ความแรงของความลวง โลกปลอมของทวิตเตอร์
Photo by Jeremy Bezanger on Unsplash
"โลกดิจิทัลเชื่อถือได้แค่ไหน?"
เชื่อว่าคนจำนวนมากก็คงรู้ว่า เชื่ออะไรมากไม่ได้ เพราะข้อมูลที่แชร์ต่อๆ กันมาอาจไม่ได้ผ่านการตรวจสอบอย่างถี่ถ้วนก่อน
แต่บางครั้งเราก็อาจลืมเลือนข้อเท็จจริงนี้ แชร์ไปด้วยความรวดเร็ว เสมือนว่าเป็นความจริงที่ผ่านการพิสูจน์มาแล้ว
มีงานวิจัยชิ้นหนึ่ง [1] ที่ศึกษาโพสต์และแชร์ในทวิตเตอร์ที่น่าสนใจมาก เพราะคณะนักวิจัยศึกษาข้อมูลปริมาณมากอย่างต่อเนื่องยาวนานมากกว่า 10 ปี ตั้งแต่ ค.ศ. 2006–2017
ส่วนที่ว่าปริมาณมากนั้นคือ ศึกษาข่าวลือรวม 126,000 หัวเรื่อง ที่ครอบคลุมจำนวนคนที่เกี่ยวข้องราว 3 ล้านคน รวมการรีทวีตมากกว่า 4.5 ล้านครั้ง!!!
ผลการวิจัยสรุปว่าข้อเท็จจริงที่มีความถูกต้องแม่นยำนั้น ไม่อาจเทียบกับข่าวลือและข่าวลวงต่างๆ ในหลายๆ แง่มุม
คนส่วนใหญ่ได้รับข่าวปลอมมากกว่าข่าวที่เป็นความจริง โดยข่าวปลอมในระดับท้อป 1% ส่งต่อกันเป็นทอดๆ ในวงรอบขนาด 1,000 คนถึง 100,00 คน
ขณะที่ข่าวที่มีเนื้อหาความจริงยากจะแพร่กระจายไปในกลุ่มคนมากกว่า 1,000 คน
จึงเห็นได้ชัดเจนว่าความเข้าใจผิดแพร่กระจายไปได้กว้างไกลกว่าความจริง
นอกจากนั้นยังพบว่าการแพร่กระจายไปเป็นไปอย่างรวดเร็วกว่าอีกด้วย (ประมาณ 6 เท่า) เมื่อเทียบกันที่การเข้าถึงทวีต 1,500 คน
Photo by Chris J. Davis on Unsplash
มาลองลงรายละเอียดเพิ่มเติมอีกนิด
คณะนักวิจัยแบ่งข่าวที่ทวีตซึ่งนำมาใช้ในการศึกษาออกเป็น 6 กลุ่มแตกต่างกัน ซึ่งผลการกระจายข้อมูลที่ได้ไม่แตกต่างกัน
แต่ที่น่าสนใจคือหากเป็นเรื่องผิดๆ เกี่ยวกับ "การเมือง" จะเห็นผลลัพธ์ทำนองนี้ได้ชัดเจนมากกว่าข่าวการก่อการร้าย ข่าวหายนภัยรรมชาติ ข่าววิทยาศาสตร์ ข่าวตำนานคนเมือง และข่าวการเงิน
เรื่องต่อไปที่งานวิจัยนี้ค้นพบได้แก่ ข่าวปลอมผิดๆ ถูกๆ มี “ความใหม่” มากกว่าข่าวที่เนื้อหาถูกต้อง ซึ่งชี้ว่าคนที่เล่นทวิตเตอร์นิยมข้อมูลที่แปลกใหม่
เรื่องจริงกับเรื่องปลอมยังกระตุ้นอารมณ์ที่แตกต่างกันด้วย พวกข่าวเล่าลือแปลกปลอมมักทำให้เกิดอารมณ์กลัว ขยะแขยง หรือแปลกใจ ตรงกันข้ามกับข่าวถูกต้องแม่นยำที่กระตุ้นความคาดหวัง ความเศร้า ความยินดี และความเชื่อมั่น
จนทำให้นักวิจัยมองว่าความแปลกใหม่และปฏิกิริยาทางอารมณ์แบบนี้เองที่กระตุ้นให้เกิดความแตกต่างดังกล่าว
ทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (data scientist) จากเอ็มไอทีที่ศึกษาเรื่องนี้ยังพยายามตอบคำถามว่า เรื่องแบบนี้เกิดจากอิทธิพลของบ็อตหรือซอฟต์แวร์ของทวิตเตอร์หรือไม่ มักเชื่อกันว่าบ็อตของโซเชียลมีเดียรายต่างๆ รวมทั้งทวิตเตอร์ด้วย ช่วยเร่งการแพร่กระจายของข้อมูลเท็จและข้อมูลจริงในอัตราเท่าๆ กัน
งานวิจัยนี้ช่วยเน้นย้ำว่า ปัจจัยหลักที่ทำให้เกิดผลกระทบเรื่องการแพร่กระจายข่าวปลอมมาจากนิสัยของมนุษย์เอง
Photo by Jeremy Bezanger on Unsplash
เมื่อนักวิจัยเจาะจงศึกษาลงไปอีกว่า คนทวีตที่มีผู้ติดตามมากน้อยแตกต่างกัน ส่งผลต่อการเผยแพร่ข่าวลวงหรือไม่ ก็พบว่าต่างก็มีคนรีทวีตมากกว่าตอนทวีตข่าวจริงราว 70% คล้ายคลึงกัน
ในวงวิชาการมีความตื่นเต้นกับผลการวิจัยนี้ไม่น้อย
ส่วนหนึ่งเป็นเพราะการศึกษาเรื่องทำนองนี้ในอดีตมักจะเรื่องใดเรื่องหนึ่งอย่างจำเพาะเจาะจง เช่น การศึกษาข่าวลือเรื่องการค้นพบฮิกก์โบซอนใน ค.ศ. 2012 [2] หรือข่าวลือเรื่องแผ่นดินไหวในเฮติใน ค.ศ. 2010 [3]
แต่การศึกษาชิ้นนี้ทำในสเกลที่ใหญ่กว่ามาก และอันที่จริงแล้วศึกษาแทบจะตั้งแต่การเกิดขึ้นของทวิตเตอร์เลยทีเดียว (ทวิตเตอร์เริ่มเปิดให้ใช้งานใน ค.ศ. 2006)
แต่ก็มีประเด็นสำคัญที่นักวิชาการกังขาอยู่ด้วย เช่น นักวิจัยกำหนดเรื่องความถูกต้องเป็นจริงของข้อมูลที่ใช้ศึกษาได้อย่างไร? แยกแยะจากข้อมูลเท็จได้จริงแท้แค่ไหน? และโปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถแยกแยะเรื่องจริงและเรื่องเท็จได้ดีเพียงใด?
อันที่จริงคำถามเหล่านี้มีลักษณะพื้นฐานมากและออกจะปรัชญาสักหน่อยด้วยซ้ำไป
คณะนักวิจัยสร้างอัลกอริทึมขึ้นมาชุดหนึ่งที่สามารถแยกแยะทวีต นำมาจัดลำดับ และดึงเอาเนื้อหามาวิเคราะห์เทียบกับเว็บไซต์ที่รวบรวมข้อมูลการทดสอบข้อเท็จจริงออนไลน์ 6 เว็บ รวมทั้งเว็บตรวจสอบที่ดังระดับโลกคือ Snopes, Politifact และ FactCheck.org
ผลลัพธ์คือได้ชุดข่าวลือนับหมื่นข่าวที่ครอบคลุมตั้งแต่ ค.ศ. 2006–2016
สุดท้ายแล้ว งานวิจัยนี้สรุปว่าจากราว 126,000 ทวีตที่ศึกษา มีการรีทวีตมากกว่า 4.5 ล้านครั้ง บ้างก็เชื่อมโยงกับเรื่อง “แต่ง” ที่ตั้งต้นจากเว็บบางเว็บ บ้างก็เป็นทวีตที่ปล่อยข่าวปลอมเอง ไม่ว่าจะในรูปของข้อความหรือรูปภาพ โดยทีมงานใช้โปรแกรมพิเศษที่เช็คคำที่ฝังอยู่ในรูปภาพได้
สำหรับข่าวจริงก็ทำในทำนองเดียวกัน
มีผลการวิเคราะห์ย่อยๆ อื่นที่น่าสนใจอีก เช่น มีหลายวิธีที่จะได้รีทวีตรวม 10,000 ครั้ง เช่น หากเป็นเซเลบที่มีคนติดตามหลายล้านคน เมื่อทวีตอะไรสักเรื่องก็อาจจะมีคนเห็นสัก 10,000 คน ทวีตนั้นก็จะแพร่กระจายเห็นเป็นข้อมูลกลุ่มก้อนใหญ่แบบปุบปับ
ในขณะเดียวกัน หากมีคนทวีตที่มีคนอื่นติดตามไม่มากนัก เช่น อาจมีสัก 20 คน เมื่อทวีตไปแล้วมีอีกคนหนึ่งรีทวีต จากนั้นคนที่ติดตามคนผู้นั้นก็จะรีทวีตต่ออีก เช่นนี้จนได้การรีทวีต 10,000 ครั้ง ก็จะเห็นรูปแบบการกระจายเป็นแบบลูกคลื่น
แม้ทวีตแรกกับทวีตหลังจะมีคนรีทวีต 10,000 ครั้งเท่ากัน แต่แบบหลังนักวิจัยมองว่ามี “ความลึก” ของการรีทวีตมากกว่า เพราะมันคล้องเข้าด้วยกันแบบที่ทวีตแรกไม่มี ทวีตแรกจึง “ตื้น” กว่า
แต่ไม่ว่าจะมีความลึกของการรีทวีตต่างกันเพียงใด “เฟคนิวส์” หรือข่าวปลอมก็ยังมีมากกว่าข่าวที่มีเนื้อหาถูกต้องแม่นยำอยู่ดี โดย “สายโซ่” การรีทวีตสำหรับข่าวที่แม่นยำมีแค่ 10 รอบ ขณะที่ข่าวปลอมจะกระจายรีทวีตไปได้ยาวถึง 19 รอบ
แถมข่าวมั่วยังรีทวีตไปด้วยความเร็วมากกว่าถึง 10 เท่า!
ในกลุ่มของคนเรียนสูงขึ้นทวีตอย่างระมัดระวังมากขึ้นหรือเปล่า?
เมื่อเจาะดูการทวีตที่เป็นภาษาอังกฤษของนักศึกษาปริญญาตรีแบบสุ่มเลือกมารวม 13,000 ทวีต ก็พบว่าการทวีตส่วนใหญ่ยังคงเป็นการทวีตเรื่องผิดๆ “แทบไม่แตกต่าง” อะไรกับคนทั่วไปเลย
ทำไมผลการวิจัยจึงออกมารูปแบบนี้?
นักวิจัยเอ็มไอทีตั้งสมมุติฐานเป็น 2 ข้อก็คือ ข้อแรกคือพวกข่าวปลอมทั้งหลายมี “ความแปลกใหม่” หากเทียบกับข่าวจริงทั้งหลายที่ทวีตกันอยู่ในรอบ 60 วัน
ดูเหมือนคนจะชอบอะไรที่แปลกใหม่
ข้อสองคือ ข่าวปลอมกระตุ้นอารมณ์มากกว่าข่าวโดยทั่วไปที่ทวีตกัน
นักวิจัยตรวจสอบฐานข้อมูลคำที่ใช้ทวีตหรือเขียนตอบกันในทวีตรวม 126,000 ชิ้น และพบว่าทวีตข่าวลวงพวกนี้มีแนวโน้มจะใช้คำที่สร้างความประหลาดใจหรือกระตุ้นความขยะแขยงมากกว่า
Photo by Akshar Dave🌻 on Unsplash
อย่างไรก็ตาม มีคนให้ความเห็นว่าคำว่า “ข่าวปลอม” ในการศึกษานี้ยังมีขอบเขตของข้อมูลแปลกปลอมที่ไม่ชัดเจนนัก คือไม่ได้แยกเอาการตั้งใจโกหก ตำนานแปลกๆ การเล่นตลกหรือใช้เล่ห์เหลี่ยม การเขียนหยอกล้อหรืออำกันเล่น การเขียนผิดพลาด และความเชื่อที่ไม่จริงออกจากกัน
น่าสนใจว่าหากทำการทดลองแบบเดียวกันในเฟซบุ๊ก อินสตาแกรม หรือโซเชียลมีเดียอื่นๆ ยังจะได้ผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันหรือไม่?
เอกสารอ้างอิง
[1] Science, Mar 2018, Vol 359, Issue 6380, pp. 1146-1151. DOI: 10.1126/science.aap9559
- 1
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
