Найти тему
SMM за чашкой кофе

Фактчекинг фото и видео в Facebook

Оглавление

Компания прекрасно знает, что люди хотят видеть точную информацию на Facebook, поэтому в течение последних двух лет ставили в приоритет борьбу с дезинформацией.

Одним из многих шагов, которые FB предпринимает для сокращения распространения ложных новостей, является работа с независимыми сторонними проверками фактов для проверки и оценки точности контента.

На сегодняшний день большинство партнеров платформы по проверке фактов сосредоточены на рассмотрении статей. Однако компания также активно работаем над созданием новых технологий и партнерств для того, чтобы бороться с другими формами дезинформации. 13 сентября Facebook расширил проверку фактов для фотографий и видео для всех 27 партнеров в 17 странах по всему миру. Это поможет компании быстрее выявлять и принимать меры в отношении большего числа видов дезинформации.

Как это работает?

Подобно их работе со статьями, FB создал модель машинного обучения, которая использует различные сигналы взаимодействия, включая отзывы пользователей Facebook, для выявления потенциально ложного контента. Затем они отправляют эти фотографии и видео в программы проверки фактов для их просмотра, или они могут самостоятельно просматривать содержимое.

Многие из сторонних партнеров по проверке фактов имеют опыт оценки фотографий и видео и обучены методам визуальной проверки, таким как обратный поиск изображений и анализ метаданных изображений, например, когда и где была сделана фотография или видео. Фактчекеры могут оценить истинность или ложность фотографии или видео, комбинируя эти навыки с другими журналистскими практиками, например, используя исследования экспертов, ученых или правительственных учреждений.

Как только платформа получит больше отзывов от проверки фактов на фото и видео, они смогут повысить точность модели машинного обучения. Они также используют другие технологии для лучшего распознавания ложного или вводящего в заблуждение контента. Например, FB использует оптическое распознавание символов (OCR) для извлечения текста из фотографий и сравнения этого текста с заголовками из статей программы проверки фактов.

Платформа также работает над новыми способами обнаружения манипуляций с фото или видео. Эти технологии помогут им идентифицировать более потенциально обманчивые фотографии и видео для отправки в программы проверки фактов для просмотра вручную.

-2

Как классифицируют ложные фотографии и видео?

Основываясь на нескольких месяцах исследований и тестирования с несколькими партнерами с марта, FB знает, что дезинформация на фотографиях и видео обычно делится на три категории: (1) Манипулированная или сфабрикованная, (2) вне контекста и (3) текст или аудио претензии. Это виды ложных фотографий и видео, которые видят на Facebook и которые надеется площадка еще больше уменьшить с расширением фото и видео проверки фактов.

Чем отличаются фотографии и видео?

Люди делятся миллионы фотографий и видео на Facebook каждый день. Компания знает, что такой вид обмена особенно привлекателен, потому что он визуальный. Тем не менее, это также создает легкую возможность для манипулирования. Основываясь на исследованиях с людьми по всему миру, ложные новости распространяются в самых разных формах, в разных странах. Например, в США люди говорят, что видят больше дезинформации в статьях, в то время как в Индонезии люди говорят, что видят больше вводящих в заблуждение фотографий. Однако эти категории не различаются. Один и тот же обман может распространяться по разным типам контента, поэтому важно создавать защиту от дезинформации в статьях, а также фотографиях и видео.

Что дальше?

Платформа знает, что борьба с ложными новостями является долгосрочным обязательством, поскольку тактика, используемая мошенниками, всегда меняется. Принимая меры в краткосрочной перспективе, они также продолжают инвестировать в развитие технологий и партнерских отношений, чтобы опережать новые виды дезинформации в будущем.