Modeliranje vpliva lastnosti posameznikov in omrežja na diseminacijo lažnih novic v socialnem omrežju

Viralno širjenje digitalnih dezinformacij je doseglo takšen obseg, da v Svetovnem gospodarskem forumu (World Economic Forum, 2018) menijo, da lažne novice predstavljajo eno glavnih groženj človeški družbi. Zaskrbljenost nad lažnimi novicami in možnostjo njihovega vpliva na politično, gospodarsko in socialno blaginjo je prisotna v celem svetu (Törnberg, 2018). Obseg in hitrost delitve lažnih novic in dezinformacij vpliva na demokratične procese. Lažne novice lahko povzročijo napačno alokacijo sredstev med terorističnimi napadi in naravnimi nesrečami ter zavajajo vlagatelje in volivce (Vosoughi et al., 2018). Da bi zmanjšali negativni vpliv lažnih novic kot razvijajočega se fenomena, si moramo nenehno prizadevati za boljše razumevanje in preučevati mehanizme, ki so podlaga za hitro širjenje lažnih novic v socialnih omrežjih. Večina obstoječih raziskav o lažnih novicah in povezanih pojavih se osredotoča na analizo preteklih dogodkov s preučevanjem širjenja objav v socialnih omrežjih. Analiza velikih podatkovnih baz (npr. 500 milijonov tweetov v Yang in Leskovec (2010)) lahko privede do pomembnih spoznanj in statističnih modelov pojava, prav tako pa imamo na voljo opisne modele kognitivnih pristranskosti, ki vplivajo na širitev lažnih novic. Obstaja pa manko dinamičnih modelov, s katerimi bi lahko razvijali in testirali nove teorije za razlago in napovedovanje razvoja tega kompleksnega družbenega pojava s pravili na nivoju posameznikov. Manko želimo nadoknaditi z razvojem novega, originalnega ABM modela za razvoj in preizkušanje teorij o robustnih pravilih, ki na ravni posameznikov vplivajo na razširjanje lažnih novic v socialnem omrežju. Cilj predlagane raziskave je z novim, originalnim ABM modelom razviti in preizkusiti nove teorije o pravilih, ki vplivajo na razširjanje lažnih novic v socialnem omrežju na ravni posameznikov. Nove teorije bodo omogočile boljše razumevanje pojava lažnih novic, medtem ko bo novi ABM model olajšal razumevanje dinamike na nivoju posameznikov in skupine, ki se pojavlja v socialnih omrežjih, kjer se lažne novice razširjajo in bo hkrati omogočil razvoj in preizkušanje novih teorij tudi drugim raziskovalcem. Nameravamo razviti niz eksperimentov za raziskovanje razmerij med relativnim uspehom (dominacija v ciklu novic) lažnih novic in nizom dejavnikov, tj. značilnosti posameznikov in omrežja pri razširjanju lažnih novic v omrežju, npr. kognitivne pristranskosti, politične pristranskosti, povezanosti, časa preverjanja dejstev, ter prisotnosti vozlišč ali vplivnih vozlov in 'odmevnih komor' ("echo chamber"). Nameravamo uporabiti obstoječe raziskave o pojavu lažnih novic in agentno modeliranje za razvoj in testiranje novih teorij, ki jih bomo potrdili s primerjavo rezultatov modelov in velikih podatkovnih nizov iz glavnih družbenih omrežij in spletnih strani z novicami.