Yalan Haberler Nasıl Yayılıyor ve Beynimiz Bu Salgınla Nasıl Başa Çıkabilir?

Yalan haberler söz konusu olduğunda ne yazık ki çok geçmişe gitmemize gerek kalmıyor, her gün en az gerçekler kadar yalan habere de maruz kalıyoruz.
Görsel Telif:

Yalan haberler söz konusu olduğunda ne yazık ki çok geçmişe gitmemize gerek kalmıyor, her gün en az gerçekler kadar yalan habere de maruz kalıyoruz. Ancak yalan haber denilince akla yalnızca gerçeklerin çarpıtıldığı haberler gelmemeli. Sosyal medyanın bu denli fütursuzca kullanıldığı bir ortamda, milyonlarca okuru veya takipçisi olan gazeteleri bile “clickbait” kaygılarından kaynaklı bazen “troll” hesaplardan ayırt edemez hale gelebiliyoruz. 12 Aralık’ta (2017) en azından güvenilir gördüğümüz pek çok gazetenin internet sitesinde “uzaydan gelecek bir virüsün tüm dünyayı yok edeceği” “haberini” okuduk. Haber kaynağının tek bir yer olduğu, farklı gazetelerin haberi sunuş şekillerinden pekala anlaşılabiliyordu. Nitekim, çok geçmeden gelen tepkiler üzerine, haberin, ilk ortaya atıldığı kaynak tarafından bir özür mesajıyla birlikte yalan olduğu kabul edildi.

Yalan ya da kurgu haberler, elbette ki yeni bir şey değil. Geçmişte de, içerisinde bulunulan dönemin modasına uygun biçimde ideolojik saldırı veya sansasyonel hikayeler gazete satışları vasıtasıyla “viral” haline getirilebiliyordu. Fakat, yanlış bilginin güncel patlaması, elbette ki sosyal medya araçları sayesinde, ulusal ve hatta global düzeyde dahi tartışmalara neden olabilecek ciddi bir problem haline geldi.

Problemin Kaynağı

İnsanlara göre, problemin kaynağı medyadır. Evet bu iddia mantıklıdır, çünkü Facebook ve Twitter gibi sosyal medya platformları, bu tür yanıltıcı ya da hatalı bilgilerin yayılmasını sağladığı noktasında eleştirilere maruz kalıyor. Bu platformlar, herhangi bir kullanıcının veya hatta otomatik botların dahi meşru görünümlü yazılar yayınlamasına izin veriyor ve sonrasında da “beğen” ve “paylaş” yoluyla yalanın bir yangın gibi yayılmasına fırsat sunuyor. Ancak, son zamanlarda Facebook, sahte viral makaleleri çökertmek için yeni araçlar geliştirirken; Twitter, kullanıcıların yanıltıcı, yanlış veya zararlı bilgileri işaretlemesine izin veren yeni bir özellik test ediyor.

Fakat Nature Human Behaviour’da Mayıs (2017) ayında yayımlanan bir araştırma, insan beyninin sınırlılıklarının da yalan haberlerin yayılmasında olağan şüphelilerden birisi olduğunu ortaya koydu. Araştırmaya göre, insanlar aşırı biçimde yeni bilgiyle yüklendiğinde, iyiyi kötüden ayırt etme noktasında başa çıkma mekanizmalarını idealden daha az kullanma eğilimi gösteriyor ve bu noktada da popülaritenin cazibesi kaliteye üstün geliyor. Kısa, dikkat çekici ve veri doygunluğuna ulaşmış bu öldürücü kombinasyon, sahte haberlerin bu kadar etkili bir şekilde yayılmasına olanak tanıyabiliyor. Sosyal medyanın politika ve günlük yaşam üzerindeki önemli etkilerinden kaynaklı, iyi ve kötü bilgi arasında bir ayrım gözetme becerisi bugünün çevrimiçi bilgi ağlarında her zamankinden daha önemli hale geliyor.

Yankı Odası

Araştırmanın yürütücülerinden Nortwestern University’den fizikçi Diego Fregolente Mendes de Oliveira, Twitter ve Facebook gibi sosyal ağlar aracılığıyla, kullanıcıların; günlük olarak, başarıyı elde etmek için rekabet eden çok sayıdaki bulaşıcı bilgi parçasına maruz kaldığını söylüyor. Ancak, riskler daha yüksek olmasına rağmen, sosyal medyada sıkça rastladığımız benzer düşünen grupların dinamikleri, bu grupların toplu yargısını zayıflatabiliyor ve bu da sahte haberlere ilişkin karar verme becerisinin ortaya çıkmasını daha da zorlaştırıyor. Araştırmanın da ortaya koyduğu üzere, çok fazla bilgi verildiğinde, insanlar “manipülasyona açık” hale geliyor.

2016 yılında, aynı araştırma ekibi tarafından yürütülen bir çalışmada, bilginin ve özellikle de “kalitesiz bilginin” veya yalan haberlerin sosyal ağlarda bir salgın gibi nasıl yayıldığına dair ipuçları elde edildi. Araştırma ekibi, sahte haberlerin sosyal medya ağlarında nasıl yayıldığını tahmin etmek için teorik bir model tasarladı. Söz konusu bu model, gerçek insan kullanıcılar veya gerçek “sahte haberler” içermiyordu. Fakat model, kullanıcılar tarafından bildirimde bulunulan sahte ve gerçek haberlerin ortalama oranını hesaplamak için bağımsız gözlemcilerden toplanan verileri  (yine de popüler olan) Facebook ve Twitter’daki çürütülmüş makaleler hakkındaki verilere dayandırdı. Araştırmacılar, bir ağ üzerindeki haber paylaşımında tasarladıkları algoritmayı yürütmek için bu oranı kullandı.

Model, ekibin, kendilerini ayrı ağlara ayıran kişilerin sahtekarlıklara ve sahte bilgi yayılmasına katkıda bulunabileceğini gösterdiği –örneğin; aynı düşünce yapısındaki insanların Facebookta kurduğu sosyal gruplar gibi– bir önceki araştırmada kullanılan tasarıma benzerdi. Düşünce yayıldıkça, bu gruplar içerisindeki insanların, kendisi gibi düşünen arkadaşlarının gönderilerine aykırı bilgiye maruz kalmaları ve sahte haberlerden vazgeçip gerçeği açığa vurabilecekleri imkanın ortaya çıkması daha az olası hale geliyor.

Söz konusu bu algoritma, nispeten düşük bilgi akışlarında, teorik bir sosyal medya kullanıcısının hakikati ve sahte haberleri iyi ayırt edebildiğini ve çoğunlukla orijinal haberler paylaştığını öngörüyordu. Bununla birlikte, araştırmacılar algoritmayı daha büyük ve daha fazla bilgi akışını yansıtacak şekilde değiştirdiğinde, teorik kullanıcının, kaliteli bilgileri kötü bilgilerden daha az ayırt edebildiğini gözlemledi. Yani “timeline”daki bilgi çoğaldıkça, kullanıcılar, gerçek bilgiyi yanlış bilgiden ayırt etme konusunda güçlük yaşıyor.

Popülerlik Etkisi

Öte yandan, araştırmanın ortaya koyduğu bir başka etki ise popülarite etkisi. Kişinin, bir şeyi paylaşmasında kaliteye üstün gelen şeyi büyük oranda popülarite belirliyor. Daha yüksek bilgi akışı seviyesinde, bu etki daha da belirgin hale geliyor. Yani, insanlar, teorik olarak, paylaşmaya karar vermeden önce, bilginin kalitesini değerlendirmek için daha az vakit harcıyor ya da hiç vakit harcamıyordu. Nihayetinde de her bir bilgiye daha az dikkat gösterdikleri için, insanlar sahte haberleri daha yüksek oranlarda paylaşıyorlardı. “Uzaydan gelecek virüs” haberlerinin aldığı “retweet” ve paylaşım sayısının nasıl çok yüksek rakamlara ulaştığını anımsayın.

Modellenen en yüksek oranlarda, bir bilginin kalitesinin, bu bilgilerin popülerliği üzerinde sıfır etkiye sahip olduğu görülüyor. Burada hem aşırı bilgi yükünün hem de sınırlı dikkatin, sistemin ayırt edici gücünün bozulmasına katkıda bulunduğunu görüyoruz. Model, bariz sınırlılıklara sahip olsa da, yalan haberlerin nasıl yayıldığına dair bizlere bazı ipuçları sunuyor.

Aşırı Bilgi Yüklemesi Manipülasyonu Kolaylaştırıyor

Boğaziçi Üniversitesi bilgisayar mühendisliği bölümünden Haluk Bingöl, sosyal normların; geleneksel olarak, gerçeğin yanlışın üstesinden gelme noktasında doğal bir güce sahip olduğu ve benzer şekilde, iyilerin de nihayetinde kötülere üstün geleceği kabullerine dayandığını, ancak ilginçtir ki, bunun ampirik olarak hiç test edilmediğini söylüyor. Bingöl’e göre, araştırma sonuçları, söz konusu yayılma olduğunda, kaliteli bilginin kalitesinin her zaman kazanan olmadığının altını çiziyor. Oliveira’nın araştırması, Haluk Bingöl’ün bilgi miktarı ve seçim ilişkisi üzerine yürüttüğü ve Eylül 2014’te Phsical Review E‘de yayımlanan araştırmasıyla uyumluluk gösteriyor. Bingöl, araştırmasında, müşteriye daha fazla seçenek sunulduğunda, satıcı belirli bir ürünü öneriyorsa bu önerinin müşteri için daha fazla önem taşıdığı bulgusuna ulaştı. Bir diğer ifadeyle, seçenek sayısını yapay olarak arttırırsanız, pazarlama noktasında daha iyi sonuçlar elde edebilirsiniz. Yani, kişiyi bilgiye boğarsanız, onu manipüle etmeniz de o kadar kolaylaşır.

Ancak Oliveira’nın modeline dair daha kuşkulu yaklaşanlar da var. İtalya’daki IMT School for Advanced Studies Lucca’dan bilgisayar bilimcisi Walter Quattrociocchi’ye göre, araştırmada, karmaşık sosyal dinamiklerin aşırı basitleştirilmesi yanıltıcı olabilir. Örneğin, kullanılan model, sosyal medya kullanıcılarına aynı oranda yeni bilgiler sunulduğuna ilişkin basitleştirilmiş bir varsayım üzerinde çalıştı ve bu kullanıcıların hepsi için de aynı dikkat boşluklarına sahip oldukları kabulüyle başlandı. Quattrociocchi, diğer araştırmaların, doğrulama sapmalarının (bir fikir hakkında olumlu bir görüş oluşturduktan sonra bu görüşle çelişecek bilgilere değer vermeme) ve Oliveira’nın modelinin dışında kalan diğer faktörlerin çevrimiçi bilgi yayılımını nasıl önemli ölçüde etkileyebileceğini gösterdiğini belirtiyor.

Ne Yapmalı?

Gelecekte yapılacak araştırmalarla, Oliveira; bir kişinin, bilginin paylaşımcısı ile olan ilişkisini nasıl etkilediği ve mevcut inançlarıyla çelişen çevrimiçi bilgi aldıktan sonra insanların fikirlerini değiştirme ihtimali de dahil olmak üzere diğer bazı gerçeklerle modelini geliştirmeyi umuyor.

Günün sonunda yalan haber paylaşan olmamak için, online olarak paylaşmayı düşündüğümüz her şeyi dikkatlice okumanın, online bir yankı odasında sıkışıp kalmamak adına kaliteli bilgi paylaşımında bulunan hesapları takip etmenin ve güvenilir gördüğümüz kişilerin dahi paylaştığı her şeyi gerçek olarak etiketlememenin faydalı olacağını söyleyebiliriz. Oliveira’nın değindiği ve hepimizin dikkat etmesi gereken bir uyarıyla sonlandıralım: “Arkadaşlarımızın iyi birer editör olmadığı, objektiflik ve güvenilirlikten ziyade duyguları ve önyargılarıyla hareket edebilen bireyler olabilecekleri ihtimallerini aklımızdan çıkarmamalıyız.” 

Kaynak ve İleri Okuma

Etiket
  • Projelerimizde bize destek olmak ister misiniz?
  • Dilediğiniz miktarda aylık veya tek seferlik bağış yapabilirsiniz.
  • Destek Ol
Yorum Yap (0 )

Yorum yapabilmek için giriş yapmalısınız.

Bunlar da ilginizi çekebilir

Bağış Yap, Destek Ol!
Projelerimizde bize destek olmak isterseniz,
Patreon üzerinden
bütçenizi zorlamayacak şekilde aylık veya tek seferlik bağışta bulunabilirsiniz.
E-Bülten Üyeliği
Duyurulardan e-posta ile
haberdar olmak istiyorum.
Reklam Reklam Ver
Arşiv