मशीन लर्निंग के साथ प्रचार और इसकी पहचान करना

संयुक्त राज्य अमेरिका और कतर से नए शोध में एक नए तरीके की पेशकश की गई है जो नकली समाचार की पहचान करने में मदद कर सकता है जो इस तरह से लिखा गया है जैसे वास्तव में लोग नकली समाचार लिखते हैं – भ्रामक बयानों को मुख्य रूप से सच्चे संदर्भ में डालकर, और लोकप्रिय प्रचार तकनीकों का उपयोग करके जैसे कि प्राधिकरण के अपील और लोडेड भाषा।

इस परियोजना के परिणामस्वरूप एक नए नकली समाचार का पता लगाने के लिए प्रशिक्षण डेटासेट का निर्माण हुआ है जिसे PropaNews कहा जाता है, जो इन तकनीकों को शामिल करता है। अध्ययन के लेखकों ने पाया है कि नए डेटासेट पर प्रशिक्षित डिटेक्टर मानव-लिखित भ्रामक जानकारी का पता लगाने में 7.3-12% अधिक सटीक हैं than पिछले राज्य-ऑफ-द-आर्ट दृष्टिकोण।

नई पेपर से, ‘प्राधिकरण के अपील’ और ‘लोडेड भाषा’ के उदाहरण। स्रोत: https://arxiv.org/pdf/2203.05386.pdf

लेखकों का दावा है कि उनके ज्ञान के अनुसार, यह परियोजना पहली है जो प्रचार तकनीकों (सीधे तथ्यात्मक अशुद्धि के बजाय) को मशीन-जनित पाठ उदाहरणों में शामिल करती है जो नकली समाचार डिटेक्टर को ईंधन देने के लिए हैं।

इस क्षेत्र में हाल के अधिकांश कार्य ने पूर्वाग्रह का अध्ययन किया है, या ‘प्रचार’ डेटा को पूर्वाग्रह के संदर्भ में पुनः परिभाषित किया है (संभवतः इसलिए कि पूर्व-विश्लेषण युग में पूर्वाग्रह एक उच्च वित्तपोषित मशीन लर्निंग क्षेत्र बन गया है)।

लेखकों का कहना है:

‘इसके विपरीत, हमारा काम नकली समाचार को प्रचार तकनीकों को शामिल करके और अधिकांश सही जानकारी को संरक्षित करके बनाता है। इसलिए, हमारा दृष्टिकोण मानव-लिखित नकली समाचार के खिलाफ रक्षा का अध्ययन करने के लिए अधिक उपयुक्त है।’

वे आगे इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि अधिक परिष्कृत प्रचार-पता लगाने की तकनीकों की बढ़ती जरूरत है:

‘[मानव-लिखित] भ्रामक जानकारी, जो अक्सर कुछ आबादी को मैनिप्युलेट करने के लिए उपयोग की जाती है, का कई घटनाओं पर विनाशकारी प्रभाव पड़ा है, जैसे कि 2016 अमेरिकी राष्ट्रपति चुनाव, ब्रेक्सिट, कोविड-19 महामारी, और हाल ही में रूस का यूक्रेन पर हमला। इसलिए, हमें मानव-लिखित भ्रामक जानकारी के खिलाफ एक रक्षा तंत्र की जरूरत है।’

पेपर

का शीर्षक फेकिंग फेक न्यूज़ फॉर रियल फेक न्यूज़ डिटेक्शन: प्रोपगैंडा-लोडेड ट्रेनिंग डेटा जेनरेशन है, और यह इलिनोइस विश्वविद्यालय अर्बाना-शैंपेन, कोलम्बिया विश्वविद्यालय, कतर में हमद बिन खलीफा विश्वविद्यालय, वाशिंगटन विश्वविद्यालय, और एलेन इंस्टीट्यूट फॉर एआई के पांच शोधकर्ताओं से है।