情報を評価するため:情報意思決定のためのツール

デジタル時代の情報評価の理解

日々、個人はニュースアウトレット、ソーシャルメディア、学術雑誌、および企業ウェブサイトからのデータの洪水に遭遇します。せん断のボリュームは、誤ったコンテンツを分離することがますます困難になります。情報評価は、その決定を行うためにそれを使用する前に、情報の正確さ、信頼性、および関連性を評価するための体系的なプロセスです。このスキルは、研究論文、専門家の分析市場動向、および市民が公共政策に投票する学生にとって不可欠です。欠陥のある評価がなければ、人々は、データが不足しているか、重要な結果が明らかになったり、またはより良い行動を妨げます。

遺伝子の人工知能の上昇は、課題を合成しました。AIによるコンテンツは、微妙な不正確または直立的な加工を含むが説得力があります。その結果、情報を評価することは従来の批判的思考だけでなく、自動化されたツールが生成し、情報を引き裂くことの意識を必要としています。堅牢な評価フレームワークを開発することはもはやオプションではありません。それは現代の社会への情報収集のためのコアコンピテンシーです。

情報評価のための重要な基準

CRAAPテスト:クイックリファレンス

カリフォルニア大学、チコ校の図書館員が開発したCRAAPテストは、最も広く評価するフレームワークの一つです。CRAAPは、通貨、関連性、権限、精度、目的の略です。各基準は、ソースについて尋ねる一連の質問を提供しています。

[ 通貨:]] 情報が公開されたとき? 更新されたり修正されたりしたのでしょうか? トピックは、現在のデータ(例えば、医学、技術)を必要とするか、古いコンテンツがまだ値を保持する(例、履歴分析)ですか?
[]関連性:[]]]情報は、あなたの質問やニーズに直接対処しますか? 意図した聴衆 - 一般公開、専門家、またはニッチグループですか? あなたの目的に適したレベルはありますか?
[Authority:] 著者またはパブリッシャーの誰ですか? 彼らの資格や所属は何ですか? フィールドで発行者が評判ですか? オンラインソースについては、ドメイン - `.edu`、`.gov`、および`.org` をチェックして、`.com` よりも高い信頼性が示されています。
Accuracy:]]は、証拠によってサポートされている情報ですか? 他の信頼できる情報を使用してクレームを検証できますか? 引用、参照、または元の研究へのリンクはありますか? スペル、文法、およびフォーマットエラーを探します。これにより、スロッピーの編集プロセスを信号することができます。
[]:]]はなぜこの情報が存在しているのか? 情報、説得力、娯楽、または販売するのか? 政治、コマーシャル、または病理学的 - 任意のバイアスを検知することができますか? 客観性は完全な中性を必要としませんが、目的は透明でなければなりません。

クラAPを超えて:追加の寸法

CRAAPテストは、有用な出発点ですが、経験豊富な評価者も次の寸法を検討しています。

スコープと深さ:[]]は、ソースはトピックを包括的にカバーするか、狭い視点だけを提示するのか? 表面的な記事は矛盾する証拠を省略する可能性があります。
安定性:]は、変更する可能性が高い情報ですか? COVID-19のパンデミックのような急速に進化する主題のために、古いガイダンスは廃止される可能性があります。逆に、科学原則は、シフトをほとんど確立しました。
方法論:]]]の研究では、データが収集された方法、サンプルサイズ、および研究がピアレビューされているかどうかを調べます。欠陥のある方法論は、それ以外の場合、腐敗した結論を下すことができます。
腐食:] 単一ソースは、ほとんど信頼できません。同じ事実を確認少なくとも2つの独立したソースを見つける。議論は、さらなる調査を保証します。

情報評価のための実用的なツール

デジタルツールの幅広い配列は、事実チェック、ソース検証、バイアス検出を手助けします。以下は、各々に特定の例を挙げて、最も効果的なカテゴリのいくつかです。

事実確認のサイトとデータベース

組織を徹底的にチェックする組織は、政治家、ウイルスのソーシャルメディア投稿、およびニュース記事からクレームを調査します。彼らの評決は、通常、正当、偽、誤解を招く、または未確定と分類されます。注目すべきサービスは、次のとおりです。

]Snopes[]:[]]最も古いファクトチェックサイトの一つ、都市伝説、噂、インターネットのホアックスをカバーしています。
FactCheck.org[:[]]]:米国政治論を監視するアンネベルク公共政策センターの非部分的なプロジェクト。
PolitiFact[]:[]] 米国の公認会計士および候補者が、真理O-Meterスケールを使用して行われた声明に焦点を当てます。
]ロイターファクトチェック:]]ウイルスクレームと誤解を招くコンテンツの世界的な事実チェックを提供します。
[国際事実チェックネットワーク(IFCN):[]])は、原則のコードに従う事実チェック組織のグローバルネットワーク。 []FactCheckTools]ポータルは、検証されたクレームを集計します。

学術・研究データベース

厳格な奨学金のために、同行ジャーナルは金基準を維持します。これらのデータベースへのアクセスは、大学ライブラリを介して頻繁に利用できますが、多くのオファーは、限られた公共アクセスを提供します。

Google Scholar:[]]:懲戒を越えた学術的な文献をインデックス化する無料の検索エンジン。引用数と全文版へのリンクを提供します。
JSTOR[]:[]])学術雑誌、書籍、および原発の数千のデジタルライブラリ。多くの記事は、ペイウォールの背後にあるが、早期のキャリア研究者は無料でアクセスすることができます。
PubMed[]:[]]:米国国立医学図書館が維持する生物医学文献のためのプレミアデータベース。以上35万引用を含みます。
オープンアクセスジャーナル(DOAJ):[]のディレクトリは、高品質、オープンアクセス、ピアレビュージャーナルをインデックス化します。自由に利用可能な研究を見つけるのに便利です。

参照管理とシテーションツール

ソースの整理は、利便性だけでなく、実証済みの追跡や引用をチェックしやすくすることで評価をサポートしています。

Zotero[:[]]:収集、整理、および引用文献を自由に、オープンソースツール。 Webページからメタデータを自動抽出し、数百のスタイルで生物学を生成できます。
[]Mendeley[[]]:[]] 研究者のためのソーシャルネットワークで参照管理を結合します。 PDF注釈とクラウドストレージを提供します。
EndNote:]] 大規模なプロジェクトで専門家が有利なより高度なツール(サブスクリプションが必要)。データベースとのコラボレーションと統合をサポートしています。

リアルタイム評価のためのブラウザ拡張

最近の拡張機能は、閲覧体験に直接評価を埋め込まれ、潜在的に信頼性のないソースを強調して、深く読むことができます。

[]NewsGuard[]:[]9つのジャーナル的基準に基づいて、グリーン/レッドの評価で数千のニュースウェブサイトを率いています。ブラウザの拡張とモバイルアプリとして利用できます。
[]メディアバイアス/ファクトチェック[:[]]]偏差(左、中央、右)と実際の報告の評価を提供します。拡張は、検索結果とソーシャルメディアリンクの横に評価を示しています。
[Disinfoダッシュボード:[]]]Twitter(現在のX)やその他のプラットフォームで事実チェック情報をオーバーレイするChrome拡張。
B.S.ディテクター:] 一部のユーザーに対して、古いが機能し、誤解を招くか偽のニュースを公表するために知られているサイトを訪問したときにあなたも提供します。

批判的評価のための戦略

正しい質問を依頼する

ツールは、使用の背後にあるマインドセットとして有効です。新しい情報に遭遇するたびに、質問のスタンスを採用します。

誰が話していますか?] 情報の背後にある著者、組織、またはエンティティティを識別します。匿名のソースでさえ、アイデンティティが有効な理由で保護されている場合は正当なものであっても、透明性の欠如は余分に腐敗を要求します。
]なぜ彼らはこれを共有していますか?[は、動機を決定します。それは、製品を教育し、促進し、公的な意見を揺さぐか、クリックを介して収益を生成するのですか? 商用または政治的動機は、自動的にソースを偽装しませんが、彼らは検証の必要性を増加させます。
証拠は何ですか?] 特定のデータ、引用、または参照を探します。研究を命名することなく「勉強ショー」のような漠然とした主張は赤色フラグです。元の研究を見つけるために、少なくとも十分な詳細が必要です。
[]この方法が既に知っているものとどのように適合しますか?[]認知障害に警戒します。あなたの既存の信念と完全に整列する情報は、確認の偏見として知られる現象が少なくなります。あなたの仮定をテストするために積極的に意見を反対に見ることを調べます。

クロス・レファレンスと横の読書

プロの事実チェック者は、分離でそれを調べることによってソースを判断しません。代わりに、彼らは、他の信頼できるソースが同じトピックについて言うことを確認するために新しいタブを開きます。この技術は、横の読書と呼ばれています。例えば、ブログから統計を信頼する前に、評判の良いニュースデータベースや政府報告書でその統計を検索してください。複数の権威のあるソースが同意した場合、自信が増加します。彼らは矛盾するか、またはクレームを無視している場合は、元のソースはおそらく信頼できません。

認知バイアスを認識する

最も規律の高い評価者は、判断を歪める認知バイアスの対象です。これらのバイアスの認識は、その効果を緩和することができます。

確認バイアス:] 既存の信念を確認する情報を好む傾向。反対の視点から、この議論を繰り返し読む。
空性ヒューリスティック:[ 最近のまたは感情的に鮮やかな情報の重要性を過大評価する。感覚的な物語が実際に代表者であるか、またはちょうどoutlierであるかを確認してください。
:]]の検索結果は、遭遇した情報の最初の部分にあまり重くなりすぎます。結論を形にする前に複数のデータポイントを収集します。
[]Dunning-Kruger Effect:[] 情報を評価する独自の能力で自信が高まります。謙虚さ - あなたが知らないものを認める - は、強烈な判断に対する保護です。

デジタル対印刷情報の評価

コアの基準は、両方のデジタル情報に固有の課題を提示します。Webページを編集する手間、ユーザー生成されたコンテンツの有効性、およびソーシャルメディアのエピヘムアルな性質。オンラインソースの場合、サイトがHTTPS(暗号化)を使用しているかどうか、明確であるかどうか、および記事には出版物日付が含まれるかどうかを確認します。アーカイブされたバージョン(Wayback Machine)は、以前の日付でどのようなページが表示されるかを検証するのに役立ちます。これは、特に、編集者がこれらの書籍を編集するのに役立つか、または、書籍が公開されていることを検証します。

教育設定における教育情報評価

カリキュラムへの評価の統合

エデュケーターは、重要な評価スキルを育成する最前線にあります。次のアプローチは、グレードレベルと被験者間で有効であることを証明しています。

スパイラルカリキュラム:[早期評価基準を導入(例、簡単なチェックリストを持つ小学校の成績)、中学校、高校、および大学を通じて複雑性を増加させることでそれらを再訪する。
誤解の因数:[ は、ホアックス、偽のニュース、またはウイルスの噂の現実的な世界例を分析します。生徒は起源を追跡し、主張を評価し、それを解約した証拠を文書化します。
:を再生するロールプレイング:生徒にジャーナリストや研究者であることを宣言するように依頼する。彼らに論争のトピックを提示し、異なる視点で少なくとも3つの信頼できるソースを見つけるためにそれらを必要とする、そしてそのソースの選択をクラスに防御する。
デジタルリテラシープロジェクト:]]学生が、ウェブサイトやソーシャルメディアキャンペーンを研究トピックについて作成し、それらが使用している情報や、適切な情報源を評価するための強制的な取り組みを割り当てます。

教室における技術の利用

テクノロジーは、評価スキルを強化し、強化することができます。スマートフォンや特定のウェブサイトを禁止する代わりに、インストラクターは生徒に重要な使い方を教えることができます。

[クラスのためのブラウザ拡張:[ 教室コンピュータにNewsGuardまたはメディアバイアス/事実チェックをインストールします。研究中に評価を解釈する方法を学生に示す。
ソーシャルメディア分析:] Twitterの高度な検索やFacebookの「なぜこんなに見ているのか」などのプラットフォーム固有のツールを使用して、アルゴリズムのキュレーションを検討する機能。
偽のニュースゲーム:[]] 「Bad News」などのインタラクティブなシミュレーション(ケンブリッジ社会の意思決定-Making Lab)が、生徒が誤った情報を作成して、その戦術を認識するのに役立ちます。
シテーションジェネレータ:[]] EasyBibや KnightCiteのようなツールは、生徒が引用を書いているのを助けることができますが、彼らはまた、ソースの詳細は手動で検証する練習する必要があります。

情報評価における共通ピッタフォール

経験豊富な専門家も、罠に陥ることもあります。これらの落とし穴を認識することで、評価プロセスを強化します。

単一の権限の過失:のみ。ソースには、PhDまたは権威のある機関のための作品がそれらに不当にならないため。専門家が間違っているか、偏見することができます。フィールド内の他の人と彼らの主張を交差チェックします。
原因として相関関係を解釈する:[]] 多くの研究では、ジャーナリストが原因としてスピンし、原因として相関関係を報告します。例えば、研究は、コーヒーを飲む人が長く生きているのを見つけるかもしれませんが、コーヒー飲料は全体的な健康的なライフスタイルを持つ傾向があるためである可能性があります。
資金調達ソースを無視する:[ 企業が資金を調達した研究は、その会社に有利な結果をもたらす可能性が高いかもしれません。対立的な開示を探して、資金調達ソースが結果に影響を与える可能性があるかどうかを検討してください。
] 信頼性で人気を挙げる:[] ソーシャルメディアに関する広く共有された記事は必ずしも真実ではありません。ウイルスコンテンツは、多くの場合、証拠ではなく感情にアピールします。人気は、信頼性ではなく、到達率の測定です。
]Clickbait見出しのFalling:[] センセーションヘッドラインは、通知ではなく、クリックを取得するように設計されています。約束に配信する場合、記事の本文に見出しを貼り付け、評価を続けてください。そうでない場合は、それを却下します。

結論:批判的評価の習慣の構築

情報評価は、一回限りのスキルではなく、進化するメディアの風景や技術に適応しなければならない生涯にわたる慣行ではありません。この記事で説明するツールと戦略は、強力な基盤を提供しますが、一貫して適用されたときのみ有効です。特に、それが強力な感情的な反応を呼び起こすならば、それは、情報を共有する前に一時停止する習慣を作る。 CRAAPテストを適用し、事実上のチェックリソースを使用して、後で読む、そしてあなた自身のバイアスを意識していなければなりません。時間が経つにつれて、これらの慣行は、あなたの決定を優先的に把握し、あなたの生態系を容易にするために、最も価値のある方法で、あなたの決定を把握することができます。