Слухи вымыслы непроверенные гипотезы это: 1) сведения о погоде в такой же день прошлого года;2) прогноз погоды на в…

Тест: Информация и ее свойства

Тест: Информация и ее свойства — Информатика 8 класс

VIP — доступ

• Предметы

»

• Информатика

»

• 8 класс

»

• Информация и ее свойства

Информация и ее свойства

тест для проверки знаний по теме: «Информация и ее свойства»

Информатика 8 класс | Автор: Насонова Н.А. | ID: 4684 | Дата: 14.4.2015

Помещать страницу в закладки могут только зарегистрированные пользователи
Зарегистрироваться

Вопрос №
1

Сигнал который принимает конечное число значений называется . ..

звуковым;
световым;
дискретным;
непрерывным.

Вопрос №
2

По способу восприятия человеком информация может быть разделена на следующие виды:

визуальная;
аудиальная;
образная;
обонятельная;
вкусовая;
чувственная;
тактильная;
ощутительная.

Вопрос №
3

Информация, которая не зависит от личного мнения или суждения, называется:

понятной;
полезной;
объективной;
актуальной;
достоверной.

Вопрос №
4

Информация, которая отражает истинное положение дел, называется:

понятной;
полной;
полезной;
достоверной;
объективной.

Вопрос №
5

Информация, которая важна в настоящий момент, называется:

полной;
полезной;
актуальной;
достоверной;
объективной.

Вопрос №
6

Информация, которая поможет решить поставленную задачу, называется:

достоверной;
понятной;
актуальной;
полной;
полезной.

Вопрос №
7

Информация, объем которой достаточен для решения поставленной задачи, называется:

полной;
достоверной;
актуальной;
полезной;
понятной.

Вопрос №
8

Информация, полученная на доступном языке, называется:

полезной;
достоверной;
полной;
актуальной;
понятной.

Вопрос №
9

Какие из перечисленных процессов являются информационными:

процессы химической и механической очистки воды;
процессы получения, поиска, хранения, передачи, обработки и использования информации;
процессы добычи полезных ископаемых;
процессы строительства зданий и сооружений.

Вопрос №
10

Об устройстве двигателя каждый водитель автомобиля:

должен обладать полной информацией;
может иметь не полную информацию.

Вопрос №
11

О правилах дорожного движения каждый водитель автомобиля:

должен обладать полной информацией;
может иметь неполную информацию.

Вопрос №
12

Слухи, вымыслы, непроверенные гипотезы — это:

достоверная информация;
недостоверная информация

Вопрос №
13

Если Вы собираетесь провести выходной день на природе, то своевременной информацией для Вас будет:

прогноз погоды на выходной;
сведения о погоде в такой же день прошлого года.

Показать ответы

Получение сертификата
о прохождении теста

Доступно только зарегистрированным пользователям

© TestEdu.ru 2013-2022

E-mail администратора: [email protected]

урок по ттеме «Информация, свойства информации» для 7 класса ФФГОС | Методическая разработка по информатике и икт (7 класс):

Слайд 1

Виды информации по способу восприятия.

Слайд 2

Правила ТБ Что такое ТБ? Как правильно должны вести себя ученики в кабинете информатики? Что ученикам строго запрещено делать в кабинете информатики? Как беречь зрение при работе за компьютером?

Слайд 3

Определение основных понятий: Информация … Виды сигналов.

Слайд 4

F F t t Укажите тип сигнала (дискретный или непрерывный), соответствующий графическим изображениям Задания

Слайд 5

Окружающий мир

Слайд 6

Окружающий мир

Слайд 7

Как человек воспринимает информацию?

Слайд 8

По способу восприятия человеком информация может быть разделена на следующие виды: тактильная аудиальная обонятельная вкусовая визуальная Виды информации

Слайд 9

Виды инф-и по способу восприятия: Визуальная (зрительная) Аудиальная (слуховая) Вкусовая Тактильная Обонятельная

Слайд 10

Для чего человеку нужна информация?

Слайд 11

Информация должна приносить пользу информация Кто владеет информацией, тот владеет миром

Слайд 12

Свойства информации.

Слайд 13

Свойство информации Пояснение

Слайд 14

Достоверность информации Инф-я отражает истинное положение дел. Недостоверная информация может привести к неправильному пониманию или принятию неправильных решений. Достоверная информация со временем может стать недостоверной, так как она обладает свойством устаревать, то есть перестаёт отражать истинное положение дел.

Слайд 15

Свойство информации Пояснение 1. Достоверность Инф-я отражает истинное положение дел.

Слайд 17

Полнота информации Инф-я достаточна для понимания ситуации и принятия решения. Как неполная, так и избыточная информация сдерживает принятие решений или может повлечь ошибки. Точность информации определяется степенью ее близости к реальному состоянию объекта, процесса, явления и т.п.

Слайд 18

Завтра 4 урока

Слайд 19

Полезность (ценность) информации Инф-я позволяет получателю решать стоящие перед ним задачи. Ценность информации зависит от того, насколько в дальнейшем она найдёт применение в каких-либо видах деятельности человека.

Слайд 21

Актуальность информации Инф-я важна, существенна в настоящий момент времени. Своевременно полученная информация (актуальная) может принести ожидаемую пользу. Одинаково нежелательны как преждевременная подача информации (когда она ещё не может быть усвоена), так и её задержка. Если ценная и своевременная информация выражена непонятным образом, она может стать бесполезной.

Слайд 23

Понятность информации Инф-я изложена на доступном для получателя языке, если она выражена языком, на котором говорят те, кому предназначена эта информация.

Слайд 24

2 5 = 32 7 10 =111 2

Слайд 25

Объективность информации Инф-я не зависит от чьего либо мнения.

Слайд 26

Информация для человека — это содержание сигналов (сообщения), которые он получает из различных источников Сигналы Свойства информации Дискретные Непрерывные Визуальная Вкусовая Тактильная Аудиальная Обонятельная Объективность Полнота Понятность Актуальность Достоверность Полезность Виды информации

Слайд 27

Объективность Достоверность Актуальность Полезность Понятность Полнота Информация выражена на языке, доступном для получателя Информация позволяет получателю решать стоящие перед ним задачи Информация важна, существенна в настоящий момент времени Информация достаточна для понимания ситуации и принятия решения Информация отражает истинное положение дел Информация не зависит от чьего либо мнения Установите соответствие между свойствами информации и их описаниями Задание

Слайд 28

Что такое информация для человека? Перечислите источники, из которых вы получаете информацию. Приведите примеры непрерывных и дискретных сигналов. Перечислите основные виды информации по способу её восприятия человеком. Выберите правильный ответ. a) Если вы собираетесь провести выходной день на природе, то своевременной информацией для вас будет: 1) сведения о погоде в такой же день прошлого года; 2) прогноз погоды на выходной день Выберите правильный ответ. б) Волга впадает в Каспийское море — это: 1) достоверная информация; 2) недостоверная информация. Выберите правильный ответ. в) Слухи, вымыслы, непроверенные гипотезы — это: 1) достоверная информация; 2) недостоверная информация. Выберите правильный ответ. г) Информация о том, как с помощью подручных средств добыть огонь, будет для вас наиболее полезной: 1) если вы попадёте на необитаемый остров; 2) в нашей повседневной жизни. Выберите правильный ответ. д) О правилах дорожного движения каждый водитель автомобиля: 1) должен обладать полной информацией; 2) может иметь неполную информацию. Выберите правильный ответ. е) Об устройстве двигателя каждый водитель автомобиля: 1) должен обладать полной информацией; 2) может иметь неполную информацию. Вопросы и задания

Слайд 29

Свойства информации: достоверность; полнота; полезность; актуальность; понятность; Объективность;

Слайд 30

Операции над информацией: Создание Поиск (сбор) Хранение Передача Копирование Обработка Разрушение

Спектр слухов — ЧВК

1. Штерн Л.В. (1902). Zur Psychologie der Aussage: Experimentelle Untersuchungen über Erinnerungstreue. Zeitschrift für die gesamte Strafrechtswissenschaft, 22 (2/3), 315–370. [Google Scholar]

2. Оллпорт Г. В. и Постман Л. Психология слухов. Нью-Йорк: Генри Холт, 1947, стр. 247 [Google Scholar]

3. Метаксас П.Т.
2010.
Веб-спам, социальная пропаганда и эволюция рейтинга поисковых систем. Веб-информационные системы и технологии , 45, 170–182. [Google Scholar]

4. Кнапп Р.Х.
1944 год.
Психология слухов, Public Opinion Quarterly, 22–37. [Google Scholar]

5. Морин Э. (редактор), La rumeur d’Orléans (перевод на английский язык: слухи в Орлеане), Paris, Seuil, сб. : «L’histoire immédiate; », 1969 [Google Scholar]

6. Gaildraud L., Samier H., Bruneau J.M. 2009. Генерация слухов: от появления к просачиванию, Европейский симпозиум по конкурентной разведке (ECIS), Стокгольм, Швеция, 11th. и 12-й. ИЮНЬ 2009 ГОДА.

7. Фриггери А., Адамик Л.А., Эклз Д., Ченг Дж. 2014. Каскады слухов. в проц. 8-й междунар. Конференция AAAI по блогам и социальным сетям (ICWSM).

8. Квон, С., Ча, К., Юнг, В.К., Ван, Ю. 2013. Основные особенности распространения слухов в социальных сетях. Интеллектуальный анализ данных (ICDM), 2013 г. 13-я международная конференция IEEE, декабрь 2013 г.

9. Спиро Э.С., Жаннетт Саттон, Мэтт Гречек, Шон Фитцхью, Николь Пьерски, Картер Т. Баттс. 2012. Слухи во время экстремальных явлений: пример Deepwater Horizon 2010. В материалах конференции ACM Web Science 2012 (WebSci12), 275–283. http://doi.org/10.1145/2380718.2380754

10. Будак К., Агравал Д., Эль Аббади А. 2011.
Ограничение распространения дезинформации в социальных сетях В проц. WWW 2011, ACM, 665–674. [Google Scholar]

11. Chierichetti F., Lattanzi S., Panconesi A.
2009.
Слух распространяется в соцсетях В 36th Intl. Коллоквиум по автоматам, языкам и программированию (ICALP), стр. 375–386. Спрингер. [Google Scholar]

12. Кастильо К., М. Мендоса, Б. Поблете. 2011. Достоверность информации в твиттере. В проц. Международная конференция по всемирной паутине, 28 марта — 1 апреля, Бангалор, Индия, 675–684

13. Казвинян Вахед, Эмили Розенгрен, Драгомир Р. Радев, Цяожу Мэй. 2011. Ходят слухи: выявление дезинформации в микроблогах. В материалах конференции по эмпирическим методам обработки естественного языка (EMNLP ’11). Ассоциация компьютерной лингвистики, Страудсбург, Пенсильвания, США, 1589–1599 гг.

14. Лесковец Дж., Л. Бэкстрем, Дж. Клейнберг. 2009. Мем-трекинг и динамика новостного цикла. В материалах 15-й международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных, 497–506. АКМ.

15. Костка Дж. , Освальд Ю.А., Ваттенхофер Р. 2008. Сарафанное радио: распространение слухов в социальных сетях, структурно-информационная и коммуникационная сложность. В А. А. Шварцман и П. Фельбер (ред.). Структурная информация и коммуникационная сложность, том 5058 Lecture Notes in Computer Science, глава 16, 185–196.

16. Курихара С. Мультиагентная модель распространения информации для анализа распространения ложных слухов, WWW ‘14 Companion, 7–11 апреля 2014 г., Сеул, Корея.

17. Серрано Эмилио, Карлос Анхель Иглесиас, Мерседес Гарихо. Новая модель распространения слухов на основе агентов в Твиттере, Материалы 24-й Международной конференции по всемирной паутине, 18–22 мая 2015 г., Флоренция, Италия.

18. Дель Викарио М., Алессандро Бесси, Фабиана Золло, Фабио Петрони, Антонио Скала, Гвидо Калдарелли Х. Юджин Стэнли, Уолтер Кватрочиокки. 2016.
Распространение дезинформации в сети
ПНАС
113 (3), 554–559; опубликовано до печати 4 января 2016 г., doi: 10.1073/pnas.1517441113
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

19. Чарняк Е. 1996.
Статистическое изучение языка. Пресса Массачусетского технологического института, Бостон. [Google Scholar]

20. Manning C. Schutze D., H.
1999. Основы статистической обработки естественного языка. пресса Массачусетского технологического института;
Кембридж, Массачусетс: май
1999. [Google Scholar]

21. Маймон О., Рокач Л.
2005.
Справочник по интеллектуальному анализу данных и обнаружению знаний, Springer US, редакторы Одед Маймон и Лиор Рокач, ISBN 9780387098227. [Google Scholar]

22. Киркпатрик С. (1932). Предварительное исследование в области экспериментальной социальной психологии. Американский журнал социологии, 38, 194–206. [Google Scholar]

23. Бартлетт Ф. К. (1932). Вспоминая: исследование экспериментальной и социальной психологии. Кембридж, Англия: Издательство Кембриджского университета [Google Scholar]

24. Розноу Р.Л.
Внутренний слух: личное путешествие. American Psychologist , 46(5), 484, 1991. [Google Scholar]

25. Froissart P. 2004.
Des théories sur la rumeur: pour quoi faire?
(Теории о слухах: для чего?) Les cahiers du GRÉDAM . Париж: Парижский университет;
III, 2004. [Google Scholar]

26. Левандовски С., Экер Ю.К., Зайферт С.М., Шварц Н., Кук Дж.
2012.
Дезинформация и ее исправление продолжали оказывать влияние и успешно устранять предвзятость. Психологическая наука в интересах общества , 13(3), 106–131. дои: 10.1177/1529100612451018
[PubMed] [Google Scholar]

27. Кэмпион-Винсент В., Ренар Дж.-Б. 2005.
De source sûre: Nouvelles rumeurs d’aujourd’hui (В: надежные источники: новые недавние слухи), Payot, Париж. [Google Scholar]

28. Хайдерих Д. 2004.
Rumeur sur internet: Comprendre, anticiper et gérer les cybercrises (Слухи в Интернете: понимать, предвидеть и управлять киберкризисами). Village Mondial, Pearson Education;
Франция, Париж. ISBN 2-7440-6088-7. [Академия Google]

29. Бернарди Д., Чеонг П. Х., Ландри К., Растон С. В.
2012.
Нарративные пейзажи: слухи, исламистский экстремизм и борьба за стратегическое влияние. Издательство Университета Рутгерса, Нью-Джерси. [Google Scholar]

30. Сирл Дж. Р.
1985.
Выражение и значение: Исследования по теории речевых актов. Кембридж, Университетское издательство. [Google Scholar]

31. Восуги С., Деб Рой. Tweet Acts: A Speech Act Classifier для Twitter, ICWSM’16, 17–20 мая, Кельн, Германия. В материалах 10-й конференции AAAI по блогам и социальным сетям (ICWSM 2016). Кёльн, Германия.

32. Раткевич Дж., Коновер М., Мейсс М., Гонсалвес Б., Патил С., Фламмини А., Менцер Ф.
Обнаружение и отслеживание распространения мемов про астротурф в потоках микроблогов. arXiv :10113768, 2010. [Google Scholar]

33. Блэк В.Дж., Проктер Р., Грей С., Ананиаду С. 2012. Ресурс данных и анализа для эксперимента по извлечению текста из коллекции микроблогов на политическая тема. Материалы Восьмой Международной конференции по языковым ресурсам и оценке. Стамбул. (см. Что скрывается за слухами: как мы создали интерактивную информацию о беспорядках в Твиттере, https://www. theguardian.com/news/datablog/2011/dec/08/twitter-riots-interactive)

34. Де Доменико М., Лима А., Мугель П., Мусолези М.
2013.
Анатомия научного слуха. Научные отчеты , 3:2980
дои: 10.1038/srep02980
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

35. Lee J., Agrawal M., Rao HR 2013.
Распространение сообщений через службу социальной сети: случай со слухами и твитами, не связанными со слухами, во время взрыва в Бостоне, Information Systems Frontiers
17(5), 997–1005. [Google Scholar]

36. Надамото А., Май Миябе, Эйдзи Арамаки, Анализ слухов в микроблогах и тексты исправлений для ситуаций, связанных со стихийными бедствиями, Материалы Международной конференции по информационной интеграции и веб-приложениям и услугам, 2–4 декабря 2013 г., Вена, Австрия.

37. Старберд, К., Мэддок, Дж., Оранд, М., Ахтерман, П., Мейсон, Р. М. 2014. Слухи, ложные флаги и цифровые линчеватели: дезинформация в Твиттере после взрыва на Бостонском марафоне в 2013 году. В материалах iConference 2014, 654–662. doi: 10.9776/14308

38. Такаясу М., Казуя Сато, Юкиэ Сано, Кента Ямада, Ватару Миура, Хидэки Такаясу. 2015.
Распространение и конвергенция слухов во время землетрясения 3 ноября: пример из Твиттера, PLoS ONE
10(4): e0121443
doi: 10.1371/journal.pone.0121443
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

39. Паавола Дж., Ялонен, Х. 2015. Подход к обнаружению и анализу влияния предвзятых источников информации в социальных сетях. Абузахар Н. (ред.). Proceedings of the 14th European Conference on Cyber ​​Warfare and Security (ECCWS), 213–219, Univ Hertfordshire, Hatfield, England,

40. Langston J. 2016. Twittersphere прислушивается к голосу разума — иногда, 4
апреля
2016 г., источник: Вашингтонский университет; (https://article.wn.com/view/2016/04/04/The_Twittersphere_does_listen_to_the_voice_of_reason_sometim/). [Академия Google]

41. Петкович Т., З. Костанчар, П. Пале. 2005. Система электронной почты для автоматического распознавания мистификаций. ХХVII. Международная конвенция MIPRO 2005 Bd. CTS & CIS, Опатия, Хорватия, стр. 117–121, ISBN 953–233–012–7.

42. Вукович М., Крешимир Припужич, Хрвое Белани. 2009. Интеллектуальная автоматическая система обнаружения мистификаций. Основанные на знаниях и интеллектуальные информационные и инженерные системы, том 5711 из серии Lecture Notes in Computer Science, 318–325.

43. Чен Иоке Йи, Суэт-Пэн Юн, Адзлан Исхак. 2014.
Система обнаружения ложных сообщений электронной почты с использованием метода расстояния Левенштейна. JCP
9(2), 441–446. [Google Scholar]

44. Коллиер Н., Доан С., Кавазоэ А., Гудвин Р.М., Конуэй М., Татено Ю., Нго К.Х., Динь Д. (Dinh Dien), Каутракул А., Такеучи К.
2008.
BioCaster: обнаружение слухов об общественном здравоохранении с помощью системы интеллектуального анализа текста в Интернете. Биоинформатика , 24(24), 2940–2941. doi: 10.1093/биоинформатика/btn534
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

45. Зубяга А., Акер А., Бончева К., Лиаката М. и Проктер Р.
Обнаружение и разрешение слухов в социальных сетях: опрос. препринт arXiv
arXiv:170400656, 2017. [Google Scholar]

46. Ян Фань, Ян Лю, Сяохуэй Юй, Мин Ян. Автоматическое обнаружение слухов на Sina Weibo, Материалы семинара ACM SIGKDD по семантике интеллектуального анализа данных, стр. 1–7, 12–16 августа 2012 г., Пекин, Китай.

47. URL-адрес Weibo http://www.weibo.com/.

48. Резник П., Сэмюэл Картон, Сонейл Парк, Юньчэн Шен, Николь Зеффе. 2014. Линза слухов: система анализа влияния слухов и исправлений в социальных сетях, симпозиум по вычислительной технике и журналистике, 2014 г. — Колумбийский университет, Нью-Йорк, США.

49. Сео Э., Прасант Мохапатраб, Тарек Абдельзахер. Выявление слухов и их источников в социальной сети, Proc . SPIE
8389, Совместимость, интеграция и сетевое взаимодействие наземных и воздушных мультисенсоров для Persistent ISR III, 83891I (1
Май
2012), doi: 10. 1117/12.919823 [Google Scholar]

50. Shah D., Zaman T. 2011.
Слухи в сети: Кто виноват?
IEEE Transactions по теории информации
57(8), 5163–5181. [Google Scholar]

51. Ньюман М.Э.Дж.
2002.
Распространение эпидемического заболевания в сетях, Физ . Версия . E , 66, 016128. [PubMed] [Google Scholar]

52. Чжао Лайцзюнь, Цзяцзя Ван, Жунбин Хуан. 2015.
Иммунизация против распространения слухов в однородных сетях, PLoS ONE
10(5): e0124978
doi: 10.1371/journal.pone.0124978
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

53. Bordia P., DiFonzo N.
2004.
Решение проблем в социальных взаимодействиях в Интернете: Слух как социальное познание. Социальная психология Ежеквартальный выпуск , 67(1), 33–49. [Google Scholar]

54. URL-TwitterTrails http://twittertrails.wellesley.edu/

55. Финн С., Метаксас П.Т., Мустафарадж Э. 2014. Исследование распространения слухов с помощью TwitterTrails. Симпозиум по вычислительной технике и журналистике, Колумбийский университет, Нью-Йорк.

56. Фанг Дж.Джин Ф., Ван В., Чжао Л., Догерти Э., Цао Ю., Лу С.-Т., Рамакришнан Н.
2014.
Распространение дезинформации в эпоху твиттера. Компьютер , 47(12), 90–94. [Академия Google]

57. Грановеттер М.С. (1973). Сила слабых связей. Американский журнал социологии, 78 (6), 1360–1380. doi: 10.1086/225469 [Google Scholar]

58. Аджемоглу Д., Оздаглар А., ПарандехГейби А.
2010.
Распространение дезинформации в социальных сетях, Игры и экономическое поведение
70, 194–227. [Google Scholar]

59. Менцер Ф. 2016. Распространение дезинформации в социальных сетях. В материалах 25-й Международной конференции Companion on World Wide Web (WWW ’16 Companion). Руководящий комитет международных конференций по всемирной паутине, Республика и кантон Женева, Швейцария, 717–717.

60. Silverman C. 2016. Emergent: средство отслеживания слухов в реальном времени (последний доступ 21017) http://emergent. info

61. Turenne N. 2016.
Analyze de données textuelles sous R (Аналитика текстовых данных с R), ISBN: 978-1-78405-107-, издательство ISTE, Лондон, Великобритания, 318 стр. [Google Scholar]

62. URL-Twitter https: //twitter.com/search-advancedhttp://www.twitter.com/.

63. Bernard P., Lecomte J., Dendien J., Pierrel J.M. 2002. Компьютеризированные лингвистические ресурсы исследовательской лаборатории ATILF для лексического и текстового анализа: Frantext, TLFi и программное обеспечение Stella 3rd International Conference on Language Resources and Evaluation , Лас-Пальмас, Канарские острова, Испания.

64. Гейфф Б., К. Нехби. 2009. TEI Est Républicain. (дата обращения 2017 г.) http://www.cnrtl.fr/corpus/estrepublicain/

65. Бернард Л. 2000. Справочное руководство для пользователей Британского национального корпуса. (дата обращения 2017 г.) URL: http://www.natcorp.ox.ac.uk/docs/userManual/

66. Дэвис М., The Corpus of Contemporary American English (COCA): 400+ миллионов слов, 1990- настоящее время (2008 г. ). Доступно на http://www.americancorpus.org. (дата обращения 2017 г.) (http://corpus.byu.edu/coca/).

Фейковые новости и распространение дезинформации: обзор исследований

Пока слишком рано говорить о том, окажут ли попытки Google и Facebook пресечь фейковые новости существенное влияние. Но сфабрикованные истории, выдающие себя за серьезную журналистику, вряд ли исчезнут, поскольку они стали для некоторых писателей средством зарабатывания денег и потенциального влияния на общественное мнение. Даже когда американцы признают, что фальшивые новости вызывают путаницу в отношении текущих проблем и событий, они продолжают их распространять. Опрос, проведенный исследовательским центром Pew Research Center в декабре 2016 года, показывает, что 23 процента взрослых американцев сознательно или неосознанно делились фейковыми новостями с друзьями и другими людьми.

Термин «фейковые новости» может означать разные вещи в зависимости от контекста. Новостную сатиру часто называют фальшивыми новостями, как и пародии, такие как имитационный выпуск новостей «Субботним вечером в прямом эфире» Weekend Update. Большая часть фейковых новостей, наводнивших Интернет во время сезона выборов 2016 года, состояла из письменных материалов и записанных сегментов, продвигающих ложную информацию или увековечивающих теории заговора. Некоторые новостные организации опубликовали отчеты, освещающие примеры мистификаций, фальшивых новостей и дезинформации в день выборов 2016 года9.0003

Средства массовой информации много писали о фейковых новостях и других формах дезинформации, но ученые все еще пытаются понять ее — например, как она распространяется и почему некоторые люди верят ей и даже ищут ее. Ниже Journalist’s Resource собрал воедино академические исследования, чтобы помочь отделам новостей лучше понять проблему и ее воздействие. Два других ресурса, которые могут оказаться полезными, — это советы Института Пойнтера по разоблачению фейковых новостей и Партнерская сеть First Draft — глобальное сотрудничество отделов новостей, платформ социальных сетей и организаций по проверке фактов, которое было запущено в сентябре 2016 года для борьбы с фейковыми новостями. В середине 2018 года 9Управляющий редактор 0007 JR Дениз-Мари Ордвей написала статью для Harvard Business Review , в которой объяснила, что исследователи знают на сегодняшний день о количестве дезинформации, потребляемой людьми, почему они ей верят и как с ней бороться.

—————————

«Наука фейковых новостей»
Лазер, Дэвид М. Дж.; и другие. Science , март 2018 г. DOI: 10.1126/science.aao2998.

Резюме: «Рост фальшивых новостей подчеркивает разрушение давних институциональных барьеров против дезинформации в эпоху Интернета. Озабоченность проблемой носит глобальный характер. Однако многое остается неизвестным в отношении уязвимости отдельных лиц, учреждений и общества для манипуляций со стороны злоумышленников. Нужна новая система гарантий. Ниже мы обсудим существующие исследования в области социальных и компьютерных наук, касающиеся веры в фальшивые новости и механизмы их распространения. Фейковые новости имеют долгую историю, но мы сосредоточимся на оставшихся без ответа научных вопросах, возникших в связи с распространением их последнего, политически ориентированного воплощения. Помимо избранных ссылок в тексте, рекомендуемое дополнительное чтение можно найти в дополнительных материалах».

«Кто попадается на фейковые новости? Роли восприятия чуши, преувеличения, фамильярности и аналитического мышления»
Пенникук, Гордон; Рэнд, Дэвид Г., май 2018 г. Доступно на SSRN. DOI: 10.2139/ssrn.3023545.

Abstract:  «Неверные убеждения представляют угрозу для демократии, а фальшивые новости представляют собой особенно вопиющий и прямой способ распространения неверных убеждений через социальные сети. Здесь мы представляем три исследования (MTurk, N = 1606), изучающих когнитивно-психологический профиль людей, ставших жертвами фейковых новостей. Мы находим последовательные доказательства того, что склонность приписывать глубину случайно сгенерированным предложениям — восприимчивость к псевдоглубокой чуши — положительно коррелирует с восприятием точности фейковых новостей и отрицательно — со способностью различать фальшивые и настоящие новости (распознавание правды СМИ). Соответственно, люди, которые преувеличивают уровень своих знаний (т. е. несут чушь), также воспринимают фальшивые новости как более точные. И наоборот, тенденция приписывать глубину прототипически глубоким (не бредовым) цитатам не связана с распознаванием правды средствами массовой информации; и оба показателя глубины положительно коррелируют с готовностью делиться как фальшивыми, так и реальными новостями в социальных сетях. Мы также воспроизводим предыдущие результаты, касающиеся аналитического мышления, которое отрицательно коррелирует с воспринимаемой точностью фальшивых новостей и положительно с распознаванием правды СМИ, и проливаем дополнительный свет на эту взаимосвязь, показывая, что она не регулируется наличием или отсутствием информации о новом заголовке. источник (что не влияет на предполагаемую точность) или предварительное знакомство с заголовками новостей (что положительно коррелирует с предполагаемой точностью фальшивых и реальных новостей). Наши результаты показывают, что вера в фальшивые новости имеет такие же когнитивные свойства, как и другие формы восприимчивости к чуши, и подчеркивают важную роль, которую аналитическое мышление играет в распознавании дезинформации».

«Социальные сети и фейковые новости на выборах 2016 года»
Allcott, Hunt; Генцков, Мэтью. Рабочий документ для Национального бюро экономических исследований, № 23089, 2017 г.

Резюме: «Мы представляем новые доказательства роли ложных историй, циркулирующих в социальных сетях перед президентскими выборами в США в 2016 году. Опираясь на данные об аудитории, архивы веб-сайтов, проверяющих факты, и результаты нового онлайн-опроса, мы обнаруживаем: (i) социальные сети были важным, но не доминирующим источником новостей в преддверии выборов, с 14 процентами американцы называют социальные сети своим «самым важным» источником новостей о выборах; (ii) из известных ложных новостей, появившихся за три месяца до выборов, сообщения в пользу Трампа были опубликованы в Facebook в общей сложности 30 миллионов раз, а сообщения в пользу Клинтон — восемь миллионов раз; (iii) средний американец увидел и запомнил 0,92 фальшивых новости в поддержку Трампа и 0,23 фальшивых новостей в поддержку Клинтона, причем чуть более половины тех, кто вспомнил, что видел фальшивые новости, поверили им; (iv) чтобы фальшивые новости изменили исход выборов, одна фейковая статья должна была иметь такой же убедительный эффект, как 36 рекламных роликов на телевидении».

«Развенчание: метаанализ психологической эффективности сообщений против дезинформации»
Чан, Ман-пуи Салли; Джонс, Кристофер Р.; Джеймисон, Кэтлин Холл; Альбаррасин, Долорес. Psychological Science , сентябрь 2017 г. DOI: 10.1177/0956797617714579.

Резюме: «В этом метаанализе изучались факторы, лежащие в основе эффективных сообщений для противодействия установкам и убеждениям, основанным на дезинформации. Поскольку дезинформация может привести к неправильным решениям по важным вопросам, она является постоянной и ее трудно исправить, ее развенчание является важной научной и государственной целью. Этот метаанализ (k = 52, N = 6878) выявил большие эффекты представления дезинформации (ds = 2,41–3,08), опровержения (ds = 1,14–1,33) и устойчивости дезинформации перед лицом разоблачения (ds = 0,75). –1,06). Настойчивость была сильнее, а эффект разоблачения был слабее, когда аудитория приводила доводы в поддержку первоначальной дезинформации. Подробное разоблачающее сообщение положительно коррелировало с эффектом разоблачения. Удивительно, однако, что подробное разоблачающее сообщение также положительно коррелировало с эффектом постоянства дезинформации».

«Устранение дезинформации о событиях: экспериментальная проверка причинно-следственных связей»
Найхан, Брендан; Рейфлер, Джейсон. Журнал экспериментальной политической науки , 2015. doi: 10.1017/XPS.2014.22.

Abstract: «Дезинформацию бывает очень трудно исправить, и она может иметь длительные последствия даже после того, как она будет дискредитирована. Одной из причин такой настойчивости является то, как люди делают причинные выводы на основе доступной информации о данном событии или результате. В результате ложная информация может продолжать влиять на убеждения и отношения даже после разоблачения, если ее не заменить альтернативным причинно-следственным объяснением. Мы проверяем эту гипотезу, используя экспериментальную парадигму, адаптированную из литературы по психологии об эффекте продолжающегося влияния, и обнаруживаем, что причинное объяснение необъяснимого события значительно эффективнее, чем отрицание, даже когда отрицание подкрепляется необычайно сильными доказательствами. Этот результат имеет важное значение для того, как наиболее эффективно противостоять дезинформации о противоречивых политических событиях и результатах».

«Слухи и реформа здравоохранения: эксперименты с политической дезинформацией»
Беринский, Адам Дж. Британский журнал политических наук , 2015. doi: 10.1017/S0007123415000186.

Abstract: «Эта статья исследует веру в политические слухи, связанные с реформами здравоохранения, принятыми Конгрессом в 2010 году. Опровержение слухов заявлениями из маловероятных источников может при определенных обстоятельствах повысить готовность граждан отвергать слухи независимо от их политические пристрастия. Такие эффекты достоверности источника, хотя и хорошо известны в литературе по политическому убеждению, не применялись к изучению слухов. Хотя доверие к источникам кажется эффективным инструментом для развенчания политических слухов, риски остаются. Основываясь на психологических исследованиях «беглости» — легкости запоминания информации, — в этой статье утверждается, что слухи приобретают силу благодаря знакомству. Попытка опровергнуть слухи прямым опровержением может облегчить их распространение за счет увеличения беглости речи. Эмпирические результаты показывают, что простое повторение слуха увеличивает его силу».

«Слухи и поддельные информационные смеси: роль Интернета в спекулятивной политике»
Роецки, Эндрю; Мераз, Шарон. New Media & Society , 2016. doi: 10.1177/1461444814535724.

Abstract: «Всемирная паутина изменила динамику передачи информации и повестку дня. Факты смешиваются с полуправдой и неправдой, создавая искусственные информационные бленды (FIB), которые стимулируют спекулятивную политику. Мы определяем информационную среду, которая отражает и способствует поляризованной политической системе, и разрабатываем методологию, которая измеряет их взаимодействие. Мы делаем это, исследуя эволюцию двух сопоставимых заявлений во время президентской кампании 2004 года в трех потоках данных: (1) веб-страницы, (2) поисковые запросы Google и (3) освещение в СМИ. Мы считаем, что сети недостаточно для распространения дезинформации, но она занимает лидирующие позиции в повестке дня для традиционных СМИ. Мы не находим доказательств равенства влияния сетевых игроков».

«Анализ того, как люди ориентируются и распространяют слухи в социальных сетях, путем просмотра бесед»
Zubiaga, Arkaitz; и другие. PLOS ONE, 2016. doi: 10.1371/journal.pone.0150989.

Abstract: «По мере появления экстренных новостей люди все больше полагаются на социальные сети, чтобы быть в курсе последних обновлений. Использование социальных сетей в таких ситуациях связано с оговоркой, что новая информация, публикуемая по частям, может способствовать распространению слухов, многие из которых остаются непроверенными еще долгое время после их публикации. Однако мало что известно о динамике жизненного цикла слухов в социальных сетях. В этой статье мы представляем методологию, которая позволила нам собрать, идентифицировать и аннотировать набор данных из 330 потоков слухов (4842 твита), связанных с 9новостные события. Мы анализируем этот набор данных, чтобы понять, как пользователи распространяют, поддерживают или опровергают слухи, которые впоследствии оказываются истинными или ложными, путем выделения двух уровней статуса в жизненном цикле слухов, т. е. до и после определения их статуса правдивости. Выявление слухов, связанных с каждым событием, а также твитов, которые разрешали каждый слух как истинный или ложный, выполняли журналисты из исследовательской группы, которые отслеживали события в режиме реального времени. Наше исследование показывает, что слухи, которые в конечном итоге оказались правдивыми, как правило, разрешаются быстрее, чем те, которые оказались ложными. В то время как можно легко увидеть, как пользователи отрицают слухи после того, как они были опровергнуты, пользователи, похоже, менее способны отличить истинные слухи от ложных, когда их правдивость остается под вопросом. Фактически, мы показываем, что среди пользователей преобладает тенденция поддерживать каждый непроверенный слух. Мы также анализируем роль различных типов пользователей и обнаруживаем, что пользователи с высокой репутацией, такие как новостные организации, стараются публиковать хорошо обоснованные заявления, которые кажутся достоверными и сопровождаются доказательствами. Тем не менее, это часто оказывается непроверенной информацией, порождающей ложные слухи. Наше исследование подтверждает необходимость разработки надежных методов машинного обучения, которые могут помочь в режиме реального времени оценить достоверность слухов. Результаты нашего исследования дают полезную информацию для достижения этой цели».

«Майли, CNN и The Onion»
Берковиц, Дэн; Шварц, Дэвид Аса. Журналистская практика , 2016. doi: 10.1080/17512786.2015.1006933.

Abstract: «После тяжелого выступления Майли Сайрус в программе Video Music Awards, CNN разместила эту историю в верхней части своего веб-сайта. The Onion — организация по производству фейковых новостей — затем запустила сатирическую колонку, якобы написанную веб-редактором CNN, объясняющую это решение. С помощью текстового анализа эта статья демонстрирует, как пятая власть, состоящая из блоггеров, обозревателей и фейковых новостных организаций, работала над возвращением мейнстримной журналистики в свои профессиональные границы».

«Эмоции, пристрастность и неправильное восприятие: как гнев и тревога смягчают влияние предвзятости на восприимчивость к политической дезинформации»

Weeks, Brian E. Journal of Communication /1jcom1: 2015.1jcom1: 2015.1 doi .12164.

Abstract: «Граждан часто дезинформируют о политических вопросах и кандидатах, но обстоятельства, при которых возникают ошибочные убеждения, до конца не изучены. Это экспериментальное исследование демонстрирует, что независимое переживание двух эмоций, гнева и беспокойства, отчасти определяет, будут ли граждане относиться к дезинформации предвзято или непредвзято. Гнев поощряет пристрастную, мотивированную оценку неисправленной дезинформации, которая приводит к убеждениям, согласующимся с поддерживаемой политической партией, в то время как беспокойство иногда способствует первоначальным убеждениям, основанным не столько на партийности, сколько на информационной среде. Однако воздействие исправлений повышает точность убеждений, независимо от эмоций или пристрастия. Результаты показывают, что уникальный опыт гнева и беспокойства может влиять на точность политических убеждений, усиливая или ослабляя влияние партийности».

«Выявление лжи для новостей: три типа фейков»
Рубин Виктория Л.; Чен, Имин; Конрой, Найл Дж. Труды Ассоциации информационных наук и технологий , 2015, Vol. 52. doi: 10.1002/pra2.2015.145052010083.

Резюме: «Система обнаружения поддельных новостей призвана помочь пользователям обнаруживать и отфильтровывать разновидности потенциально вводящих в заблуждение новостей. Прогнозирование вероятности того, что конкретная новость намеренно вводит в заблуждение, основано на анализе ранее увиденных правдивых и ложных новостей. Нехватка ложных новостей, доступных в виде корпусов для прогнозного моделирования, является основным камнем преткновения в этой области обработки естественного языка (NLP) и обнаружения обмана. В этой статье обсуждаются три типа фейковых новостей, каждый из которых отличается от настоящих серьезных репортажей, и взвешиваются их плюсы и минусы в качестве основы для текстовой аналитики и прогнозного моделирования. Фильтрация, проверка и проверка онлайн-информации по-прежнему имеют важное значение в библиотеке и информатике (LIS), поскольку границы между традиционными новостями и онлайн-информацией стираются».

«Когда фальшивые новости становятся реальными: комбинированное воздействие нескольких источников новостей и политическое отношение неэффективности, отчуждения и цинизма»
Балмас, Мейтал. Коммуникационные исследования , 2014, Том. 41. doi: 10.1177/0093650212453600.

Abstract: «Это исследование оценивает возможные связи между просмотром фейковых новостей (т. е. политической сатиры) и неэффективным, отчужденным и циничным отношением к политическим кандидатам. Используя данные опроса, собранные во время избирательной кампании в Израиле в 2006 году, исследование предоставляет доказательства косвенного положительного эффекта просмотра фальшивых новостей на формирование чувства неэффективности, отчуждения и цинизма через медиаторную переменную воспринимаемого реализма фейковых новостей. В рамках этого процесса просмотр жестких новостей служит модератором ассоциации между просмотром фейковых новостей и их воспринимаемым реализмом. Также было продемонстрировано, что воспринимаемый реализм фальшивых новостей сильнее среди людей с высоким уровнем воздействия фальшивых новостей и низким уровнем воздействия жестких новостей, чем среди тех, кто подвергается высокому воздействию как фальшивых, так и достоверных новостей. В целом, это исследование вносит свой вклад в научные знания о влиянии взаимодействия между различными типами использования СМИ на политические эффекты».

«Подделка Сэнди: характеристика и идентификация поддельных изображений в Твиттере во время урагана Сэнди»
Гупта, Адити; Ламба, Хеманк; Кумарагуру, Поннурангам; Джоши, Анупам. Материалы 22-й Международной конференции по всемирной паутине , 2013 г. doi: 10.1145/2487788.2488033.

Abstract: «В современном мире социальные сети играют жизненно важную роль во время реальных событий, особенно кризисных. Освещение событий в социальных сетях имеет как положительные, так и отрицательные последствия. Он может использоваться властями для эффективного управления стихийными бедствиями или злоумышленниками для распространения слухов и фальшивых новостей. Цель этой статьи — осветить роль Twitter во время урагана «Сэнди» (2012 г.) в распространении поддельных изображений о катастрофе. Мы выявили 10 350 уникальных твитов, содержащих поддельные изображения, которые были распространены в Твиттере во время урагана «Сэнди». Мы провели анализ характеристик, чтобы понять временную, социальную репутацию и модели влияния на распространение поддельных изображений. Восемьдесят шесть процентов твитов, распространяющих поддельные изображения, были ретвитами, поэтому оригинальных твитов было очень мало. Наши результаты показали, что первые 30 пользователей из 10 215 пользователей (0,3 процента) получили 90 процентов ретвитов поддельных изображений; также сетевые ссылки, такие как отношения подписчиков в Твиттере, очень мало (всего 11 процентов) способствовали распространению этих URL-адресов поддельных фотографий. Затем мы использовали модели классификации, чтобы отличить поддельные изображения от реальных изображений урагана «Сэнди». Наилучшие результаты были получены с помощью классификатора Decision Tree, мы получили 97-процентную точность предсказания поддельных изображений от реальных. Кроме того, функции на основе твитов очень эффективно отличали твиты с поддельными изображениями от реальных, в то время как производительность функций на основе пользователей была очень низкой. Наши результаты показали, что автоматизированные методы могут использоваться для идентификации реальных изображений от поддельных изображений, размещенных в Twitter».

«Влияние реальных новостей на «фейковые новости»: интертекстуальные процессы и политическая сатира»
Брюэр, Пол Р.; Янг, Даннагал Голдтуэйт; Морреале, Мишель. Международный журнал исследований общественного мнения , 2013 г. doi: 10.1093/ijpor/edt015.

Abstract: «Это исследование основано на исследованиях политического юмора, мета-освещения в прессе и интертекстуальности, чтобы изучить влияние новостей о политической сатире на аудиторию. В анализе используются экспериментальные данные, чтобы проверить, повлияло ли освещение в новостях Super PAC Стивена Колберта на знания и мнение о Citizens United, а также на политическое доверие и внутреннюю политическую эффективность. Он также проверяет, зависели ли такие эффекты от предыдущего просмотра The Colbert Report (сатирического телешоу Колберта) и традиционных новостей. Результаты показывают, что освещение сатиры в новостях может влиять на знания, мнения и политическое доверие. Кроме того, постоянные зрители сатиры могут испытать более сильное влияние на мнение, а также повышенную внутреннюю эффективность, когда потребляют новости о проблемах, ранее освещавшихся в сатирических программах».

«С помощью Facebook, блогов и фейковых новостей подростки отвергают журналистскую «объективность»»
Марчи, Регина. Journal of Communication Inquiry , 2012. doi: 10.1177/0196859912458700.

Abstract: «Эта статья исследует новостное поведение и отношение подростков, недостаточно изученных демографических групп в исследованиях молодежи и средств массовой информации.