Assessing Media Credibility: 뉴스 및 정보를 평가하는 도구

Assessing Media Credibility: 디지털 시대의 종합 가이드

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미디어 Credibility 이해

미디어 신뢰성은 신뢰할 수있는, 전문 지식, 그리고 소스의 인식 공정성을 무시하는 다차원 개념입니다. 그것의 심장은 질문이다 : 이 소스는 정확하고, 임차적, 검증 가능한 정보를 제공 할 때 의존 할 수 있습니까?] 학술 연구는 일반적으로 2 개의 주요 기둥에 신뢰성을 깰 수 있습니다 : expertise (]) 및 지식의 부족 (FLT:3).

이 개념을 조작하는 데 몇 가지 프레임 워크가 존재합니다. 널리 사용되는 모델은 CRAAP Test], 캘리포니아 주립 대학, Chico에서 라이브러리에 의해 개발 된 약어입니다. 그것은 Currency, relatedce, Authority, Accuracy, 및 목적]. 통화는 현재 개발된 정보를 확인하는 데 필요한 내용입니다.

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신뢰성을 평가하는 Evaluating에 있는 중요한 요인

뉴스 기사, 비디오, 또는 소셜 미디어 게시물을 scrutinizing 경우, 몇 가지 중요한 요소는 분석에 대해 알아야합니다. 각 요소는 다른 사람들과 상호 작용하며 단일 요소는 자체에 대한 신뢰성을 보장 할 수 없습니다.

소스 Reputation

미디어 아울렛의 트랙 레코드. Reuters, Associated Press, NPR과 같은 잘 설립 된 뉴스 조직은 오랫동안, 윤리의 전문 코드, 내부 사실 검사 프로세스. 그러나, 심지어 평판이 좋은 출구 실수를 만들 수 있습니다. 열쇠는 투명하게 수정 여부입니다. Conversely, retractions의 역사와 소스, 정치 모험, 또는 감각적 인 매개 변수는 cLT []의 cLT [[]]의 도구와 같은 접근해야합니다. [[]]의 이미지 : [[]]]의 이미지 : [[]]]의 이미지 : [[]]]의 이미지 : [[]]의 이미지 :]

저자 Expertise

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증거 및 소스

별과 목표

모든 미디어는 언어, 짜기, 그리고 이야기 선택의 몇 가지 정도가 있습니다. 목표는 완전히 비스듬히 제거하지 않고 정보를 제시하는 방법에 영향을 미치는 영향을 평가하는 것입니다. 저널리즘의 목적은 공정성과 정확성에 대한 약속을 의미하며 반드시 중립성에 달려 있지 않습니다. 예를 들어, 정치 랠리에 대한 보고서는 주최자와 비판으로부터 직접 인용문을 포함해야합니다. 감정적으로 청구 된 형용사, sarcaLTmt 또는 종점으로 사용 된 언어는 "Far"라고 말해야합니다. "Far"는 "Far"라고 말하지만, "Far"는 "Far"를 의미하지 않습니다.

발행일 및 통화

Assessing Media Credibility에 대한 도구

도구와 플랫폼의 성장 생태계는 미디어를 평가하는 데 도움이 존재합니다. 이러한 리소스는 수동 검증 사이트에서 프로세스의 부분을 자동화하는 브라우저 확장을 제공합니다. 일상 생활에 통합하면 극적으로 소설에서 다른 사실을 향상시킬 수 있습니다.

Fact-Checking 웹사이트

사실 검사 조직은 주장을 조사하고 상세한 sourcing로 그들의 결과를 게시합니다. 그들은 종종 독립적 인 비파르시아닌이며, 그들의 방법론에 대한 투명입니다. 가장 설립 된 포함 :

Snopes: 원래 도시 전설에 초점을 맞추고, Snopes는 이제 광범위한 바이러스 성 소문, 정치 성명 및 인터넷 심판을 포함합니다. 그것은 모든 verdict에 대한 상세한 연구와 인용 소스를 제공합니다. Visit Snopes
FactCheck.org: Annenberg Public Policy Center의 프로젝트, 이 사이트는 미국 정치 인물 및 광고가 만든 성명의 실제 정확도를 모니터링합니다. 선거 시즌 청구에 대한 이동 자원입니다. Visit FactCheck.org
PolitiFact: 비영리 Poynter Institute, PolitiFact는 "Truth-O-Meter" Scale에서 정치 진술의 진리를 평가합니다. 또한 선출 된 공식에 의해 만들어진 약속을 추적합니다. Visit PolitiFact
Reuters Fact Check: Reuters 뉴스 기관의 일부, 이 팀은 비공식적인 잘못정보를 조사하고 기자의 의장과 부당한 주장을 조사합니다. Visit Reuters Fact Check]
AP Fact Check: Associated Press는 글로벌 클레임을 다하는 데 헌신적인 사실 검사 팀을 실행하고, 종종 Meta와의 파트너십을 맺고 있습니다. Visit AP Fact Check]

미디어 문학과 비스듬한 자원

교육 중요한 생각은 커큘러, 대화 형 도구 및 데이터베이스를 제공하는 여러 비영리 단체의 목표입니다. 주목할만한 프로그램은 다음과 같습니다.

News 문학 프로젝트: 전 기자 Alan Miller에 의해 설립, 이 조직은 학생들이 뉴스 소스를 평가하는 방법을 가르치는 검사 플랫폼,, bias를 이해하고, 잘못 정보 인식. Visit News 문학 프로젝트
Common Sense Education: K-12 교육자를위한 미디어 문학 강의의 선두 제공 업체, 디지털 시민권에서 온라인 주장을 평가하는 주제를 다루는. Visit Common Sense Education]]
MediaSmarts: 디지털 및 미디어 문학의 중심은 학생들과 부모, 교사들에게 맞춤화된 리소스를 제공하며, 대화형 게임과 연구 보고서를 포함한 학생, 부모, 교사들에게 제공합니다. Visit MediaSmarts]]
AllSides: 뉴스 콘센트에 대한 bias 등급을 제공, 같은 이야기가 다른 정치 관점에서 커버되는 방법을 보여주는 "밸런드 뉴스" 피드, 및 미디어 문학 라이브러리. Visit AllSides]

브라우저 확장 및 자동화 도구

여러 브라우저 확장은 검색으로 컨텍스트를 서핑하여 신뢰성 평가 프로세스를 가속화 할 수 있습니다.

NewsGuard: 이 확장은 뉴스 웹 사이트에 대한 "Nutrition Label"을 제공하며, 투명성, 신뢰성 및 책임과 같은 기준에 따라 등급을 매깁니다. 또한 검색 결과 및 소셜 미디어 피드에 링크 옆에 빨간색 / 녹색 등급 아이콘을 발급합니다. Visit NewsGuard
B.S. Detector: 사이트가 뉴스 watchdog 그룹에 의해 신뢰할 수 있는지 확인하는 브라우저 확장. 그것은 소셜 미디어 타임라인에 대한 잘못 정보의 잠재적 인 소스를 플래그.
Media Bias/Fact Check Browser Extension: Media Bias/Fact Check Database의 데이터를 통합하여 수천 웹 사이트의 입찰 등급 및 실제 보고 점수를 보여줍니다.
Reverse Image Search Tools: ]Google Images], TinEye, 또는 Yandex Images를 사용하여 사진이 변경되었거나, 컨텍스트를 찍거나 이전 이벤트에서 재사용되었는지 확인하기 위해 원본을 검색하고 원본 표시를 검색하고 원본 표시를 검색할 수 있습니다.

비디오 및 오디오의 검증

Deepfakes 및 조작 된 멀티미디어는 위협을 증가시킵니다. ]InVID-WeVerify] (논문자용 브라우저 확장) 같은 도구는 YouTube 동영상의 메타 데이터를 확인하고 프레임-by-frame 분석 및 역 검색 키프레임을 수행합니다. 오디오를 위해서는 Amnesty International's YouTube DataViewer를 사용하여 특정 미디어 소스를 추출해야 합니다.

Critical Evaluation에 대한 고급 전략

고급 평가 프레임 워크를 채택하는 전용 도구를 사용하여 판단을 날카롭게 할 수 있습니다. 이 전략은 전 세계적으로 저널리즘 학교 및 디지털 포렌식 실험실에서 가르칩니다.

옆 독서

나중에 언급 한 것은, 다른 소스를 연구하기 위해 새로운 브라우저 탭을 열 수있는 기술입니다. 그것은 스탠포드 역사 교육 그룹 연구에 의해 대중화 된 전문가의 사실 검사 평가 정보를 평가하는 방법에 대한. 대신에 비파괴 웹 사이트를 통해 수직으로 스크롤, 당신은 "옆" 다른 신뢰할 수있는 소스가 사이트의 명성, 자금, 및 트랙 레코드에 대해 말하는 것을 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 당신이 주장하는 기사를 발견하면, "이러한"또는 "이러한 소스를 찾을 수 있는지 여부를 결정하는 것은 매우 위험합니다. "이러한 소스를 발견 할 수 있습니다"라고 주장하는 것은, "이러한 소스를 발견 할 수 있습니다.

Restraint를 클릭

검색 결과에 대한 링크가 표시되기 전에 전체 결과 페이지를 스캔하여 클릭 한 후 지우기. 스니펫, 도메인 이름 및 날짜를 봐. 즉시 상단 결과를 열려면 유혹을 피하십시오. 광고 또는 낮은 품질의 집계에서. 전문 사실 검사는 종종 잘 알려진, 권위있는 도메인을 찾는 첫 번째 5에서 10 개의 결과와 비교합니다. 이 기술은 SEO 조작 및 스폰서 콘텐츠의 영향을 감소시킵니다.

SIFT 방법

Mike Caulfield가 개발한 SIFT 방법은 온라인 정보를 평가하는 4단계 프로토콜입니다.

Stop: 공유하기 전에 일시 중지하거나 주장을 구합니다. 소스 또는 컨텍스트를 알고 있다면 자신을 물어보십시오.
소스를 조사: 저자, 출판 및 그들의 신뢰성에 대해 배우는 측면 읽기를 사용합니다.
Find trust Cover: 심도의 원본 기사를 분석하는 대신 동일한 주제에 설치된 소스에서 보고를 찾습니다.
Trace 주장, 인용, 및 미디어 원본 컨텍스트: 어떤 인용, 통계, 또는 이미지를 찾을 수 있는 원시가 아닌 표현.

SIFT 방법은 특히 소셜 미디어 게시물에 유용합니다. 컨텍스트가 종종 멀리 벗겨집니다. 1 분 미만이지만 극적으로 잘못 된 위험을 줄일 수 있습니다.

자금 및 소유권 확인

일반적인 Pitfalls 및인지 Biases

최고의 도구와 함께, 인간 심리학은 치명적인 평가를 할 수 있습니다. 일반적인 인식 biases의 인식은 그들의 효과를 카운터에 도움이.

확인 Bias

이 기사는 ""또는 ""또는 ""또는 ""또는 "FLT :0]"라고 설명하는 기사를 읽고 믿는 경향이 있습니다. "FLT :0]"라고 설명하는 기사를 읽고, 내 전망에 따라이 것을 믿는다.[[FLT :1]]는 "FLT :1]"또는 "FLT : 1)이 자신의 위치의 강도를 테스트 할 수있는 신뢰할 수있는 소스에서 반대점을 능동적으로 추구합니다.

Illusory 진실 효과

주장에 대한 반복 노출은 더 진실한 느낌, 심지어 그것이 거짓하더라도. 이것은 왜 정치 슬로건과 바이러스성 memes가 너무 효과적이다. 당신이 한 번 이상 발생 주장을 확인하여이 전투, 특히 당신의 worldview와 일치하면. 이미 debunked 경우보고하는 사실을 확인 데이터베이스를 사용합니다.

가용성 Cascade

비비드, 감정적으로 충전 된 이야기는 건조 통계보다 쉽게 회신됩니다. 미디어 아울렛은 감각적 인 사고를 분산시켜 위험의 해소를 창출 할 수 있습니다. 뉴스를 평가 할 때 이벤트의 전세와 관심에 구별됩니다. 기본 요금 및 통계 데이터를 검색하여 관점에 적용 할 수 있습니다.

동기 부여 Reasoning

사람들은 비공식적 인 감정이나 재정적 인 이해를 가지고있을 때, 그들은 약한 증거의 수용을 의식적으로 합리화 할 수 있습니다. 이것은 건강 보조제, 투자 기회 또는 정치 후보에 대한 논쟁에 공통적입니다. 정보의 조각에 행동하기 전에 특정 결론에 대한 욕망이 당신의 판단을 흐르는지 여부를 평가하십시오. 논리를 시험하는 다른 관점을 보유하는 사람들과 당신의 소원을 공유하십시오.