En matematisk modell fanger opp den politiske virkningen av falske nyheter

Politikere og meningsdannere over hele verden kjemper for å komme overens med falske nyheters natur og dens implikasjoner for samfunnet, demokratiet og til og med sannheten i seg selv.

Debatten er imidlertid overskygget av uenigheter om hvordan man skal definere fenomenet. Uten en skikkelig definisjon sliter politikere, journalister og vanlige mennesker med å takle det. Så en tydelig og kraftfull måte å tenke på falske nyheter som åpner for objektiv analyse er desperat nødvendig.

Skriv inn Dorje Brody fra University of Surrey og David Meier fra Brunel University, begge i Storbritannia. Disse gutta har brukt den matematiske teorien om kommunikasjon til å utvikle en matematisk modell som simulerer måten falske nyheter påvirker folkeavstemninger og valg på – og peker på måter å dempe effektene på.

Først litt bakgrunn. Det grunnleggende problemet med kommunikasjon er å reprodusere på ett punkt i universet en melding skapt på et annet punkt. Problemet blir vanskeligere av det faktum at det alltid er støy som forvrenger denne meldingen— 0 s bli snudd inn i en s, b-er høres ut som d-er, og røyksignaler blir, vel, blåst bort.

Så mottakeren av en melding må ha en strategi for å håndtere denne støyen. Det viser seg å være fullt mulig i mange situasjoner. Matematikeren og ingeniøren Claude Shannon beviste at en melding alltid kan reproduseres mer eller mindre nøyaktig, forutsatt at støy er under et eller annet terskelnivå. Nøkkelideen her er at falske nyheter kan behandles matematisk som en spesiell type støy.

Brody og Meier definerer falske nyheter som informasjon som er inkonsistent med den faktiske virkeligheten. Slik sett er det støy som må fjernes før et signal kan tolkes riktig. Imidlertid har denne støyen spesielle egenskaper ved at den er partisk på en bestemt måte, i motsetning til tilfeldig støy.

Det betyr at informasjonsflyten inneholder flere komponenter. Det er den faktisk korrekte beskjeden pluss diverse faktisk ukorrekte detaljer og rykter, som er tilfeldig støy. Men det er også bevisst partiske meldinger som tilsvarer falske nyheter. Nøkkelen til å tolke et signal er å fjerne både den tilfeldige støyen og skjevheten for å forlate den uforfalskede meldingen.

Dette er ingen enkel oppgave. Men det viser seg at matematikere har kraftige matematiske verktøy som er nøyaktig egnet for dette formålet. Utviklet på 1950- og 1960-tallet, er filtreringsteori en gren av kommunikasjonsteori som tar sikte på å filtrere ut støy i kommunikasjonskanaler. Det er avgjørende at denne teorien behandler skjevhet og tilfeldig støy på forskjellige måter for å komme frem til det underliggende signalet.

Brody og Meier bruker denne ideen til å modellere måten velgerne tolker nyheter på. Forskerne sier velgerne faller inn i tre kategorier. Først er de som ikke er klar over falske nyheter og derfor behandler det som vanlig støy. Siden de ikke er klar over at nyheter kan være falske, er de helt sikre på sine synspunkter. Denne kategorien er mest utsatt for eksponering for falske nyheter, sier forskerne.

Den andre gruppen er de som er klar over falske nyheter, men ikke vet hvordan de skal skille dem fra støy. Denne gruppen er mindre utsatt for falske nyheter, men er mindre trygge på sine meninger på grunn av usikkerheten som falske nyheter skaper. Personene i denne kategorien er betydelig mer klar over usikkerheten i estimatene deres, sier Brody og Meier.

Og til slutt, det er de velgerne som kan oppdage falske nyheter og umiddelbart fjerne dem fra sine beregninger. Disse menneskene er sikre på sine synspunkter fordi de er upåvirket av skjevheten som falske nyheter introduserer. Imidlertid tenker Brody og Meier på denne gruppen som en idealisering. Tross alt er det en nesten uoverkommelig oppgave for et gitt individ å perfekt identifisere hvilke nyheter som er falske og hvilke som ikke er det, påpeker de.

De fortsetter med å simulere et valg der disse gruppene av mennesker mates med en rekke nyheter som er forurenset av tilfeldig støy og falske nyheter. De kjører simuleringen over 1000 ganger for å se hvordan falske nyheter påvirker stemmepreferansene.

Resultatene gir interessant lesning. Det viser seg, ikke uventet, at velgerne i den første gruppen lett lar seg manipulere av falske nyheter. Tilsvarende er de i den tredje gruppen upåvirket av falske nyheter.

Den andre gruppen er imidlertid den mest interessante. Velgere i denne kategorien er klar over eksistensen av falske nyheter, men vet ikke tidspunktet for utgivelsen. Så de har en tendens til å overkompensere for muligheten for at informasjonen de mottar kan være forurenset. Når de falske nyhetene har blitt sluppet, klarer imidlertid de i denne gruppen å fjerne dens innflytelse.

Man kan tolke dette som en indikasjon på at ren kunnskap om muligheten for falske nyheter allerede er en kraftig motgift mot effektene, sier Brody og Meier.

Det gir et visst håp om at effekten av falske nyheter kan dempes.

Arbeidet etterlater noen viktige spørsmål ubesvart. En stor ukjent er selvfølgelig andelen velgere i den første kategorien og hvordan, eller til og med om, det er mulig å flytte dem til den andre kategorien.

Et annet viktig spørsmål er den faktiske virkelighetens natur. Mange observatører vil stille spørsmål ved om det er rimelig å anta at det eksisterer en objektiv faktisk realitet, spesielt når det gjelder politiske spørsmål og fremtidsblikk.

Og selv om det er en objektiv virkelighet, hjelper kommunikasjonsprosessen oss å forstå dens sanne natur eller bare hjelpe oss å bli enige om hva den kan være?

Som mange før dem, er Brody og Meier ennå ikke i stand til å hjelpe med den vanskelige gåten.

Ref: arxiv.org/abs/1809.00964 : Hvordan modellere falske nyheter

gjemme seg