Как измерить предвзятость газет и телеканалов? |Comment mesurer les partis pris des médias?

Автор: Лейла Бабаева, Лозанна, 22.08.2019.

Дезинформация не страшна тем, кого в газетах интересуют только кроссворды (pixabay.com)

Способ сделать это придумали исследователи Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL): разработали алгоритм, анализирующий подборки новостей и характер их подачи.|
Le moyen de le faire est présenté par les chercheurs de l’Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL): il s’agit d’un algorithme qui analyse les sélections des sujets d’actualité et la manière de les traiter.

Насколько отличается тон журналистских статей в зависимости от принадлежности издания к той или иной медиагруппе? Внимательные читатели сразу скажут: «Значительно!», и будут правы, потому что теперь тому есть научное подтверждение. Разработанный алгоритм полезен не только тем, что помогает увидеть отличия, но и тем, что позволяет обнаружить возможную предвзятость в освещении разных событий телеканалами, газетами, журналами и радиостанциями.

Представитель группы исследователей Жереми Раппа объяснил в интервью журналу Bilan, что главная цель проекта – возродить в читателях доверие к СМИ. Этого можно добиться при полной прозрачности источников новостей, гарантировать которую и призван алгоритм – в эпоху, когда все мы сталкиваемся с проблемой дезинформации, люди должны знать, кто или что оказывает влияние на СМИ.

Написанная швейцарцами программа перелопатила 500 млн статей из 8 тыс. источников за последние три года, проанализировав подборки новостей и сгруппировав их по сходству и различиям. Первый результат: алгоритм позволяет видеть, что сразу после покупки журнала или телеканала редакторская политика претерпевает существенные изменения. На сегодня такие результаты касаются, прежде всего, американских СМИ, поскольку многие из них в последние годы сменили владельцев. В этом Жереми видит явный признак давления экономических кругов на средства массовой информации.

Проблема, с которой столкнулись ученые – любая подборка новостей изначально субъективна, так как составлена на основе оценки человеком, поэтому рассматривать ее можно только в сравнении с подборками из других изданий. Справившись с этим, на следующем этапе алгоритм старается предсказать вероятность того, что телеканал или газета будет освещать конкретную новость, исходя из собранных данных о редакционной политике.

В планах ученых – запуск в следующем году платформы, на которой любой желающий сможет увидеть, как подаются новости в Швейцарии и мире. На этом же сайте будут публиковаться результаты исследований, посвященных случаям дезинформации. Прекрасное начинание, мы желаем специалистам EPFL удачи в этом деле, главное – чтобы их платформа сама не оказалась под чьим-то влиянием. Кроме того, такой инструмент мощнее, чем кажется на первый взгляд: стоит умелому программисту внести в него изменения, и он будет не искать предвзятость, а выдавать ее за объективность. Мы не говорим, что швейцарские исследователи придут к этому, но их программу можно скопировать, написать подобную и т.д. Одна надежда на то, что такого не случится.

экономика

Добавить комментарий

Комментарии (1)

Rouslan Partyka августа 22, 2019

Эта штука, судя по всему, не столько про дезинформацию, сколько про выявление информационных кампаний посредством анализа частотности лексических конструкций. Идея, мягко говоря, не новая, и уже давно стало понятно, что в интернете, где 99% "новостей" просто скопированы с других сайтов, этот трюк мало что даёт. Собственно, единственная полезная функция такого анализа – возможность выявить источник новости и пути её распространения, но и эта возможность довольно призрачна, с учётом практики массированных вбросов через соцсети. Зато можно будет с лёгким сердцем объявлять дезинформацией любую новость, у которой обнаружатся корни в "неправильных" СМИ. И кстати, умелый программист даже не понадобится. Какие СМИ считать обжигающей окопной правдой, а какие – зловредной пропагандой, решать станут те, кому доверят подготовку обучающих наборов данных. Так гидра тоталитаризма прорастает сквозь студенческие игры с машинным обучением. :)