민주주의 사회의 신뢰할 수있는 소스를 구별하는 방법

Informed Citizenship의 기초: 이해 소스 신뢰성

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신뢰할 수있는 소스를 만드는 것은 무엇입니까? 핵심 특성

신뢰성은 절대 품질이 아니지만 스펙트럼이 아닙니다. 가장 신뢰할 수있는 소스는 일관성있게 평가 할 수있는 일반적인 속성 세트를 공유합니다.

Transparent Authorship and accountability: 콘텐츠 생성을 명확하게 식별하고 그 신원이 무엇인지. 전문적 인, 학업 학위 또는 검증 가능한 전문 지식을 찾습니다. 익명 또는 익명 소스는 합법적인 안전 문제 (예 : whistleblowers)에 의해 단정되지 않는 한 주의로 처리되어야합니다.
편집 감독 및 검증 프로세스: 평판형 조직은 편집기, 사실 검사 및 스타일 가이드를 고용합니다. 그들은 공개적으로 오류를 수정하고 정책을 유지합니다. 실수 또는 오류 신호 낮은 신뢰성을 수정하지 않은 소스.
초원 및 검증 가능한 증거의 사용: 신뢰할 수 있는 소스는 원본 데이터, 공식 문서, 피어 평가된 연구, 또는 첫 번째 계정. 두 번째로 간략한 요약 또는 이름이 없는 내부자에 의존하는 주장을 위한 시계.
]뷰포인트를 계산하는 Balanced 프레젠테이션:] 각 문서가 문제의 양쪽을 제시해야 할 경우 (특히 한쪽이 실제로 지원되지 않을 때), 신뢰할 수있는 소스는 전문가의 합의를 나타내고 합법적 인 불확실함을 인정합니다.
화요일과 타임라인:약, 기술, 정치와 같은 빠른 이동 분야에서 정보 연령이 빠르게 발생한다. 출판일을 확인하고 업데이트 또는 개정판을 찾아보세요. 5년이 된 소스는 여전히 과거 상황에 따라 신뢰할 수 있지만 현재 이벤트에 대한 것입니다.

이 속성은 항상 모든 콘텐츠의 조각에 존재하지 않습니다. 평판이 좋은 과학자에서 단일 블로그 게시물은 편집 감독 감독이 아니라 저자가 알려진 경우 신뢰할 수 있지만 주장은 증거에 의해 지원됩니다. 키는 당신이 만드는 결정의 상황에 따라 이러한 기준을 적용하는 것입니다.

다른 계층의 소스를 인식

모든 신뢰할 수있는 소스는 동일하지 않습니다. 소스 유형의 계층 구조에 따라 무게가 얼마나 많은지 알 수 있습니다.

1 차적인 근원

이 문서는 번역되지 않았습니다. 아래 원문을 제공합니다. 이 문서는 번역, 번역, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집, 편집

두 번째 소스

이 분석, 요약, 또는 critique 기본 소스. 평판이 좋은 뉴스 콘센트, 교과서, 검토 기사는 여기에 떨어졌다. 이 소스의 신뢰성은 해석의 정확도에 크게 의존한다. 초원에 대한 교차 검사 보조 소스는 종종 높 스테이크 결정에 대한 현명한.

Tertiary 소스

이 문서는 원본 분석 없이 기본 및 이차 소스에서 정보를 컴파일합니다. 예를 들어, encyclopedias, almanacs 및 일부 블로그. 개요를 얻기 위해 도움이 될 수 있지만, 검증없이 중요한 인수를 지원하기 위해 사용되어야합니다. Wikipedia는 예를 들어, 유용한 시작점이지만 항상 링크 된 참조를 통해 확인해야합니다.

이 연구는 수많은 연구와 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발.

정보 생태계 : Bias와 Incentives 모양 소스 방법

모든 소스는 자금 조달, 청중 및 목적의 생태계 내에서 존재합니다. 이러한 힘에 대한 이해는 신뢰성을 구별하는 것이 중요합니다.

기능 모델: 광고 수익에 의존하는 소스는 클릭을 유치하기 위해 감각적인 헤드 라인을 우선화 할 수 있습니다. 비영리 뉴스 조직은 종종 수익보다 공공 서비스에 초점을 맞추고 있습니다. 자금을 지원하는 "About"페이지를 확인하십시오.
Political 또는 ideological 정렬 : 많은 출구는 정치적 야윈을 초과했다. 이것은 자동으로 그들을 분리하지 않지만 잠재적 인 framing의 인식해야합니다. 좌절 소스는 사실적으로 올바른 경우, 심지어 다른 사실을 강조 할 수 있습니다. 비스듬한 스펙트럼의 여러 소스를 상담하여 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 을 감지합니다.
]Sponsored content and native advertising:] 편집 기사가 잘못 될 수 있는 콘텐츠를 유료로 합니다. 평판이 좋은 소스는 명확하게 이러한 콘텐츠를 표시하지만 다른 사람은 선을 맹금할 수 있습니다. 과도한 홍보 언어의 비정상.
Astroturfing and fake news network: 일부 소스는 정치 또는 상업적 의제 봉사 동안 독립적으로 나타나는 것을 결정적으로 설계되어 있습니다. 도메인 등록을 확인하고 알려진 변형 지표를 살펴보고, 실제로 검사 데이터베이스를 사용합니다.

정보 생태계의 인식은 소스의 주장을 초월하는 데 도움이됩니다. 생각 탱크에서 보고서는 신뢰할 수 있지만 생각 탱크의 공과 비대칭을 반영 할 수도 있습니다. 가장 신뢰할 수있는 소스는 비스듬히 인정하고 원시 데이터를 제공하므로 자신의 결론을 그리는 데 사용할 수 있습니다.

실제 평가 프레임 워크: SIFT 및 측면 읽기

미디어 문학 연구자들은 누구나 사용할 수있는 실용적인 방법을 개발했습니다. 가장 효과적인 두 가지는 SIFT 방법 및 측면 판독입니다.

SIFT 방법

워싱턴 주립대학교 Mike Caulfield에 의해 개발, SIFT는 다음과 같이 말합니다.

Stop: 내용과 소통하기 전에, 일시 중지하고 소스에 대해 알고 싶은 것을 고려하십시오. 확인 될 때까지 정보를 공유하거나 행동하지 마십시오.
출원을 조사: 저자, 출판사, 명성에 대한 정보를 검색합니다. “Smith 기후 변화 역사”와 같은 빠른 검색은 관심이나 전문성의 충돌을 알 수 있습니다.
Find better 적용 범위: 깊이에 분쟁을 분석하는 대신 신뢰할 수 있는 뉴스 아울렛 또는 사실 검사 사이트에서 신뢰할 수 있는 개요를 찾습니다. 주장을 확인하는 가장 좋은 방법은 증거를 요약하는 고품질 소스를 찾는 것입니다.
Trace 주장, 인용, 및 미디어 원본 컨텍스트에:] 포스트는 인용 또는 통계를 특징으로 하는 경우, 원래 소스로 다시 추적. Misinformation 종종 decontextualized 스니펫에서 발생. 사진과 비디오에 대한 반전 이미지 검색을 사용합니다.

옆 독서

나중에 읽기는 원래 페이지가 독립적 인 소스와 새로운 탭을 열 수 있는 신뢰성을 확인하기 위해 연습입니다. 대신 "About"페이지 (원자 제어)를 읽으려는 소스를 평가하는 대신 다른 사람들이 그것에 대해 이야기하는 것을 검색합니다. 이 기술은 전문 사실 검사가 사용되며 매우 효과적입니다. 예를 들어, 기적 치료가 요구된 기사를 만나면 새로운 탭을 열고 "miracle 치료 debunked"또는 "Xinibility"또는 "Xinibility"을 검색하거나 신뢰할 수 있습니다. 소스는 매우 효과적입니다. 예를 들어, 기적 치료가 요구된 기사를 보면 새로운 탭을 열고 "miracle"또는 "Xinibility"을 검색할 수 있습니다.

두 가지 방법 모두 최소한의 시간을 필요로하고 소셜 미디어 게시물, 뉴스 기사 및 학술 논문에 적용 할 수 있습니다. 일상 정보 소비에 따라 중요한 평가의 습관을 구축합니다.

Undermine Source 평가에 대한 일반적인 진단

최고의 도구와 함께, 인간 심리학은 우리를 놀라게 할 수 있습니다. 이 균류를 인식하면 그들을 보상 할 수 있습니다.

확인 bias: 사전 검증된 신념을 확인하는 정보를 호의하는 추세. 여러분의 견해를 해결하고 그 증거를 정직하게 시험하는 소스를 능동적으로 추구합니다.
Availability heuristic: 우리는 쉽게 마음으로 오는 경우에 정보를 더 신뢰할 수 판단합니다. 예를 들면, 널리 공유되기 때문에. 인기는 똑같은 진실하지 않다는 것을 기억하십시오.
Dunning-Kruger effect: 주제의 제한된 지식이 해당 주제에 대한 소스를 평가하는 능력을 과시할 수 있습니다. 깊은 전문성을 부족할 때 전문가 합의에 의존합니다.
False consensus effect:] 모든 사람이 가능한 소스와 함께 동의하는 것은 과실로 이어질 수 있습니다. 청구를 받아들이기 전에 독립적으로 검사하십시오. 분석

이러한 분노의 인식은 제거하지 않습니다, 그러나 그것은 당신이 일시 중지하고 얼굴 값에 정보를 받아 들여서 검증 기술을 적용 할 가능성이 더 많은 것을한다.

Verifying 소스 도구 및 리소스

다양한 디지털 도구는 소스 평가를 지원할 수 있습니다. 작업 흐름에 통합하면 프로세스가 빠르고 신뢰할 수 있습니다.

Fact-checking website: Snopes], FactCheck.org], PolitiFact 바이러스를 조사하고 철저한 분석을 제공합니다. 국제 내용에 대해서는 ]]]]를 참조하시기 바랍니다.

Reverse 이미지 검색 엔진: Google Images, TinEye, Yandex는 사진의 기원을 추적하고 조작 또는 misattribution을 감지 할 수 있습니다.

Domain과 URL 체크어:] Wikipedia (소스 명성을 위해) 그리고 Whois Lookup은 웹 사이트를 소유하고 생성되었을 때 누가 밝혀질 수 있습니다. 신 등록 된 도메인은 염증 내용이 종종 신뢰할 수 있습니다.

학술 데이터베이스와 구글 학자: 학자 검증을 위해 Google Scholar 또는 JSTOR와 같은 기관 데이터베이스를 사용합니다. Peer-reviewed 연구는 일반적으로 웹 전용 소스보다 신뢰할 수 있습니다.

미디어 바이어 차트: AllSides 과 ]Ad Fontes Media] bias와 신뢰성에 대한 비율 소스. 시작점으로 이러한 사용, 불평한 판단.

SIFT 메소드와 함께 이러한 도구를 결합하면 잘못 변형에 대한 강력한 비소를 제공합니다. 검증을 연습하기 위해 매일 몇 분을 처리; 그것은 곧 두 번째 성격이됩니다.

소셜 미디어 및 디지털 플랫폼을위한 특수 고려 사항

소셜 미디어는 많은 사람들에게 1 차적인 뉴스 소스가되었습니다. 그러나 신뢰할 수없는 콘텐츠를 증폭합니다. 알고리즘은 정확성에 대한 참여를 우선 순위로 결정하므로 특히 비경구해야합니다.

원래 포스터를 체크: 친구가 공유하는 meme 또는 스크린 샷은 알 수없는 또는 비수신 계정에서 시작될 수 있습니다. 구호하거나 공유하기 전에 원래 포스터로 다시 추적하십시오.

]깊은 가짜 이미지, 오디오 및 비디오를 만들 수 있도록 만든 AI의 사전:] 사전은 가짜 이미지를 만들 수 있도록 만들어 줍니다. 시각적 분석, 신뢰할 수 있는 소스에서 보고를 확인, Ad Fontes Media 또는 forensic 소프트웨어와 같은 도구를 사용합니다.

] 헤드라인을 넘어 많은 소셜 미디어 게시물 공유, 이는 잘못되거나 불완전 할 수 있습니다. 항상 전체 기사를 클릭하고 다른 소스에 대한 주장을 확인.

Understand 알고리즘화: Facebook과 Twitter 같은 플랫폼은 이전에 참여한 내용과 유사하게 보여준 알고리즘을 사용합니다. 이 에코 챔버를 만들 수 있습니다. 활성으로 다양한, 평판이 좋은 소스를 통해 정보를 다이어트를 넓히십시오.

사회 미디어는 믿을 수 없지만 더 높은 수준의 스루티가 필요합니다. 빠른 SIFT 체크인을 실시 할 때까지 각 콘텐츠를 별로 취급합니다.

믿을 수 있는 보고에 있는 Journalism Ethics의 역할

전문 저널리즘은 정확도, 공정성 및 책임 우선 순위가 주어진 윤리적인 코드의 밑에 작동합니다. 이 기준을 인식하면 신뢰할 수있는 뉴스 콘센트를 식별 할 수 있습니다.

Corrections policy: 믿을 수 있는 뉴스 조직은 검증된 정보를 반영하기 위하여 보정을 고르고 갱신합니다. 기사의 바닥에 보정 노트를 찾습니다.

출원에 대한 투명성: Journalists는 기밀 소스를 보호하지 않는 한 정보를 얻는 곳을 공개해야 합니다. 익명 소싱은 드물고 단결되어야 합니다.

뉴스와 의견의 분리: Reputable 콘센트는 명확하게 라벨의 의견, 편집, 분석 및 분석을 직선 뉴스보고에서 분리합니다. 이 줄을 맹세하면 주의와 접근.

정치 또는 기업 영향으로부터의 독립: 많은 뉴스 조직은 기자가 취방에서 방지하는 행위의 코드를 가지고 있습니다. vested Interests와 함께 법인에 의해 소유되는 소유권 구조에 대한 확인은 공공 서비스에서 이러한 이익을 우선 순위화 할 수 있습니다.

출구가 완벽하지 않은 경우, 이러한 윤리적 표준을 준수하는 것은 신뢰할 수있는 정보를 생산할 가능성이 훨씬 더 많습니다. 의심 할 여지없이, 출구의 출판 윤리 정책을 참조하십시오.

긴터 정보 문학 기술 구축

신뢰할 수있는 소스를 분산시키는 것은 한 번의 기술이 아니지만 지속적인 연습이 아닙니다. 시간 동안 능력을 강화하려면 :

다른 관점에서 여러 신뢰할 수 있는 뉴스 소스에 구독합니다. 이것은 비교를 위한 기본 줄을 제공합니다.

Take media Literacy course 뉴스 문학 프로젝트 또는 미디어 및 정보 문학 센터와 같은 조직에 의해 제공.

인증 routine 정보를 공유하기 전에 개발. 30초 동안 사용해서 소스, 날짜 및 증거를 확인한다.

다른 것들-평가 기법을 설명하고 더 많은 정보를 얻도록 돕습니다.

Stay curious and humble about what you do not know. 가장 신뢰할 수있는 사람들은 새로운 증거를 기반으로 그들의 믿음을 업데이트하는 것입니다.

민주주의 사회에서 공공의학의 건강은 중요한 정보를 탐색 할 수있는 시민에 따라 달라집니다. 프레임 워크와 도구를 적용함으로써, 당신은 단지 잘못에서 자신을 보호하지 않고 더 강력한 탄력 민주주의에 기여합니다.

결론 : 시민들이 민주주의를 강화

신뢰할 수있는 소스를 구별 할 수있는 기능은 단순히 개인 자산입니다. 그것은 공공 좋은 것입니다. 시민이 신뢰할 수있는 정보를 지속적으로 사용할 때, 공개 토론은 더 많은 증거 기반이되고, 정책 결정은 더 잘 알 수 있으며, 민주주의 기관의 신뢰는 복원 될 수 있습니다. 반대, 신뢰할 수있는 정보의 확산은 공동 문제 해결 및 연료 부문을 포함한다.

이 가이드는 종합 툴킷을 제공했습니다. 소스 속성을 이해하고, 소스 계층을 인식하고, SIFT 및 측면 판독 방법을 적용하고 디지털 도구와 저널리즘 윤리를 사용하여인지적인 분노를 인식합니다. 뉴스 이야기, 소셜 미디어 게시물 또는 연구 주장, 일시 및이 기술을 적용 할 수있는 다음 시간을 보여줍니다. 연습으로, 그들은 자동적으로, 소비자와 민주주의에 대한 책임있는 참여자가 될 수 있습니다.