Twitter’daki Gerçek Haberleri Belirleyecek Algoritma Geliştirildi

Kim demiş yapay zeka sahte haberleri fark edemez diye?

Günümüzde Usame Bin-Laden baskını, Boston Koşusu Bombalaması, Pilot Scully’nin Hudson nehrine yaptığı kahramanca acil iniş gibi son dakika haberleri ana akım medyada yayımlanmadan çok önce Twitter’da paylaşılmakta. Reuters’ın kendi içinde yaptığı araştırmaya göre son dakika haberlerinin yaklaşık %20’si önce Twitter’da yayımlanıyor. Bu seneki Amerikan Başkanlık seçimleri turlarındaki tweetler de gösterdi ki, sahte haberler de gerçek haberler kadar çabuk yayılıp kabul görüyor.

Reuters’ın bu probleme cevabı ise News Tracer (Haber Takipçisi) isimli yeni programı. Yeni bir algoritmaya sahip bu sistem gün içerisinde yayımlanan bütün tweetleri (günlük 500 milyon civarı) tarayarak reklamları, tanıtımları, gereksiz ve kişisel haber değeri taşıyan tweetleri diğerlerinden ayırıyor. Bu sayede Reuters muhabirleri Twitter’daki gereksiz tweetleri taramak yerine haber değeri taşıyan hikayelere odaklanabiliyorlar.

Columbia Journalism Review’ın haberine göre, 2014 yılında beri geliştirilen News Tracer işe benzer konulardaki tweetleri tanımlayarak ve bir araya toplayarak başlıyor. Politik tweetleri diğer politik tweetler ile gruplanırken spor tweetleri bir çatı altında toplanıyor ve diğer konu başlıkları da kendi aralarında gruplanıyor. Sistem daha sonra dil işleme algoritmaları kullanarak her grup için mantıklı ve konuya uygun bir özet çıkartıyor.

Peki, “News Tracer‘ı diğer popüler görüntüleme araçlarından farklı yapan özelliği ne?” diye soracak olursak Reuters Veri ve İnnovasyon Genel Yayın Yönetmeni Reg Chua’nın Journalism Review’e verdiği cevap: News Tracer bir muhabir gibi düşünmesi için tasarlandı. Chua röportajda “İşinizi makinelere taşımaya başladığınızda makinelere muhabir gibi düşünmeyi kodlamak zorunda olmanız ilginç bir deneyim.” diyerek News Tracer’ın diğer algoritmalardan farkını ve geliştirme sürecinin zorluklarını özetliyor.

Harvard Nieman Laboratuvarı’na göre, News Tracer’ın yapay zekası 40 adet farklı etkeni göz önüne alarak ayrıştırma ve görüntüleme yapıyor. Temel olarak kullandığı bilgiler ise; tweet’in ilk olarak kimin tarafından atıldığı (örneğin kullanıcının daha önce gerçekliği kanıtlanmış haber içeren tweeti var mı), tweetin atıldığı konum ve haberin nasıl yayıldığı bu bilgiler potansiyel haber değeri taşıyan konunun güvenilirliği ve gerçekliğini değerlendirmek için etkin kullanılan bilgiler. Sistem aynı zamanda söz konusu potansiyel haberi daha önce güvenilirliği kanıtlanmış haber kaynaklarıyla karşılaştırarak hem bilgi kaynağının hem haberin doğruluğunu kontrol ederken hem de haberin doğruluğu kanıtlanırsa haber kaynaklarını güvenilir haber kaynağı havuzuna ekleyerek daha sonra kullanmak için kayıt altına alıyor. News Tracer bunun yanı sıra trend olan hashtag’ler ile gerçek haberleri ayırabilme yetisine de sahip olmasıyla muhabirlere zaman kazandırıyor. News Tracer veri topladığı kaynakların karmaşıklığı sebebiyle fiziksel olaylarda (bombalamalar, protestolar, kazalar) daha başarılı sonuçlar elde etmesine olanak sağlarken üçüncü kişilerden aktarılan söylemlerde (ünlülerin ya da politikacıların üçüncü kişiler tarafından aktarılan açıklamaları) başarı ve doğruluk oranı bir hayli düşüyor.

Aslında günümüzde yapay zekanın haber vermek konusunda nasıl kullanılacağı veya kullanılacabileceğinin tartışıldığı ilginç bir dönemde bulunmaktayız.

Aralık ayında Facebook, yapay zeka alanındaki çalışmalarınını içren dev bir halkla ilişkiler ve eğitimsel etkinlik duyurdu bu duyuruda Facebook’un öğrenebilen makineler ve yapay sınır ağları gibi konulardaki sır perdesini aralamak için yaptığı çalışmalar tanıtıldı. Bu çalışmaların amacı ise Facebook zaman çizelgenizde neyin gösterilip neyin gösterilmeyeceğine ve gelecekte Facebook’u nasıl deneyimleyeceğinize yönelik araçlar geliştirmek.

Kullanıcıların tıkladığı okuduğu ve beğendiği içerikleri izleyerek ve kullanıcıların alışkanlarını öğrenerek onlara özel içerik sunmaya çalışan sosyal medya devi kendini yoğun bir eleştri bombardımanına maruz bıraktı. Kullanıcının ne görmek istediğine yönelik içerik sunmaya çalışmak aslında kullanıcının görmesi gerekeni kaçırmasına yol açabilmesine sebep olmakta eleştirmenlerin bu olguya verdikleri isim ise: “Filtre Balonu”

Filtre Balonu’nun en yaygın görülen yan etkisi ise sahte haberlerin site üzerinde yayılması “Papa Trump’i destekliyor.” ya da “Bill Clinton 13 yasındaki bir kıza cinsel tacizde bulundu.” gibi haber başlıkları filtre balonu sebebiyle daha çok kullanıcıya ulaşabiliyor.

Geçtiğimiz günlerde Facebook tarafından düzenlenen basın toplantısında Facebook’un yapay zeka geliştici ekibinin başı Yann LeCun Facebook tarafından geliştirilen yapay zeka büyük ihtimalle yalan haber ile gerçeği arasındaki farkı bilecek ve yalan haberleri fıltreleyecek kadar gelişmiş olduğunu ifade etti. Ancak Facebook CEO’su Mark Zuckerberg’in hala bu konuda endişeleri var. Zuckerberg’in geçen kasım ayının ortalarında yayımladığı açıklamarında neyin “gerçek” olduğunu doğrulamanın “karmaşık” olduğunu belirtirken ana akım medyanın bile her zaman gerçeği %100 olarak doğru bilemediklerini belirtmişti.

Bu açıklamadan bir hafta sonra ise Zuckerberg sahteliği bariz olan haberleri ortaya çıkarmak için oluşturdukları 7 aşamalı planı açıkladı. Planın içindeki projeler kullanıcıların daha kolay sahte haber raporlamalarını içeren mekanikler, üçüncü parti onaylama ve söz konusu haberin güvenirliğini inceleyen araçlar içermekteymiş.

Benzer olarak Fransız gazetesi Le Monde, okuyucularının internetteki sahte haberleri belirlemelerine yardımcı olacak bir proje üzerinde çalıştıklarını duyurdu. Gazete Chrome ve Firefox tarayıcıları için eklenti geliştirmeyi planlıyor. Öncelikle güvenilir kaynak veritabanına göre okuyucuların karşılaştıkları haberleri değerelendirecek olan eklenti sahte haber gördüğünde kırmızı bayrakla kullanıcıyı uyararak haberin sahte olduğunu belirtecek. Güvenilir kaynaklı haberler yeşil bayrak ile doğru olarak sınıflandırılırken kaynağı tam olarak doğrulanamayan haberler sarı bayrakla ile kullanıcıyı uyaracak.

Her ne kadar Facebook bir sosyal medya platformu ve yeni bir haber alma mecrası ve Reuters bir haber ajansı olarak benzer iş kollarında yer almasalar bile, sonuç olarak iki firma da halka bilgi sunma konusunda aynı sorumluluğu paylaşıyor.

Reuters’ın News Tracer’ı geliştimek için harcadığı 2 yıllık süre ve gelişmeler yapay zeka doğru olarak geliştirildiği ve uygulandığı zaman haber alma şeklimizi ve haber kalitesini kayda değer bir şekilde arttırabilir.


Çeviren: Mehmet Taner İmamoğlu

Bunları da okumak isteyebilirsiniz...

Bir cevap yazın

Abonelikle İlgili Konular İçin abone@doganburda.com

Eksik Sayılar İçin okurhizmetleri@doganburda.com

Müşteri Hizmetleri (212) 478 0 300

Danışma Hattı (212) 410 32 00

 

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir