Доверие аудитории к новостям, генерируемым ИИ: конструирование и валидация трехфакторного инструмента измерения

Доверие аудитории к новостям, генерируемым ИИ: конструирование и валидация трехфакторного инструмента измерения

В статье представлена разработка надежного психометрического инструмента для определения общественного доверия к генеративному новостному контенту по критериям убежденности в надежности/точности контента, доверия к беспристрастности/объективности, а также восприятия рисков автоматизации при производстве новостей.

Во введении Н. Мазари утверждает: внедрение искусственного интеллекта в новостную сферу подрывает традиционное доверие к СМИ. Если раньше надежность медиа обеспечивалось благодаря человеческому фактору, то теперь искусственный интеллект ставит перед нами новую «эпистемологическую проблему» доверия. В представленном исследовании доверие определяется как восприятие обществом контента, созданного искусственным интеллектом, независимо от его реального происхождения. Искусственный интеллект повышает эффективность работы СМИ, но вызывает опасения по поводу непрозрачности, манипулирования и предвзятости, смещая фокус с доверия к СМИ на доверие к алгоритмам. Крайне важно разработать систему и психометрические инструменты для измерения этого уникального «доверия к алгоритмам» — в этом и заключается цель данной работы.

По мнению автора, основным пробелом в существующих исследованиях является острая нехватка стандартизированных и проверенных психометрических инструментов для определения уровня доверия общества к новостному контенту, созданному с помощью искусственного интеллекта. Это препятствует точному количественному анализу, пониманию и разработке эффективных стратегий, в особенности учитывающих культурные различия в факторах доверия.

Переходя к описанию методики исследования, Н. Мазари указывает: для создания и проверки шкалы доверия к новостному контенту, созданному искусственным интеллектом, в исследовании использовался двухэтапный последовательный психометрический подход (сначала эксплораторный факторный анализ, затем конфирматорный факторный анализ). В первой части исследования 850 взрослых (медианный возраст — 32,5 года) заполнили черновой вариант шкалы из 35 пунктов, охватывающий пять теоретических аспектов отношения к ИИ-новостям, а также ответили на вопросы о своих демографических данных и привычках потребления новостей.

На втором этапе для выявления базовой факторной структуры автором был проведен эксплораторный факторный анализ (метод главных компонент с вращением Варимакс) в программе SPSS. Внутренняя согласованность оценивалась с помощью альфа-коэффициента Кронбаха и средних корреляций между пунктами. Предварительная семантическая валидация была проведена с участием 50 человек, а соблюдение этических норм обеспечивалось за счет получения их информированного согласия.

По итогам применения метода конфирматорного факторного анализа (КФА) в представленном исследовании была подтверждена 10-пунктная шкала доверия к новостному контенту, созданному искусственным интеллектом. Всего в исследовании приняли участие 900 пользователей цифровых новостных ресурсов (средний возраст — 33,1 года, 57,2 % мужчин), при этом 20,5 % из них сообщили, что недавно сталкивались с недостоверными новостями. На втором этапе с помощью КФА в программе AMOS была оценена трехмерная модель, выявленная в ходе первого исследования. Соответствие модели оценивалось с помощью критерия хи-квадрата Пирсона на степень свободы (хороший показатель — 2–3, приемлемый — до 5), индекса соответствия Фишера (приемлемый показатель — ≥0,90) и среднеквадратического отклонения (приемлемый показатель — 0,05–0,08, допустимый — до 0,10).

Резюмируя итоги работы, Н. Мазари утверждает: в рамках проведенного исследования была разработана и апробирована надежная 10-пунктная шкала для измерения общественного доверия к новостному контенту, созданному с помощью искусственного интеллекта. С помощью двухэтапной верификации (метод главных компонент и метод конфирматорного факторного анализа) была выявлена трехмерная структура доверия, включившая в себя критерии «доверия к точности и надежности», «доверия к объективности и беспристрастности» и «воспринимаемых потенциальных рисков».

Предложенная автором шкала продемонстрировала стабильные характеристики психометрии, в том числе высокие показатели соответствия и надежности. Помимо разработки инструмента, исследование позволило понять, как уровень доверия зависит от демографических характеристик и привычек в потреблении новостей. По мнению Н. Мазари, это говорит о том, что такие аспекты, как восприятие рисков, связанных с социальными сетями, и эффект привыкания, требуют дальнейшего изучения. Представленный в работе инструмент поможет исследователям и практикам в оценке уровня доверия и разработке стратегий повышения медиаграмотности и прозрачности в эпоху искусственного интеллекта, полагает автор.

Источник.