एक ऑटो लॉजिक परीक्षक नकली समाचार समस्या का हल हो सकता है?

एक ऑटो लॉजिक परीक्षक नकली समाचार समस्या का हल हो सकता है?

नकली खबर नहीं है - ये है, यह वास्तव में खबर नहीं है, और नकली समाचारों का मामला हाल के रहस्योद्घाटन नहीं है। लेकिन जब नकली समाचार एक कांटेदार समस्या है जो अपने स्वयं के अधिकार में संबोधित करने की जरूरत है, यह भी एक बड़ा मुद्दा का हिस्सा भी है प्रवचन - यह प्रक्रिया जिसके द्वारा मानवता सामूहिक रूप से खुद की समझ में आती है, और इसलिए अपने भविष्य को आकार देता है - मौलिक रूप से टूटा हुआ है। वार्तालाप

समस्या स्कूल की बहस के साथ शुरू होती है, एक जीत या खो जाने की स्थिति जहां एक पार्टी अंततः सच्चाई के दावे में जीत पाती है। असली दुनिया निश्चित रूप से अधिक जटिल है, जिसमें कई सूक्ष्मताएं किसी भी दो चरम सीमाओं के बीच झूठ बोल रही हैं। फिर भी यह मॉडल अंतर्राष्ट्रीय राजनीति में सभी तरह से कायम रहता है, जहां जटिल मुद्दे हैं ध्वनिबोटों में कम। दर्शकों के भीतर गर्म भावनाओं को पैदा करने वाली सामग्री तेजी से और व्यापक रूप से फैली हुई है, सबूत आधारित तर्क।

एक निर्वाचित नेता के लिए, यू-टर्न को अंतिम विश्वासघात के रूप में देखा जाता है, लेकिन एक वैज्ञानिक के लिए, बेहतर साक्ष्य के सामने विचार बदलना उच्चतम अखंडता का संकेत है। एक चेतावनी पाठक इस को पहचान लेगा, लेकिन कई लोग बेतरतीब नहीं होते हैं और नाराज रहते हैं।

हालांकि, बहुत ही सामाजिक और डिजिटल तकनीक जो इन समस्याओं को पैदा कर रही है और फैल रही है, वह इस समस्या से निपट सकती है।

ऑटो चेक

कल्पना कीजिए, यदि आप करेंगे, तो विचारों के लिए एक स्पेल-चेकर आवेदन की तरह: जो परिचित स्क्विगली रेखांकन खराब तर्क या विरोधी साक्ष्य के लिए दिखाई देता है

इससे पहले कि आप यह मानते हैं कि किसी भी दावे को विरोधाभासी जानकारी से चिह्नित किया जा सकता है, या विश्वास की पसंद एक व्यक्तिगत है, बाकी का आश्वासन दिया गया है कि लॉजिक चेकर की सेटिंग इस के लिए अनुमति दे सकती है। ठीक क्लिक करें, सुधार अस्वीकार करें मन में, जांचकर्ता अब जानता है कि आपको कई विकल्पों में से एक पर विश्वास करना चाहिए। सबूत गढ़े थे, व्याख्या गलत थी, और इसी तरह।

फिर भी, आप कुटिलता को कम करने में सफल हुए हैं, इतने लंबे समय के रूप में कम से कम एक विकल्प उन सभी अन्य मान्यताओं के अनुरूप है, जिन्हें आपने पहले जांचकर्ता को सिखाया है। यदि नहीं, तो आपको एक और त्रुटि संदेश मिलेगा। यदि आपकी स्थिति सही साबित हुई है, तो आप अंततः या तो अपने विचारों में विसंगतियों का सामना करने के लिए वैज्ञानिक पद्धति को पूरी तरह, या अधिक उत्पादक रूप से अस्वीकार कर सकते हैं।

क्या यह संभव है कि किसी अन्य मानव की बजाय एक बेमिसाल मशीन के साथ बहस करने से अहंकार को चर्चा से बाहर ले जाएगा? दिखाया जा रहा है कि जहां आपके विश्वास स्वयं का विरोधाभास है, निश्चित रूप से सीखने के लिए बेहद महत्वपूर्ण उपकरण होगा।

इस काल्पनिक चेकर का उद्देश्य सच्चाई और झूठ का अंतिम मध्यस्थ नहीं होना चाहिए - परन्तु, जानकारी अधिभार की दुनिया में, आप अपने आप को जितना अधिक कर सकते हैं उतना ही परस्पर विरोधी साक्ष्यों और प्रतिद्वंद्वियों को ट्रैक करने के लिए। वास्तव में, यह आज की इंटरनेट खोज से अब तक सिमेंटिक वेब में नहीं है, जहां ज्ञान को निशुल्क टेक्स्ट के बजाय संरचित डेटा के रूप में दर्शाया गया है। भावी भाग टेक्स्ट प्रसंस्करण है, लेकिन यह सिस्टम के लिए जरूरी नहीं है: प्रयोक्ता बजाय एक भ्रमण डेटाबेस से मैन्युअल रूप से विचारों, विश्वासों और दावों का चयन कर सकते हैं - या अपने स्वयं के इनपुट - कंप्यूटर को स्वचालित रूप से ऐसा करने के बजाय और वहाँ है अनेक उदाहरण of प्रयोगात्मक सिस्टम पसंद यह कि पहले से ही बनाया गया है

यहां से वहां

इसलिए, हम पहले से ही स्वचालित या भीड़-भाड़ वाले तर्क जांच का उपयोग नहीं कर रहे हैं? यह पता चला है कि समर्थन करने वाले लोगों को बनाने के लिए लोगों का समुदाय बनाना प्रौद्योगिकी के निर्माण से भी कठिन है। सफल ऑनलाइन समुदाय मौजूद हैं, यद्यपि वे अपने स्वयं के एजेंडा द्वारा आकार लेते हैं। फेसबुक को समुदाय द्वारा जनरेट किए गए डेटा का विश्व का सबसे बड़ा भंडार होना चाहिए, लेकिन सृजन प्रक्रिया एल्गोरिदम द्वारा विज्ञापन राजस्व का निर्माण करने का अंतिम लक्ष्य है, जो उपयोगकर्ता को यथासंभव लंबे समय तक रखता है।

शायद अधिक दिलचस्प है विनिमय ढेर जहां समुदाय विशिष्ट विषयों पर प्रश्न प्रस्तुत करते हैं और उत्तर देते हैं। क्योंकि सूचना के एक प्रतिष्ठित स्रोत को बनाए रखने के मॉडल के अभिन्न अंग हैं, उपयोगकर्ता इंटरैक्शन को वोट और प्रतिष्ठा स्कोर द्वारा निर्देशित किया जाता है। फिर भी, स्टैक एक्सचेंज ने अंत में समझौता किया है, सबसे खासकर व्यक्तिपरक सवालों पर एक प्रभावी प्रतिबंध, जो हमारे आस-पास की दुनिया की पूरी समझ का एक अनिवार्य हिस्सा हैं।

सभी की सबसे दिलचस्प विकिपीडिया, जो इसके बावजूद है खामियों ज्ञान के दस्तावेज की दिशा में एक धर्मार्थ समुदाय का निर्माण करने में सफल रहा है। हमारे काल्पनिक तर्क परीक्षक पर लौटने पर, विकिपीडिया पर बनाई गई दो परियोजनाओं ने पहले से ही संरचित जानकारी के आधार पर महत्वपूर्ण कदम उठाए हैं जो इसे समर्थन देने के लिए आवश्यक हैं: Wikidata एक दिन भी ऊपर दर्शाने वाले भीड़-भाड़ डेटाबेस बन सकता है, जबकि dbPedia मौजूदा लेखों से डेटा को स्वचालित रूप से निकालने का प्रयास

क्या यह हमारी सभी समस्याओं का उत्तर है? बिलकूल नही। इस प्रकार का कोई उपकरण पूरी तरह से अंतर्निहित शक्ति संरचनाओं को पूरी तरह से हटा देगा - जिसमें ऑनलाइन समुदाय व्यवसाय मॉडल शामिल हैं, लेकिन इन तक सीमित नहीं है - जो कि हमारे वर्तमान स्थिति में योगदान करते हैं। लेकिन इन उपकरणों में एक दूसरे के साथ संवाद करने के तरीके को बेहतर बनाने की क्षमता है, और यह एक बुरी चीज नहीं हो सकती।

के बारे में लेखक

क्रिस्टिन कूपर, अनुसंधान सहयोगी, कार्डिफ यूनिवर्सिटी

यह आलेख मूलतः पर प्रकाशित हुआ था वार्तालाप। को पढ़िए मूल लेख.

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