかかりにくくなりますので、直観で判断しないことが大前提です。

 

ちなみに、毎日2回人生に役立つ言葉をツイッターでつぶやいています。
良かったらチェックしてみてください。
https://twitter.com/7pryQDbmp1FMQdF/status/1290640919264288768?s=20
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【ヨースケ】

大学を出て多くの就職面接に失敗。そして、日本の企業には就職しないことを選択。好きなことの中の1つは読書。その知識をシェアしたいと思い、ブログを始めました。

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