2016 के अमेरिकी राष्ट्रपति चुनाव के दौरान ट्विटर पर साझा की गई जानकारी का विश्लेषण पाया गया है कि स्वचालित खाते- या “बॉट्स” ने ऑनलाइन गलतफहमी फैलाने में असमान भूमिका निभाई है।
इंडियाना यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं द्वारा आयोजित अध्ययन और नेचर कम्युनिकेशंस पत्रिका में 20 नवंबर को प्रकाशित, मई 2016 और मार्च 2017 के बीच ट्विटर पर साझा किए गए 14 मिलियन संदेश और 400,000 लेखों का विश्लेषण किया गया, जो एक अवधि है जो 2016 के राष्ट्रपति पद के अंत तक और राष्ट्रपति के उद्घाटन 20 जनवरी, 2017 के अंत तक फैली हुई है।
ट्विटर का केवल 6 प्रतिशत हिस्सा है कि बॉट्स के रूप में पहचाना गया अध्ययन नेटवर्क पर “कम विश्वसनीयता” जानकारी का 31 प्रतिशत फैलाने के लिए पर्याप्त था। ये आकँड़े “कम विश्वसनीयता” स्रोतों से साझा किए गए सभी लेखों में से 34 प्रतिशत के लिए भी जिम्मेदार थे।
अध्ययन में यह भी पाया गया कि एक कहानी के वायरल जाने से पहले बॉट्स ने कुछ ही क्षणों में कम विश्वसनीयता वाली सामग्री को बढ़ावा देने में एक प्रमुख भूमिका निभाई।
“इस अध्ययन से पता चलता है कि बॉट्स ऑनलाइन गलतफहमी के प्रसार में महत्वपूर्ण योगदान देता है-साथ ही यह दिखाता है कि ये संदेश कितनी तेज़ी से फैल सकते हैं,“
“लोग ऐसे संदेशों में अधिक भरोसा करते हैं जो कई लोगों से उत्पन्न होते हैं,“
संदेश इस विश्वास पर शिकार करते हैं कि संदेश इतने लोकप्रिय लगते हैं कि वास्तविक लोगों को उनके संदेशों को फैलाने में धोखा दिया जाता है।“
सूचना स्रोतों को कम विश्वसनीयता के रूप में लेबल किया गया —- जैसे कि “USAToday.com.co” जैसे भ्रामक नाम वाली वेबसाइटें-दाएं और बाएं झुकाव बिंदुओं के साथ आउटलेट शामिल करें।
शोधकर्ताओं ने ट्विटर बॉट्स के साथ गलत जानकारी फैलाने के लिए अन्य रणनीतियों की भी पहचान की। इसमें एक एकल ट्वीट को बढ़ाया गया – संभावित रूप से मानव ऑपरेटर द्वारा नियंत्रित – सैकड़ों स्वचालित रिट्वीट में; पुनरावर्ती पदों में लिंक दोहराना; और अत्यधिक प्रभावशाली खातों को लक्षित करना।
उदाहरण के लिए, अध्ययन में एक ऐसे मामले का हवाला दिया गया है जिसमें एक एकल खाते ने @realDonaldTrump का उल्लेख 19 अलग-अलग संदेशों में किया था, जिसमें लाखों अवैध आप्रवासियों ने राष्ट्रपति चुनाव में वोट डाले थे- एक झूठा दावा जो कि एक प्रमुख प्रशासन बात कर रहा था।
“इस प्रयोग से पता चलता है कि सामाजिक नेटवर्क से बॉट्स को खत्म करने से इन नेटवर्कों पर गलत जानकारी की मात्रा कम हो जाएगी,”
अध्ययन से यह भी पता चलता है कि कंपनियां अपने नेटवर्क पर गलतफहमी फैलाने के लिए कदम उठा सकती हैं। इनमें स्वचालित रूप से बॉट का पता लगाने के लिए एल्गोरिदम में सुधार करना और सिस्टम में स्वचालित संदेशों को कम करने के लिए “लूप में मानव” की आवश्यकता होती है
स्नैपचैट और व्हाट्सएप जैसे प्लेटफार्म अपने नेटवर्क पर गलत जानकारी को नियंत्रित करने के लिए संघर्ष कर सकते हैं क्योंकि उनके एन्क्रिप्शन का उपयोग अध्ययन करने की क्षमता को जटिल बनाता है कि उनके उपयोगकर्ता जानकारी कैसे साझा करते हैं।
“जैसे-जैसे दुनिया भर के लोग सोशल नेटवर्क्स में अपने समाचार और सूचना के प्राथमिक स्रोत के रूप में तेजी से बदल जाते हैं, गलतफहमी के खिलाफ लड़ाई के लिए अलग-अलग तरीकों के सापेक्ष प्रभाव के आधार पर आकलन की आवश्यकता होती है।
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