News फेक न्यूज ’के लिए एक सवाल

क्या एक डेटाबेस या एक विश्वसनीय उपकरण बनाना संभव है जहां हम सूचना के टुकड़े की विश्वसनीयता की जांच कर सकते हैं?

गलत सूचना और consequences फर्जी समाचार ’के नकारात्मक परिणाम दुनिया भर के लाखों लोगों के जीवन को सीधे प्रभावित करते हैं। अमेरिका में "समाचार" के रूप में गलत सूचना की भागीदारी, फ्रांसीसी चुनाव, ब्रेक्सिट और अमेरिका और यूरोप में अन्य महत्वपूर्ण घटनाएं, कुछ उदाहरण हैं जो दुनिया भर में इसके विशाल प्रभाव की पुष्टि करते हैं।

जिन कारणों से हमें ढूंढना चाहिए, जितनी जल्दी हो सके, इस समस्या का एक समाधान जितना हम सोच सकते हैं उससे कहीं अधिक महत्वपूर्ण है: यदि कोई माध्यम आज के अराजक डिजिटल वातावरण से आने वाली जानकारी के टुकड़े का मूल्यांकन करने के लिए उपकरण नहीं है, तो यह नहीं है वैध पत्रकारिता का उत्पादन करने के लिए उपयुक्त है। यदि किसी माध्यम का डेटा बार-बार अविश्वसनीय है, तो सूचना का यह स्रोत जल्द ही उन हजारों साइटों और ट्रांसमीटरों की लंबी सूची में दर्ज हो जाएगा, जो इंटरनेट पर फर्जी खबर फैलाते हैं।

मुझे यकीन है कि दीर्घकालिक दृष्टिकोण से, अविश्वसनीयता न केवल एक खराब प्रतिष्ठा लाती है (कुछ लोग, निश्चित रूप से, वे अस्थायी रूप से इस अजीब और बेतुकी स्थिति का फल आर्थिक रूप से फायदा उठा सकते हैं) लेकिन आर्थिक गिरावट, तबाही और अंततः पूरी तरह से अविश्वसनीयता। पत्रकारिता।

इन कारणों से जो जनसंचार माध्यमों को लोकतंत्र, नागरिक और व्यक्तिगत स्वतंत्रता और अधिकारों से जोड़ते हैं, मुझे लगता है कि मेरा सवाल सबसे जरूरी है जो वर्तमान में धर्मवाद का सामना कर रहा है। यह एक डेटाबेस और अन्य उपकरणों के निर्माण की तत्काल आवश्यकता से संबंधित है, जिसके साथ पत्रकार स्वयं एक समाचार कक्ष में सूचना के गुणवत्ता संकेतकों की जांच कर सकते हैं। यह समस्या माध्यमिक महत्व की नहीं है, बल्कि एक आवश्यक मुद्दा है जो पत्रकारिता को इसके मूल से जोड़ रही है।

दुनिया भर के कई अनुसंधान केंद्रों और विश्वविद्यालयों में कई प्रयास आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और अन्य माध्यमों के साथ प्रयोग कर रहे हैं ताकि पैटर्न मान्यता और सूचना विश्लेषण के माध्यम से विश्वसनीय या झूठी खबर को अलग किया जा सके। फेसबुक और गूगल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के माध्यम से जानकारी की पहचान करने वाले एल्गोरिदम बनाने की कोशिश कर रहे हैं। मुझे यह भी पता है कि वेस्ट वर्जीनिया विश्वविद्यालय के रीड कॉलेज ऑफ मीडिया अपने मीडिया इनोवेशन सेंटर में एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता पाठ्यक्रम प्रस्तुत कर रहा है जिसमें नकली समाचार लेखों का पता लगाने और उनका सामना करने के लिए एआई का उपयोग करने पर केंद्रित दो परियोजनाएं शामिल हैं।

विभिन्न संस्थानों और टीमों के साथ सहयोग का एक नेटवर्क बनाना और अनुसंधान और परिणामों में अधिक कुशल होना उपयोगी होगा। मेरी राय में, इस तरह के सहयोग में विभिन्न क्षेत्रों के शोधकर्ता शामिल होने चाहिए: पत्रकार, प्रोग्रामर, भाषा विज्ञान और कई अन्य वैज्ञानिक और पेशेवर। विभिन्न प्रकार की जानकारी के गुणवत्ता संकेतक के साथ वैज्ञानिक सटीकता की जांच और मूल्यांकन करने का एक तरीका खोजने के लिए, और डेटाबेस और उपकरण बनाने के लिए जो डेटा की विश्वसनीयता को सत्यापित करेगा।

अपने पेशेवर जीवन में, मुझे कई बार संदिग्ध और संदिग्ध जानकारी के साथ बहुत ही विवादास्पद मुद्दों को संभालने की चुनौती का सामना करना पड़ा है। मैं कई कोणों से, जानकारी की गुणवत्ता और विशिष्ट विशेषताओं को पहचानने का मूल्यांकन कर सकता हूं जो इसे सार्थक या नहीं बनाते हैं। हालांकि, यह क्षमता पर्याप्त नहीं है। यह एक एनालॉग, व्यक्तिपरक प्रक्रिया है जो मेरे मूल्यों, स्वाद और व्यक्तिगत कमजोरियों पर आधारित है।

एक व्यक्ति, एक पत्रकार, बिना किसी विशिष्ट तकनीकी सहायता के, सूचना के समकालीन नेटवर्क के अराजक स्वभाव से आने वाली जानकारी की गुणवत्ता को विश्वसनीय रूप से संभालने में सक्षम नहीं है। यह मत भूलो कि हमारे वर्तमान सूचनात्मक वातावरण में, अक्सर "नकली समाचार" में विश्वसनीय जानकारी के सभी गुण होते हैं या कभी-कभी आम तौर पर स्वीकृत विश्वसनीय स्रोतों से आते हैं। उनकी विश्वसनीयता का अंतर एक आसान काम नहीं है।

एक पत्रकार कुछ मामलों में जानकारी के एक टुकड़े का मूल्यांकन करने के लिए खुद को असमर्थ है, लेकिन वह इसके बेहतर प्रसारण के लिए जिम्मेदार है। इस कारण से, मैं मूल्यांकन की इस नई प्रक्रिया में पत्रकारों की प्रत्यक्ष भागीदारी पर जोर देता हूं। फेसबुक, Google और अन्य संस्थानों में इस अनूठी स्थिति में अलग-अलग प्राथमिकताएं या रुचियां हो सकती हैं। पत्रकारों को इस प्रयास का हिस्सा होना चाहिए क्योंकि वे प्रसारण के लिए जिम्मेदार बने रहते हैं और जानकारी को संसाधित करने के लिए। उनके पास अपने हस्ताक्षर, समाचार के साथ मूल्यांकन और प्रसार करने के लिए पृष्ठभूमि, और मुख्य रूप से नैतिक कोड है।