นิตยสาร Science ได้ตีพิมพ์งานวิจัยใหม่เกี่ยวกับการกระจายของข่าว โดยจากงานวิจัยพบว่าข่าวปลอมมีโอกาสแพร่กระจายทาง Twitter ไวกว่าข่าวจริงมาก โดยเฉพาะข่าวเรื่องการเมือง

Soroush Vosoughi นักวิทยาการข้อมูลจาก MIT ในเคมบริดจ์ซึ่งเป็นหัวหน้านักวิจัยกล่าวว่า การเขาได้อ่านข่าวปลอมหลายครั้งตั้งแต่การระเบิดในบอสตันมาราธอนปี 2013 เป็นแรงกระตุ้นให้เขาทำงานวิจัยชิ้นนี้ เขาเห็นว่าข่าวปลอมนั้นไม่ใช่แค่เรื่องสนุกบน Twitter แต่มีผลกับชีวิตจริงและสามารถทำให้เจ็บปวดได้จริง ๆ

นักวิจัยได้ทำการเก็บข้อมูล Twitter ทั้งหมด 12 ปีตั้งแต่เริ่มต้น จากนั้นก็ดึงทวีตเกี่ยวกับข่าวที่ได้รับการยืนยันว่าจริงหรือเท็จจากเว็บไซต์ตรวจสอบความจริงอย่าง PolitiFact, Snopes, FactCheck.org, Truth or Fiction, Hoax Slayer และ Urban Legends จะได้ชุดข้อมูล 126,000 ข่าวที่มีการแชร์ 4.5 ล้านครั้งโดยคน 3 ล้านคน จากนั้นก็นำข่าวมาเปรียบเทียบว่าข่าวจริงและข่าวปลอมมีการกระจายออกไปอย่างไร

จากผลการศึกษาพบว่า ข่าวจริงนั้นนาน ๆ ครั้งจะกระจายออกไปได้เกินหนึ่งพันคน แต่ว่าข่าวปลอมนั้น การกระจายออกไปให้ถึงหนึ่งหมื่นคนเป็นเรื่องปกติมากซึ่งไม่ใช่เพราะว่าบัญชีที่ทวีตข่าวปลอมนั้นมีอิทธิพลใด ๆ หรือมีคนติดตามจำนวนมาก แต่ว่าผู้คนมักจะชอบแชร์อะไรที่ดูน่าสนใจและดูใหม่ โดยเฉพาะข่าวด้านการเมือง

Sinan Aral อาจารย์ที่ MIT ซึ่งเป็นผู้ร่วมทำวิจัยครั้งนี้กล่าวว่า “คนกระจายข้อมูลที่ดูเป็นนิยายนั้นจะได้รับสถานะทางสังคม เนื่องจากพวกเขาเชื่อว่าคนเหล่านี้มีข้อมูลวงใน” ซึ่ง Aral ก็ได้ลองดูคอนเทนต์ที่เป็นข่าวปลอม และพบว่าส่วนมากมีข้อมูลที่ผู้ใช้ Twitter ไม่เคยเห็นมาก่อน มีลักษณะเป็นนิยาย มีการดึงอารมณ์ความรู้สึกตื่นเต้นหรือขยะแขยงออกมา ซึ่งเรื่องที่ดูเป็นนิยายและสร้างอารมณ์ให้ผู้อ่านได้จะได้รับการรีทวีตมากขึ้น และนักวิจัยได้ลองใช้อัลกอริทึมในการระบุบอทและลองนำออกไปจากข้อมูลที่ใช้วิเคราะห์ ก็พบว่าผลลัพธ์ไม่ได้ต่างกันเลย ซึ่งนักวิจัยให้ความเห็นว่าเป็นเรื่องของมนุษย์ เพราะบอทนั้นไม่ได้มีผลมากขนาดนั้น

นักวิจัยให้ความเห็นว่า ควรจะมีการทำเครื่องหมายระบุแหล่งข่าวว่ามีการเผยแพร่ข้อเท็จจริงมากน้อยแค่ไหน หรือบริษัทที่ให้บริการโซเชียลมีเดียอย่าง Twitter และ Facbook ควรจะทำแพลตฟอร์มหรืออัลกอริทึมเพื่อช่วยลดการกระจายของข่าวปลอมด้วย

อย่างไรก็ดี Joan Donovan นักสังคมวิทยาซึ่งไม่ได้มีส่วนในงานวิจัยให้ความเห็นว่า การระบุว่าบอทเป็นบอทจริง ๆ หรือเปล่านั้นยากมาก แต่ Donovan ก็ได้ให้ความเห็นว่างานวิจัยนี้ทำให้มั่นใจว่าเราต้องจริงจังกับการลดความรุนแรงของคอนเทนต์

ที่มา - Science Magazine, The Verge