Kanada’da yapılan bir araştırmada, dil kullanımı analiz edilerek sahte haberleri belirleyebilen bir algoritma geliştirildi. Bu tür haberlerde nefret söylemi, cinsellik ve ölümle ilgili sözcüklerin daha sık kullanıldığı saptandı.
Son yıllarda dünyada birçok araştırmacı, dijital ortamdaki dezerformasyonu saptayabilmek için algoritmalar kullanıyor.
Kimi algoritmalar haber kaynaklarının güvenilirliği gibi etkenleri baz alıyor, kimisi ise içeriğin dil özelliklerini inceliyor. Örneğin aldatma amaçlı metinlerde sık kullanılan kalıpları tespit edip bu noktadan yola çıkıyorlar.
Kanada’daki Simon Fraser Üniversitesi’den araştırmacılar ikinci yönteme yakın bir yol izlerken makine öğrenme ve doğal dil işleme teknolojisini kullandı. Bu vesileyle teyit edilmiş bir dizi haberde kullanılan dil ögelerini, sahte haberlerde kullanılanlarla kıyasladılar.
Doğrulanmış haberlerde iş ve para teması
Algoritmanın verdiği sonuçlara göre sahte haberlerde nefret söylemi, cinsellik, ölüm ve endişe ile ilgili ifadeler daha sık kullanılıyor. Doğrulanmış haberlerde ise iş ve para (ekonomi) konusunda daha fazla sözcük geçiyor.
Araştırmacılara göre metinlerin dilsel stilini inceleyen bu yöntemle en doğru sonucu veren bir “sahte haber detektörü” yapabilmek için insan uzmanları da kullanmak gerekiyor. Bu uzmanlar daha çok sahte ve gerçek haberi sisteme girip yapay zekayı eğitirse, algoritma daha da başarılı sonuçlar verebilir.
Suçla mücadelede makine öğrenme
Sahte haberle mücadelede bu tür bir otomasyonun gerekli olduğunu savunanlar var. Onlara göre üretilen dezenformasyon amaçlı içerik miktarı, tek tek teyit edilemeyecek kadar fazla.
Makine öğrenme teknolojisi özellikle suçla mücadelede farklı ülkelerde birkaç yıldır artan oranda kullanılıyor. Örneğin bankalar şüpheli hesap hareketlerini bu şekilde izliyor. Güvenlik kamerası görüntülerinden olası suç faillerini belirleyenler de var. Tüm bu Büyük Veri’nin tek tek insanlar tarafından analiz edilmesi imkânsız olduğundan bilgisayar destekli tekniklere başvuruluyor.
