Modernaj sociaj retoj faciligas rapidan dividon de enhavo, kaj tio ankaŭ akcelas la disvastiĝon de misinformado. Esploristoj observis, ke algoritmoj ofte promociigas sensaciajn afiŝojn kiuj ricevas multajn dividojn, kaj tio plifortigas la problemon.
En studo publikigita en npj Complexity, esploristoj de la Universitato de Kopenhago proponas simplan rimedon: igi la dividon iomete malpli facila per mallonga cifereca paŭzo. PhD-aspiranto Laura Jahn kaj profesoro Vincent F. Hendricks klarigas, ke mallonga interrompo povas doni al homoj tempon por pripensi kion ili dividas.
La teamo testis komputilan modelon kiu simulas kiel informo disvastiĝas en platformoj kiel X, Bluesky kaj Mastodon. Ili trovis ke frikcio ofte malpliigas la nombron de redividoj, sed ne ĉiam plibonigas la enhavkvaliton. Por tion plifortigi, oni aldonis mallongan lernan elementon, ekzemple pop-up-mesaĝon kun mallonga kvizo pri misinformado kaj platformaj reguloj. Kombinante frikcion kaj lernadon, la modelo montris pli altan averaĝan kvaliton de la dividitaj afiŝoj.
Malfacilaj vortoj
- misinformado — malĝustaj aŭ trompaj informoj por misgvidi homojn
- algoritmo — komputila regulo aŭ paŝo por elekti enhavonalgoritmoj
- frikcio — malgranda malhelpo kiu malrapidigas agadon
- paŭzo — mallonga interrompo aŭ tempo por pripensi
- lerna elemento — mallonga mesaĝo aŭ ekzerco por doni instruonlernan elementon
- platformo — retejo aŭ servo kie homoj dividas enhavonplatformoj
- redivido — sendado de sama afiŝo al aliaj uzantojredividoj
Konsilo: ŝovu la musmontrilon, fokusu aŭ tuŝu la reliefigitajn vortojn en la artikolo por vidi rapidajn difinojn dum legado aŭ aŭskultado.
Diskutaj demandoj
- Ĉu mallonga cifereca paŭzo povus ŝanĝi vian kutimon pri dividi enhavon? Kial aŭ kial ne?
- Kia mallonga lernelemento (mesaĝo, kvizo aŭ alia) laŭ vi plej efikas por malhelpi misinformadon?
- Ĉu vi preferus platformon kun pli da frikcio por malpli da malĝusta enhavo? Klarigu viajn kialojn.
Rilataj artikoloj
Algoritmoj kiuj klarigas kiel propano transformiĝas al propeno
Esploristoj ĉe University of Rochester kreis algoritmojn kiuj montras atomajn detalojn pri kiel nanoskalaj kataliziloj konvertas propanon al propeno. La rezultoj aperis en Journal of the American Chemical Society kaj povas helpi industrion.
Sensiloj kaj AI por monitori sanon ĉe ALS
Grupo ĉe la University of Missouri testas sistemon kiu kombinas hejmajn sensilojn kaj artefaritan inteligentecon por sekvi sanŝanĝojn ĉe homoj kun ALS. La teamo validigas la datumojn kaj poste uzos prognozajn modelojn kaj klinikajn alarmojn.
Kiel mikroskopaj trajtoj konstruas grandajn cerbajn retojn
Studo en Nature Communications montras kiel ĉelaj kaj molekulaj trajtoj subtenas grand-skalaajn cerbajn retojn. La teamo kombinis fMRI-skanojn, genetikajn datumojn kaj molekulan bildigon por konekti mikro- kaj makro-nivelon.