2023 लेखक: Bryan Walter | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-05-21 22:25
15 अप्रैल, 2013 को बोस्टन मैराथन में विस्फोट
मिशिगन विश्वविद्यालय के आईटी विशेषज्ञों के एक समूह ने WWW2015, फ्लोरेंस, इटली में अपना ट्विटर अफवाह जल्दी पता लगाने वाला सॉफ़्टवेयर प्रस्तुत किया। इसके संचालन का तरीका उपयोगकर्ताओं से लेकर परस्पर विरोधी सूचनाओं तक संदेह की प्रारंभिक लहर को पकड़ने पर आधारित है। वैज्ञानिकों के अनुसार, उनका सॉफ़्टवेयर किसी भी प्रकार की वास्तविक क्षति होने से पहले झूठी अफवाहों के प्रसार को रोकने में मदद कर सकता है। शोधकर्ताओं ने ट्वीट के दो विशाल डेटाबेस के खिलाफ अपने कार्यक्रम का एक प्रयोगात्मक परीक्षण भी प्रस्तुत किया। काम विश्वविद्यालय की वेबसाइट पर पाया जा सकता है।
फिलहाल, सोशल नेटवर्क ट्विटर पर अफवाहों को दो तरह से ट्रैक किया जाता है: रुझानों के विकास का अवलोकन करना और कुछ हैशटैग को संकेतों के रूप में उपयोग करना। दोनों विधियां केवल अंतिम चरण में सुनवाई को पहचानने में सक्षम हैं, जब इसे ताकत मिली और इसलिए, समाज में कुछ संभावित खतरनाक प्रतिक्रियाएं हुईं। मिशिगन के वैज्ञानिकों ने एक अलग तरीका प्रस्तावित किया है। उनकी पद्धति लगातार पांच चरणों पर आधारित है और अफवाहों के "शीर्ष शुरुआत" द्वारा फैलाई गई संदिग्ध या चौंकाने वाली जानकारी के लिए लोगों के प्रारंभिक संदेह पर आधारित है। अपने शोध के प्रयोजनों के लिए, उन्होंने एक विवादास्पद, विवादास्पद बयान के रूप में सुनवाई की एक कार्यशील परिभाषा का प्रस्ताव रखा, जिसमें तथ्यात्मक सत्यापन की आवश्यकता होती है।
एसोसिएटेड प्रेस द्वारा इनकार किए जाने से पहले नेटवर्क ने बराक ओबामा की चोटों के बारे में अफवाहें फैलाईं। लाल नोड्स - अफवाहें, पीले नोड्स - इनकार, नीले नोड्स - संदेह और प्रश्न
पहले चरण में, कार्यक्रम तथाकथित "सिग्नल ट्वीट्स" का पता लगाता है - संदेश जिसमें संदेह, संदेह, प्रश्न आदि के भाव होते हैं। उदाहरण के लिए, "क्या यह सत्यापित जानकारी है?"; "क्या यह सच है?", "क्या सच में ऐसा है?"; "मुझे शक है"; "मुझे ऐसा लगता है कि यह नहीं हो सकता" और इसी तरह के अन्य बयान। दूसरा चरण "सिग्नल ट्वीट्स" को उनकी सामग्री (या उन ट्वीट्स की सामग्री, जिन पर उन्होंने प्रतिक्रिया दी या टिप्पणी की) के अनुसार क्लस्टर करना है। दूसरे शब्दों में, ट्वीट में संदेह की अभिव्यक्ति हमेशा उस जानकारी के साथ मिलती है जिसके बारे में यह उत्पन्न हुई थी। तीसरा चरण प्रत्येक क्लस्टर से सभी ट्वीट्स की मुख्य सामग्री को एक स्पष्ट कथन में अलग करना है। यह संभावित रूप से सुनी-सुनाई सूचना है। उदाहरण के लिए, "कोरिया में एक परमाणु ऊर्जा संयंत्र में एक दुर्घटना हुई थी।" चौथा चरण अप्रासंगिक ट्वीट्स को फ़िल्टर करता है (वे अलग क्लस्टर बना सकते हैं), और उम्मीदवार समूहों की पहचान करते हैं जो अफवाह का प्रतिनिधित्व करने की संभावना रखते हैं। पांचवें अंतिम चरण में, कई सांख्यिकीय प्रक्रियाओं के माध्यम से, उम्मीदवार समूहों की तुलना और रैंकिंग की जाती है। और अंत में, एक या एक से अधिक समूह बाहर खड़े होते हैं, जिनमें विवादास्पद बयान होते हैं जो अफवाहों के माध्यम से वायरल होते हैं।
वैज्ञानिकों के मुताबिक, उनका तरीका किसी भी अफवाह का ट्रेंड इस्तेमाल करने से 3.6 घंटे पहले और हैशटैग मेथड का इस्तेमाल करने से 2.8 घंटे तेजी से पता लगाता है। इसके अलावा, पारंपरिक दृष्टिकोण अफवाहों का पता लगाने में केवल 10 प्रतिशत सटीकता प्रदान करते हैं, जबकि नए कार्यक्रम के प्रायोगिक परीक्षण ने बहुत अधिक प्रभावशाली परिणाम प्राप्त किए हैं। उदाहरण के लिए, अप्रैल 2013 के लिए ट्वीट्स की एक श्रृंखला (लगभग 30 मिलियन) का विश्लेषण करने के बाद, जब बोस्टन मैराथन विस्फोट हुआ, तो कार्यक्रम ने 110 अफवाहों को 50 प्रतिशत से अधिक की सटीकता के साथ सफलतापूर्वक पहचाना। और उसी वर्ष नवंबर के लिए बेतरतीब ढंग से चुने गए ट्वीट्स (1.2 बिलियन) पर, जब कोई महत्वपूर्ण घटना नहीं हुई, तो 33 प्रतिशत की सटीकता के साथ कई अफवाहों का पता चला।
नवंबर 2013 से ट्वीट डेटाबेस में अफवाहों की पहचान हुई, जब कोई महत्वपूर्ण घटना नहीं हुई
बोस्टन मैराथन बम धमाकों के बाद ट्वीट डेटाबेस से अफवाहें
सोशल नेटवर्क के माध्यम से अफवाहों के प्रसार का विश्लेषण करने में रुचि तब पैदा हुई जब हैकर्स के एक समूह ने एसोसिएटेड प्रेस के ट्विटर अकाउंट को हैक कर लिया, जिसकी ओर से एक ट्वीट जारी किया गया था जिसमें लिखा था: “ब्रेकिंग न्यूज! व्हाइट हाउस में दो धमाके बराक ओबामा घायल हो गए हैं।" यह तुरंत सोशल मीडिया यूजर्स के बीच फैल गया और शेयर बाजार में 140 अंकों की गिरावट आई। और जबकि एपी ने जल्दी से एक खंडन जारी किया, विशेषज्ञों ने कहा कि उन लोगों के लिए पर्याप्त समय था जो हैकर के हमले के बारे में पहले से जानते थे ताकि वे अपने लाभ के लिए गिरावट का उपयोग कर सकें।
