2 Nisan bir süredir “Fact-Checking” günü olarak kutlanıyor. Poynter Enstitüsü’nün MediaWise projesi bu günle ilgili bize daha fazla bilgi sunuyor. Teyit.org da konuyla ilgili bir sayfa hazırlamış. İnsanlık tarihinde hiç olmadığı kadar çok insan ve kuruluş teyitleme ve doğrulama üzerine çalışıyor. Bir hataya işaret etmek, bir olguyu teyit etmek, kitlekaynak ve teknoloji yardımıyla teyitlemek hiç bu kadar kolay olmadı.
Teyit faaliyetleri ne kadar faydalı?
Bazı akademisyenler (Lim, 2018; Marietta et al., 2016) teyitçiliğin ne kadar faydalı olduğuna dair kuşkularını dile getirmişlerdi. Daha erken çalışmalarda, insanların daha çok kendi fikirlerini pekiştirmek için ya da karşı tarafı zayıflatmak için teyitlemeleri kullandıklarına dair (Shin & Thorson, 2017) bulgular olduğu gibi insanların kendi arkadaşları tarafından paylaşılan teyitlemeleri daha fazla dikkate aldıkları da tespit edilmiştir (Margolin, Hannak, & Weber, 2018).
Ancak en son akademik araştırma sonuçlarına göre teyitlemeler nihai olarak işe yarıyor. O yüzden moral bozmayalım. Ayrıca platformlar da çeşitli taktikler geliştiriyor. Bunların uzun vadede nasıl sonuçları olacak daha belli değil. Hep beraber göreceğiz.
Teknoloji şirketleri yalan habere karşı ne gibi önlemler alıyor?
Şu anda platformların uyguladığı yöntemler arasında; paylaşılan bir mesajı “bu yanlı bilgi içeriyor” gibi bir ibare ile işaretlemenin yanında içeriği tamamen silmek ya da içeriğin görünürlüğünü düşürmek var. Ayrıca platformda (WhatsApp) bir mesajın iletilme sayısını beş ile sınırlamak da “viral yanlış bilginin yayılmasını yavaşlatmanın kanıtlanmış bir yöntemi.”
Dezenformasyonla mücadelede görece başarılı olan Pinterest, yanlış bilgi içeren görselleri için bir “hash bankası” oluşturmuş. Böylece o içeriğin bir daha kullanılmasını otomatikman engelliyormuş. “Hash” işlevi bir görsel içeriğe ya da videoya tekil bir dijital kimlik veriyor ve daha çok çocuk pornosu ya da terörizmle mücadele kullanılıyor. Şimdilerde ise genel olarak yanlış bilgiyle mücadelede kullanılmaya başlandı.
Bu arada Facebook (yani Meta) Burma dili de dahil olmak üzere 45 dilde nefret söylemini tespit etmek için yapay zekâyı kullanıyor. Ne var ki, yapay zekâ her zaman etkili olmayabilir. Örneğin, Kuzeydoğu Hindistan eyaleti Assam’da (Facebook’un) yapay zekâ sistemleri 2019’da dini ve etnik azınlıklara yönelik nefret söylemlerindeki artışı fark edemedi. Bunun üzerine şirket yerel dili konuşabilen insanları işe almaya çalıştı. Yapay zekâ kullanımı ve ilgili veri setlerinin geliştirilmesi tek başına aşırılık söylemiyle mücadele edilmesine yetmiyor. Antropolog Sahana Udupa aşırılık söylemlerinin yoğun bir şekilde bağlamsalken yapay zekâ veri setlerinin öyle olmadığını belirtiyor. İşte bu noktada Meta da diğer sosyal medya platformları da çeşitli ülkelerde teyit kuruluşlarıyla da işbirlikleri yapmış durumda. Bu teyit kuruluşları kültürel nüansları ve bağlamsal bilgiyi mücadeleye daha çabuk entegre edebilme kabiliyetine sahip.
Yanlış bilgi neden hızlı yayılır?
Yanlış bilgi yayıldıktan sonra onu düzeltme çabaları aynı hızda gerçekleşemiyor. Bazen verilen zararın tamiri de kolay olmuyor. Hatta bu sorun yeni de değil. Torabi ve Taboada (2019) daha eski ama benzer kaygılardan bahsediyor: 18. Yüzyıl Londrasında kurgulanmış yalan haberlerin ve dedikoduların gazeteler sayesinde daha geniş bir kitleye nasıl ulaştığını Darnton (2017) güzel bir şekilde anlatmış. 1925 tarihli Harper’s dergisi yazısı olası güvenlik açıkları konusunda uyarı yapıyordu: Associated Press gibi bir ajansa sızan sahte habercinin yol açacağı zarar kolay tamir edilemez denmişti. Aslında bu tip kaygıların kökeni daha da eskiye, matbaanın çıkışına kadar varıyor. Torabi ve Taboada (2019) hızlı yayılmanın nedenlerinden göze batanları şöyle sıralamaya çalışmış:
- Potansiyel psikolojik açıklamalara göre sahte haberler daha yeni ya da daha şok edici oluyor bu da biz insanların negatif olaylara daha fazla ilgili ayırma güdülerimizle örtüşüyor (Rozin ve Royzman, 2001). Bu yüzden de sansasyonel haberler daha çok satıyor (Glogger et al., 2016; Sachsman, 2017).
- Hem çevrimiçi hem de çevrimdışında yalan haberlerin yayılma hızı ve ölçeği siyasi ve finansal etkenlere de doğrudan bağlanabilir. Kendi siyasi gündemine uygun bir adayın kazanması için insanlar yalan habere daha yatkın hâle gelebiliyor. İdeologlar, komplo teorisyenleri ve nefret grupları da bağlamda düşünülebilir ama onların pozisyonu daha karmaşık haller alabiliyor (Marwick ve Lewis, 2017).
- Tabii finansal etkenler de ilginç. Bu alanlarda okuma yapanlar bir Makedonya kasabasında genç kullanıcıların yarattığı yalan haber içerik sitelerinden haberdardır (Hughes ve Waismel-Manor, 2021). Daha önce bahsettiğim platformların iş modelleri meselesini de hatırda tutmak gerek.
Yanlış bilginin yayılmasının bir diğer sebebi: “Veri Boşlukları”
Özellikle Michael Golebiewski ve danah boyd’un bahsettiği bir kavrama da dikkat çekilebilir: “Veri Boşlukları”. Aslında bazı alanlarda yeterince veri yok, burada yanlış bilgi içeren içerik bu boşluğu dolduruyor. Aşı karşıtı videolarla aşı yanlısı videolar karşılaştırıldığı ilkinin ikincisinden ne kadar fazla olduğu görülebilir. Data and Society adlı think tank kuruluşu veri boşlukları kavramını son zamanlarda daha bilinir hâle getirdi. Kaliteli içeriğin bulunamadığı Google aramalarını hedeflemek dezenformasyon yayıcılarının bilinen stratejilerinden biridir. Belki önümüzdeki dönemde bu boşlukları doldurmaya çalışmak da faydalı olacaktır. Veri aktivizminin bir alanı da tam da burayı hedefleyebilir.
10 günlük dezenformasyon eğitimi
Yazıyı bitirirken Mediawise, İstanbul Bilgi Üniversitesi ve Meta Türkiye’nin katkılarıyla gerçekleşen bir projeye de değinmek isterim. WhatsApp üzerinden 10 günlük bir ücretsiz dezenformasyon eğitimine şu linki tıklayarak başlayabilirsiniz: bit.ly/BAŞLA
Yararlanılan kaynaklar
- Glogger, I, Otto, L, Boukes, M (2016) ) The softening of journalistic political communication: A comprehensive framework model of sensationalism, soft news, infotainment, and tabloidization. Communication Theory 27(2): 136–155
- Hughes, H. C., & Waismel-Manor, I. (2021). The macedonian fake news industry and the 2016 US election. PS: Political Science & Politics, 54(1), 19-23.
- Lim, C (2018) Checking how fact-checkers check. Research and Politics 5(3): 786848.
- Marietta, M, Barker, DC, Bowser, T (2016) Fact-checking polarized politics: Does the fact-check industry provide consistent guidance on disputed realities? The Forum: A Journal of Applied Research in Contemporary Politics 13(4): 577–596.
- Shin, J., & Thorson, K. (2017). Partisan selective sharing: The biased diffusion of fact-
- checking messages on social media. Journal of Communication. 67 (2), 233–255.
- Margolin, D. B., Hannak, A., & Weber, I. (2018). Political fact-checking on Twitter: When do corrections have an effect? Political Communication, 35 (2), 196–219.
- Marwick A and Lewis R (2017) Media manipulation and disinformation online. Technical report, Data & Society Research Institute, New York, USA
- Rozin, P, Royzman, EB (2001) Negativity bias, negativity dominance, and contagion. Personality and Social Psychology Review 5(4): 296–320.
- Sachsman, DB (2017) Sensationalism: Murder, Mayhem, Mudslinging, Scandals, and Disasters in 19th-Century Reporting, New York, NY: Routledge
- Torabi Asr, F., & Taboada, M. (2019). Big Data and quality data for fake news and misinformation detection. Big Data & Society, 6(1), 2053951719843310.
