Фактчекинг научно-популярного контента: типы недостоверной информации и проблемы верификации

Фактчекинг научно-популярного контента: типы недостоверной информации и проблемы верификации

Статья обсуждает негативные последствия популярности научного просвещения в новых медиа, включая увеличение псевдонаучной информации и фейков. Автор предлагает типологизацию ошибок и ложной информации, а также алгоритмы для верификации научно-популярного контента, выделяя маркеры недостоверной информации и признаки качественных публикаций, что упрощает процесс фактчекинга.

Развитие цифровых медиаплатформ привело к снижению стандартов распространения научно-популярной информации, так как любой пользователь может стать создателем контента, часто без соответствующей квалификации. В социальных медиа превалируют каналы, которые не всегда соблюдают журналистские нормы, а официальные СМИ также нередко публикуют недостоверную информацию, как это было с фейковыми программами (напр. «Военная тайна», РЕН-ТВ) на федеральных каналах. Несмотря на это, отмечает Е. Манскова, научные фейки быстро разоблачаются благодаря их явной недостоверности и характерным признакам ложной информации, в то время как фактоиды менее заметны.

Термин «фактоид» в научном дискурсе вызывает споры и имеет несколько значений, начиная с определения Н. Мейлера, который описывал его как факты, появляющиеся в СМИ, и заканчивая более современными трактовками, рассматривающими фактоиды как недостоверную информацию, используемую для различных целей. Исследователи, такие как А. Пратканис и Э. Аронсон, подчеркивают психологию фактоидов и их связь с пропагандой и слухами, указывая на сложности верификации такой информации. В условиях постправды и современных медиа-трансформаций автор подчеркивает важность разработки доступных алгоритмов верификации научно-популярного контента, использование которых потребует от аудитории высокого уровня образования и специальных компетенций.

Процесс медиатизации науки, который включает в себя взаимодействие науки и медиа, приводит к распространению фейков и фактоидов в научно-популярной коммуникации. Исследователи, такие как П.И. Рысакова, выделяют три ключевых аспекта этой проблемы: популяризация научных знаний, модели научной коммуникации и общие проблемы медиатизации. В российском контексте государство играло важную роль в популяризации науки, однако с переходом к цифровой эпохе произошли изменения в формах и функциях научного просвещения, что привело к возникновению развлекательного и коммерческого научного контента.

Проведенный автором анализ научно-популярных публикаций показывает, что большинство ошибок и недостоверной информации возникает из-за неправильной интерпретации данных, искажения фактов и некомпетентного использования научной терминологии. В ходе исследования было выявлено множество фактоидов и фейков, которые активно распространяются как официальными СМИ, так и блогерами. Это подчеркивает необходимость более тщательной проверки информации и повышения уровня научной грамотности как среди авторов, так и среди потребителей научно-популярного контента.

Практическая значимость представленной статьи содержится в разделе «Маркеры недостоверного научно-популярного контента и алгоритмы верификации». Фейковая информация в научных публикациях часто проявляется через сомнительные источники, кликбейтные заголовки и упрощенные логические конструкции. Для выявления таких фактоидов необходимы специальные знания, что делает верификацию научно-популярного контента сложной задачей. Автор подчеркивает важность учета авторства и наличие ссылок на официальные исследования, так как отсутствие этих элементов может указывать на недостоверность информации. Современные медиа-процессы способствуют появлению универсальных журналистов, однако узкие специалисты также могут создавать качественный контент, что подчеркивает важность авторитета и профессионализма.

Алгоритмы фактчекинга требуют проверки источников, и единственным надежным источником информации остаются ученые и их публикации. Непрофессионалы могут столкнуться с трудностями в понимании научного языка, поэтому им следует опираться на авторитетные научно-популярные издания. Качественные публикации содержат ссылки на использованные источники и корректно работают с иллюстрациями. Важно также обращать внимание на язык текста: излишние упрощения и однозначные утверждения могут свидетельствовать о недостоверности. Использование нейросетей в научных текстах, предупреждает автор, требует особого внимания, так как они могут генерировать недостоверную информацию, что подчеркивает необходимость обращения к первоисточникам и высокой квалификации фактчекеров.

В заключение для повышения эффективности верификации научно-популярного контента автором предлагается типология недостоверной информации, включающая различные виды ошибок, такие как фейки, фактоиды и искажения данных. Эта типология помогает определить ключевые объекты проверки и параметры фактчекинга, оставаясь открытой для обновлений, например, в связи с появлением текстов, сгенерированных ИИ. Основные маркеры недостоверной информации включают отсутствие авторства, ссылки на источники, кликбейтные заголовки и некорректное использование терминов. К достоверным источникам Е. Манскова относит работы ученых и авторитетные научно-популярные издания.

Источник.