정보 품질에 대해 : Informed Citizens 도구

Digital Age의 정보 품질 이해

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정보 품질 평가를 위한 핵심 Criteria

정보 전문가들은 평가를 위한 실용적인 프레임워크로 봉사하는 표준을 개발했습니다. 이 기준은 도서관 및 정보 과학 프로그램에 자주 가르칩니다. 그리고 일상적인 용도로 여기에 적응됩니다.

제품정보

주요 특징

본 기관은 정보 및 그 목적에 대한 합법적인 전문성이나 경험을 가지고 있는지를 조사합니다. 저자의 자격 증명, 조직적 인 증명, 명성을 고려하십시오. 학술 내용의 경우, 동료 리뷰는 권위의 강한 지표입니다. 뉴스를 들어, 윤리적보고의 트랙 레코드와 전문 저널리스트를 찾습니다. 개인 또는 단체의 익명 소스 또는 콘텐츠와 신중하게 판단하십시오. 권위는 정확하지 않지만, 정보의 품질 관리에 대한 정보를 통제하는 것과 같은 것과 같은 증가합니다.

의논문

통화 및 시간대

적용 및 완료

정보 평가에 대한 고급 도구

기본 기준을 넘어, 여러 전문 도구와 기술은 시민 체계적으로 정보 품질을 평가할 수 있습니다. 이 도구는 특히 뉴스, 소셜 미디어 콘텐츠 및 온라인 소스를 평가할 때 유용합니다.

Fact-Checking 플랫폼 및 검증 도구

미디어 비스듬한 및 신뢰성 등급

역 이미지 검색 및 Visual Verification

도메인 및 소스 분석

웹 사이트 도메인 이름 및 기술 속성은 신뢰할 수있는 것에 대해 clues를 제공 할 수 있습니다. WHOIS 검색 도구를 사용하여 도메인 등록 날짜를 확인하십시오. 최근 생성 된 도메인은 종종 misleading 콘텐츠에 사용됩니다. "회사 소개" 페이지는 소유권, 사명 및 편집 표준에 대한 투명성에 대한 투명성을 시험합니다. 연락처 정보 및 물리적 주소를 찾으십시오. 약간의 변경 된 도메인 이름 또는 유사한 디자인 요소를 사용하여 합법적 인 뉴스 아울렛을 침략 할 수 있습니다. 개인 정보 보호 정책의 제한, 약관 또는 정책 또는 정책의 적법한 정책은 적법한 정책 또는 정책의 제한이 없습니다.

Habit로 긴 사고를 돕기

도구 및 표준은 지속적으로 적용 할 때만 효과적입니다. 긴 생각은 한 번 운동이 아니라 반복과 더 직관적 인 지속적인 연습이 아닙니다. 이 습관을 개발하는 것은 의도적 노력과 자기 인식을 필요로합니다.

SIFT 온라인 정보 방법

디지털 문학 연구자 Mike Caulfield가 개발한 SIFT 방법은 온라인 정보를 신속하게 평가하는 간단한 4단계 프로세스를 제공합니다.

Stop: 정보 공유, 리킹, 또는 행동하기 전에 일시 중지. 감정적으로 반응하는 임펄스를 저항합니다.
출원을 조사:정보를 생산하는 검사. 소스의 명성, 전문성, 그리고 기록들을 확인하세요.
Find Better Coverage:]다른 소스를 보고 동일한 주장을 찾습니다. 만약에 신뢰할 수 없는 소스를 덮고 있지 않다면, 주장이 거짓 또는 배설 될 수 있다고 생각하십시오.
Trace Claims, Quotes, Media to the Original Context: 원래 소스에 대한 링크를 따르십시오. Context는 종종 바이러스 성 콘텐츠에서 벗겨져 의미를 변경합니다.

SIFT 방법은 정보의 각 조각에 대한 철저한 평가 때문에 효율적이다. 이 방법은 가장 일반적인 형태의 잘못을 잡는 높은 충격 검사를 우선한다.

논리적 낙농 및 매립 기술 인정

Misinformation 종종 논리적 낙태와 비판적 인 사고를 우회하는 유류수의 트릭에 의존합니다. 일반적인 낙태는 다음과 같습니다 :

Ad Hominem: 자신의 인수보다는 사람의 공격. 이것은 증거를 해결하는 다양한 전술입니다.
False Dichotomy: 더 존재할 때만 두 가지 옵션만을 제시한다. 이 oversimplifies 복잡한 문제 및 거짓 선택을 강제한다.
Straw Man: 상대의 위치를 나타내는 것은 쉽게 공격 할 수 있도록 합니다. 이것은 인수의 찡그림 버전을 만듭니다.
Emotion에 적용: 두려움, 분노, 또는 증거 대신 공감. 감정 조작은 합리적 분석.
Bandwagon Effect: 많은 사람들이 그것을 믿기 때문에 무언가를 주장. 인기는 진실의 신뢰할 수있는 지표가 아니다.

이 패턴을 인식하는 학습은 불가합니다. 낙관을 끄면 증거와 논리에 대한 토론을 재구성하여 자신을 보호 할 수 있습니다.

Cognitive Biases의 인식

모든 사람이 정보를 처리하는 방법을 찡그림하는 인식적인 엽소가 있습니다. 확인 엽소는 기존의 신념을 확인하는 추세가 특히 정보 생태계에서 위험합니다. 그것은 사람들에게 동의 가능한 소스를 추구하고 헌계 챔버를 만드는 피임약 증거를 해소합니다. 다른 관련 엽서는 다음과 같습니다 :

Availability Heuristic: 읽을 수 있는 정보의 중요성을 평가하고 최근.
Anchoring Bias: 의 첫 번째 부분에서 너무 크게 발생.
Dunning-Kruger 효과: 한 가지의 자신의 지식이나 능력에 대한 평가.

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실제 응용 프로그램: 건물 정보 문학 기술

이론적 지식은 연습없이 충분합니다. 다음 운동과 활동은 개인과 그룹이 정보 품질을 평가하는 데 실질적인 기술을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.

읽는 방법

나중에 읽기는 전문 사실 검사가 사용되는 기술입니다. 단일 웹 사이트에 머무는 대신 콘텐츠 평가를 위해 새로운 탭을 열고 소스를 연구하고, 인증 데이터베이스에 대한 청구를 확인하고 독립적 인 확인을 찾으십시오. 뉴스 기사 또는 소셜 미디어 게시물을 복용하고, 소스의 Wikipedia 페이지, 사실 검사 사이트 및 전문 리뷰에 대한 탭을 철저히 읽고하지 않고이 작업을 수행하십시오. 소스 전체 소스에서 찾을 수있는 내용을 비교하십시오. 나중에 언급 된 읽기는 수직 문제가 발생할 때 신뢰할 수있는 문제의 설명이 밝혀집니다.

구조적인 Source Evaluation 연습

소스에서 현재 뉴스 기사를 선택하면 무죄입니다. 다음과 같은 구조 된 질문을 사용하여 평가하십시오.

저자는 누구이며, 그 자격은 무엇입니까?
이 정보를 게시하고, 편집 정책은 무엇입니까?
기사는 무엇을 제공합니까? 소스 인용 및 연결?
게시 된 때, 업데이트 된 것이 있습니까?
적용은 균형이 잡힌 것, 또는 중요한 관점을 오작합니까?
실제로 검사 사이트는 유사한 주장에 대해 말합니까?

다른 사람들과의 여러분의 여러분의 뷰를 간단히 평가하고 비교하세요. 평가에서 불만 사항들은 다른 또는 어떤 밝기로 평가되는 영역들을 강조할 수 있습니다.

소셜 미디어 감사

자주하는 소셜 미디어 플랫폼을 사용하여 정보를 제출하고 따라 정보를 제출하십시오. 각 계정 또는 페이지의 경우 다음을 참조하십시오.

어떤 종류의 내용이 게시합니까?
그들은 다른 소스에서 원래 보고 또는 집계를 공유?
확인 될 때 오류를 수정합니까?
그들은 자금 조달, 부채 및 관심의 충돌에 대해 투명합니까?
그들의 주장은 실제로 검사 사이트에 대해 파악합니까?

이러한 검사를 지속적으로 실패하고 더 신뢰할 수있는 대안으로 교체하는 소스를 고려하십시오. 이 감사는 최소한의 지속적인 노력으로 정보 식단의 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다.

정보 생태계의 책임감

개인 기술이 중요하지만, 알고리즘, 플랫폼 정책 및 경제 인센티브에 의해 형성 된 광범위한 정보 생태계 내에서 작동합니다. 알기 쉬운 시민이 시스템 작동 및 취약점이 거짓말하는 방법을 이해하는 것을 의미합니다.

Algorithmic Amplification에 대한 이해

가능한 알고리즘 권장 사항을 끄는.
검증된 전문가 및 기관에 의해 수동으로 공급되는 먹이를 치료하십시오.
브라우저 확장과 같은 도구를 사용하여 블록 또는 플래그 알려진 misinformation 도메인.
소셜 미디어에서 휴식하여 정보 환경을 재설정하십시오.

귀하의 커뮤니티에서 정보 품질 향상

보고 및 Flagging

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