Социальные сети упростили обмен информацией: кнопки «лайк» и «поделиться» позволяют быстро распространять посты. Исследователи отмечают, что сенсационные записи часто получают много репостов и это помогает дезинформации распространяться быстрее.
Команда из Университета Копенгагена создала компьютерную модель, имитирующую распространение информации на платформах вроде X, Bluesky и Mastodon. В модели добавление небольшой цифровой задержки перед репостом уменьшает общее число репостов и снижает импульсивные репосты.
Но простое «трение» не всегда улучшает качество контента. Поэтому в модель ввели элемент обучения — короткое всплывающее окно с вопросами о том, что такое дезинформация и как платформы с ней борются. Когда задержка сочеталась с обучением, среднее качество распространяемых постов значительно повышалось. Следующий шаг — испытания в реальных условиях и экспериментальные платформы для науки.
Сложные слова
- дезинформация — ложные сведения, вводящие людей в заблуждениедезинформации
- репост — повторное размещение чужого сообщения в интернетерепостов, репосты, репостом
- задержка — короткий промежуток времени перед действием в системезадержки
- модель — упрощённое представление реальной системы для изучения
- распространение — процесс, когда что-то передаётся многим людям
- обучение — процесс получения знаний или навыковобучения
- всплывающее окно — маленькое окно на экране с сообщением или вопросом
- качество — уровень полезности или точности материала
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Как вы думаете, будет ли цифровая задержка эффективна на реальных платформах? Почему да или нет?
- Какие ещё способы обучения пользователей против дезинформации вы могли бы предложить, кроме всплывающего окна?
- Часто ли вы сами репостите посты сразу или сначала проверяете информацию? Почему вы так делаете?
Похожие статьи
Алгоритмы объясняют превращение пропана в пропилен
Учёные из Университета Рочестера создали алгоритмы, которые выявляют атомные характеристики превращения пропана в пропилен на нанокатализаторах. Работа показывает роль металлической и оксидной фаз и может помочь в других промышленных реакциях.
Как гражданское общество отвечает на искусственный интеллект
В апреле 2026 Global Voices опубликовал серию о людских перспективах на AI. В рамках проекта IRIS при поддержке Luminate и Open Society Foundations подготовили 10 кейсов из разных регионов, которые показывают адаптацию, сопротивление и инновации.
Уязвимость VillainNet в самоуправляемых автомобилях
Исследователи обнаружили уязвимость в AI «суперсетях», которая позволяет скрыть «заднюю дверь» в подсети. При выборе такой подсети она активируется и может захватить управление автомобилем, поэтому учёные призывают усилить защиту.