कोपनहेगन विश्वविद्यालय की टीम ने भ्रामक सूचना के प्रसार को धीमा करने के लिए एक आसान उपाय सुझाया: साझा करने की प्रक्रिया में थोड़ी डिजिटल घर्षण डालना। टीम ने कंप्यूटर मॉडल का उपयोग कर X, Bluesky और Mastodon जैसे प्लेटफॉर्मों पर सूचना के प्रसार का अनुकरण किया। मॉडल ने दिखाया कि छोटी वृद्धि से शेयरों की संख्या घट सकती है, पर घर्षण अकेले हमेशा सामग्री की गुणवत्ता बेहतर नहीं बनाता।
इसी कारण शोधकर्ताओं ने मॉडल में एक सीखने वाला घटक जोड़ा। यह घटक उपयोगकर्ताओं को छोटे पॉप-अप या प्रश्न के माध्यम से सोचने के लिए प्रेरित करता है—उदाहरण के लिए भ्रामक सूचना कैसे परिभाषित होती है और प्लेटफॉर्म ने फर्जी खबरों से निपटने के लिए क्या किए हैं। Hendricks और Jahn के अनुसार, जब घर्षण और यह शिक्षण चरण एक साथ जोड़ा गया, तो साझा की गई पोस्टों की औसत गुणवत्ता महत्वपूर्ण रूप से बढ़ गई।
अगला कदम वास्तविक दुनिया के परीक्षण हैं। शोधकर्ता चाहते हैं कि टेक कंपनी इस विचार को अपने प्लेटफॉर्म पर आजमाएँ ताकि देखा जा सके कि निम्न-गुणवत्ता सामग्री पर एंगेजमेंट घटता है और उपयोगकर्ता भ्रामक सूचना पहचानना सीखते हैं। यदि बड़े प्लेटफ़ॉर्म सहयोग नहीं करते, तो टीम उपलब्ध अनुकरण किए गए प्लेटफॉर्म का उपयोग जारी रखेगी। यह शोध Center for Information and Bubble Studies, University of Copenhagen में किया गया और अध्ययन npj Complexity में प्रकाशित हुआ।
कठिन शब्द
- एल्गोरिदम — कदमों का सेट जो कंप्यूटर निर्णय बनाता है
- संवेगात्मक — भावनाओं को जगाने वाला, प्रतिक्रिया कराए ऐसा
- भ्रामक सूचना — गलत जानकारी जो लोगों को गुमराह कर देभ्रामक सूचनाएँ
- डिजिटल घर्षण — साझा करने की प्रक्रिया में जानबूझकर रुकावट डालना
- अनुकरण — किसी प्रक्रिया या घटना की मॉडल द्वारा नकल
- प्रसार — किसी चीज़ का फैलना या बहुत सारे लोगों तक पहुँचना
युक्ति: जब आप किसी भी भाषा में कहानी पढ़ें या ऑडियो सुनें, तो लेख में हाइलाइट किए गए शब्दों पर होवर/फ़ोकस/टैप करें और तुरंत छोटी-सी परिभाषा देखें।
चर्चा के प्रश्न
- डिजिटल घर्षण डालने से उपयोगकर्ता व्यवहार और प्लेटफॉर्म पर अनुभव पर क्या प्रभाव पड़ सकते हैं? अपने विचार में फायदे और नुकसान लिखिए।
- लेख में पॉप-अप या प्रश्न जैसे शिक्षण चरण का सुझाव है—आप सोचते हैं यह उपयोगकर्ताओं को भ्रामक सूचना पहचानना सिखाने में कितना प्रभावी होगा? कारण दीजिए।
- यदि बड़े प्लेटफ़ॉर्म सहयोग नहीं करते तो अनुकरण किए गए प्लेटफॉर्म पर परीक्षण जारी रखना क्या एक अच्छा विकल्प है? अपने तर्क और संभावित सीमाएँ बताइए।
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