정보의 구호 도구 : Informed Decisions를 만들기위한 시민을 강화

디지털 시대의 정보 평가에 대한 중요한 필요

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증발 소스에 대한 기초 프레임 워크

여러 가지 설치 프레임 워크는 정보의 신뢰성과 신뢰성을 평가하는 체계적인 접근 방식을 제공합니다. 이 모델은 사용자가 표면 수준의 인상을 넘어 이동하고 훈련 된 평가 습관을 개발하는 데 도움이됩니다.

CRAAP 테스트: 종합 평가 도구

캘리포니아 주립 대학교, Chico에서 라이브러리에 의해 개발, CRAAP 테스트는 가장 널리 사용되는 평가 프레임 워크 중 하나입니다. 약어는 다음과 같습니다.

Currency:] 게시되거나 게시된 정보는 언제였습니까? 업데이트되거나 수정되었습니까? 기술, 약, 현재 이벤트와 같은 진화하는 주제에 대해서는 일반적으로 더 신뢰할 수 있습니다.
Relevance: 는 정보를 직접 귀하의 연구 질문이나 필요성? 의도한 청중을 고려: 그것은 전문가, 일반 독자, 또는 특정 인구 통계에 대상? 소스는 신뢰할 수 있지만 귀하의 목적에 따라 결정 될 수 있습니다.
Authority: 저자, 출판사, 또는 스폰서는 누구입니까? 그들의 자격 또는 부주의는 무엇입니까? 연락처 정보, 전문 경험 및 기관적 백업을 찾으십시오. 관심의 명확한 충돌과 익명 저자 또는 소스의 경고가 될 수 있습니다.
Accuracy: 증거에 의해 지원되는 정보입니까? 다른 신뢰할 수있는 소스를 통해 확인 할 수 있습니까? 인용, 데이터 소스를 확인하고 내용이 발견되거나 사실 검사 된지 여부를 확인하십시오. 맞춤법, 문법 및 논리적 일관성에주의를 기울여야합니다. 실수 연구가 나타날 수 있습니다.
목적: 왜 정보가 존재합니까? 그것은 알려, 가르치고, 판매, 오락, 또는 persuade? bias를 식별: 언어 감정, 편들, 또는 목적? 목적에 따라 잠재적인 slant 또는 propaganda를 무게를 다루도록 도와줍니다.

CRAAP 테스트는 학생들, 기자, 그리고 누구든지 학문 또는 직업적인 연구를 지휘하는 것을 특히 유용합니다. 그것은 책, 기사, 웹사이트 및 심지어 소셜 미디어 포스트에 적용될 수 있는 가동 가능한 공구입니다. 당신의 연습을 깊이에, 고려하기 위하여 CSU Chico에서 CRAAP 시험 워크 시트를 체계적으로 평가하는 근원에.

SIFT 방법: 온라인 콘텐츠에 대한 현대 접근

워싱턴 주립 대학교에서 Mike Caulfield에 의해 개발 된 SIFT 방법은 빠른 온라인 환경을 위해 특별히 설계되었습니다. SIFT는 다음과 같습니다.

Stop: 정보 공유 또는 재조정하기 전에 일시 중지 및 반영을 할 순간을 취합니다. 소스를 알고 계십니까? 감정적 반응이 높습니까? 높은 감정은 중요한 생각을 우회할 수 있습니다.
소스를 조사: 누가 콘텐츠를 생성? 자신의 명성은 무엇입니까? 저자, 조직 또는 출판을 봐. 심지어 빠른 검색은 붉은 깃발을 공개하거나 trustworthiness를 확인 할 수 있습니다.
Find better 적용: 단 하나의 콘텐츠를 분석하는 대신, 여러 독립 소스에서 보고 또는 분석에 대한. 신뢰할 수있는 뉴스 콘센트, 사실 검사 및 학술 데이터베이스는 종종 더 균형 잡힌 관점을 제공합니다.
Trace 주장, 인용, 및 미디어 원본 컨텍스트에:] 바이러스 게시물은 종종 원래 소스에서 정보를 스트립, 왜곡 의미. 추적은 원래 연구, 연설, 또는 정확도를 확인하기 위해 문서에 다시 주장.

SIFT는 특히 뉴스, 바이러스 성 사회 미디어 게시물 및 사용자 생성 된 콘텐츠를 파괴하는 데 효과적입니다. 그것은 효율성을 강조합니다. 모든 세부 사항을 분석하는 시간을 지출하는 것보다, 사용자는 신속하게 정보를 삼는 것을 배우십시오. 자세한 가이드는 siftmethod.org에서 사용할 수 있습니다.

추가 프레임 워크: RADAR 및 5W

다른 평가 모델 제안 보완적인 관점:

RADAR Framework: Rationale, Authority, Date, Accuracy, relatedce를 위한 스탠드. Endicott College에서 라이브러리에 의해 개발, 그것은 그것의 출판에서 정보의 가치 뒤에 합리적 이해를 강조? ] RADAR에 대해 자세히 알아보기.
5Ws (Who, What, 언제, 어디서, 왜): 간단한 기자 접근. 누가 그것을 썼습니까? 주요 주장은 무엇입니까? 언제 게시되었습니까? 어디가? 왜 그것은 존재? 이 고전적인 공식은 빠른 평가를 위해 잘 작동합니다.

검증을 위한 실용적인 도구 및 리소스

디지털 도구 및 데이터베이스의 제품군은 주장을 확인하고 잘못정보를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 리소스를 가진 Familiarity는 수동 기술에서 활성 조사로 정보를 평가합니다.

Fact-Checking 웹사이트 및 조직

전문 사실 검사는 정치, 건강, 과학 및 사회 문제의 청구를 확인하는 엄격한 방법론을 개발했다. 주요 리소스는 다음과 같습니다 :

Snopes:도시 전설, 인터넷 소문, 정치 주장을 포함하는 가장 오래된 가장 종합적인 사실 검사 사이트 중 하나. Visit Snopes].
FactCheck.org: 미국 정치의 사실적인 정확도를 모니터링하는 Annenberg Public Policy Center의 비파르 프로젝트. Visit FactCheck.org].
PolitiFact: 미국 정치인 및 공공 인물에 의한 사실 검사 성명에 초점을 맞추고, "Truth-O-Meter" 등급 시스템을 사용하여. Visit PolitiFact].
국제피트트체킹 네트워크(IFCN): 의 글로벌 네트워크는 원칙과 검증된 조직의 디렉토리를 제공하는 사실 검사자들입니다. 많은 국가들은 자신의 사실 검사 그룹이 있습니다. IFCN 데이터베이스는 좋은 출발점입니다.

의심의 주장을 만날 때,이 사이트에 대한 빠른 검색은 종종 삭제되거나 확인 된지 여부를 밝혀 할 수 있습니다. 건강 관련 잘못 사항의 경우, 세계 보건기구의 정보 기관 관리 자원는 저자 지침을 제공합니다.

역 이미지 검색 및 미디어 검증

이미지 및 동영상은 종종 조작되거나 상황에 촬영됩니다. ]Google Reverse Image Search], TinEye], Yandex Image Search]는 이미지 업로드를 허용하거나 온라인에 나타난 URL을 제공 할 수 있습니다. 이 사진이 오래된, 즉, 영상이 정의되었는지 여부를 알 수 있습니다.]]

이 도구는 특히 뉴스 이벤트를 깨는 동안 귀중한, 오래된 이미지가 자주 허드한 달리를 만들 수 있습니다. TinEye의 역 이미지 검색를 사용하여 연습을 공유하기 전에 시각적 콘텐츠를 확인합니다.

도메인 및 소스 분석

모든 웹 사이트는 동일하지 않습니다. 알 수없는 도메인의 신뢰성을 평가하기 위해 이러한 전략을 사용합니다.

WHOIS Lookup: 도메인이 등록되어 있는 경우 확인. 새로운 등록된 도메인은 미뮤 합법적인 뉴스 콘센트가 종종 변형에 사용됩니다.
미디어 바이어스 차트: ]Ad Fontes Media의 Media Bias Chart 또는 AllSides] 비율 뉴스 소스를 바이어와 신뢰성에 포함. 이러한 차트는 제한이 있지만, 출판의 정치적인 야심을 이해하기 위한 유용한 시작점을 제공합니다.
] Reputable source는 사명, 소유권, 편집 표준 및 연락처 정보를 명확하게 합니다. Vague 또는 누락된 정보는 Red flag입니다.

High-Stakes Contexts의 평가 기술 적용

정보의 진실한 테스트는 실제 상황에 적용된다. 아래는 평가 도구가 결정적인 방식으로 무형 차이를 만들 수있는 상세한 시나리오입니다.

건강 정보: 의학 조언 온라인 탐색

건강 misinformation은 치명적인 결과를 가질 수 있습니다. 상태를 연구할 때, 치료, 또는 백신은, 이 단계를 따르십시오:

소스를 확인: 정부 보건기구 (예: CDC, FDA, WHO), 주요 의료 기관 (예: Mayo Clinic, Johns Hopkins), 및 동료 검토 저널의 사전 정보. 블로그, 소셜 미디어 영향력, 또는 상업 사이트 판매의 무균.
과학성분을 위한Look: PubMed 또는 Google Scholar와 같은 사이트 사용 원본 연구. 샘플 크기, 동료 리뷰에주의를 기울여, 발견이 복제되었는지 여부. 체리픽 데이터 또는 불균형 증거의 인식.
Consult 전문가: 온라인 연구는, 대체해야, 자격을 갖춘 의료 제공자의 조언. 항상 의사와 치료 옵션에 대해 논의.
Avoid "miracle 치료": 여러 질병을 치료하는 단일 보충과 같은 사실이 잘 보이는 클레임 - 거의 항상 거짓. CRAAP 테스트의 "목적"criterion 적용: 이러한 사이트는 종종 제품을 판매.

예를 들어, COVID-19 전염병 중, hydroxychloroquine와 같은 치료에 대한 잘못 정보는 빠르게 확산. 임상 시험이 혜택을 보여주지 못하는 사실 검사 조직은 신속하게 확인. Snopes 또는 Reuters Fact Check]와 같은 도구를 사용하여 해를 방지 할 수 있습니다.

정치 뉴스 및 선거 정보

선거 시즌은 특히 변형 캠페인에 취약합니다. 시민은 다음과 같습니다.

뉴스 소스를 확인: 크로스 체크는 적어도 두 개의 설치 콘센트와 뉴스를 끊는 (예를들면 AP, Reuters, BBC, 로컬 신문). 이야기가 비강한 부분에서만 나타나면, 깊은 골격으로 치료합니다.
통합을 인식:] 감정적인 언어, 이름 없는 소스, 거짓 평등, 그리고 복잡한 문제를 단순화하는 memes를 찾습니다. SIFT 방법의 ""단계는 여기에 중요합니다.
Check voting information: 공식 선거 절차-폴링 위치, 등록 마감일, 우편 투표 규칙-국가 또는 지방 정부 웹사이트에서 소스를 부여, 전달되지 않은 메시지.
사용 비파르기 가이드:]Vote411(여성의연맹에 의해) 신뢰할 수 있는 선거 정보를 제공합니다.

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소셜 미디어 콘텐츠 및 바이러스 Claims

사회적 미디어 알고리즘은 정확성에 대한 참여를 우선 순위화합니다. 생존 또는 분노 게시물을 발생하면 :

SIFT 메소드를 사용: Stop, 소스를 조사, 더 나은 적용을 찾아, 원래 상황에 추적. 메는 포토샵 또는 상황에 걸린 인용문이있을 수 있습니다.
일시: 오래된 뉴스는 종종 “발기”로 재검토합니다. 예를 들어, 몇 년 전에 자연 재해에 대한 이야기는 단지 일어난 것처럼 공유 될 수 있습니다.
봇 계정의 인식이: Inauthentic 계정은 종종 좌표 변형을 확산. ]Botometer] (인도 대학에서) 봇과 같은 행동에 대한 트위터 계정을 분석 할 수 있습니다.
]확인없이 증폭하지 마십시오: 심지어 스킬화 공유 (예: "이 사실이 될 수?")는 잘못 변형을 확산 할 수 있습니다. 대신, 참여하기 전에 청구를 개인적으로 살펴 보겠습니다.

잘 알려진 정치인이 뭔가 악화되었다 주장하는 바이러스 성 포스트를 고려. 반응하기 전에, 견적이 확인되면 확인을 볼 수있는 사실 검사 사이트 또는 빠른 검색을 사용. 종종, 원본 비디오 또는 성적표는 다른 맥락을 밝혀.

Undermine 평가에 대한 Cognitive Biase 이해

사용자가 자신의 비스듬한 것의 인식이 있다면 가장 좋은 도구는 효과적입니다. 몇몇인지 비스듬한 체계적인 찡그림은 우리가 정보를 평가하는 방법:

확인 bias: 선보인 믿음을 확인하는 추세와 피임약 증거를 무시합니다. 이를 위해 적극적으로 반대의 관점을 추구하고 RADAR 프레임 워크의 "Rationale" 선구자를 사용합니다.
Availability heuristic: 쉽게 예시를 염두에 두고 있는 이벤트의 장점을 판단합니다. Vivid anecdotes는 종종 그림자 통계 데이터입니다. 예를 들어, 드문 백신 부작용에 대한 단일 이야기는 실제 위험 통계보다 위협을 느낄 수 있습니다.
Dunning-Kruger 효과: 정보 평가를 위한 하나의 자신의 능력을 평가하는. 이것은 특히 과학 또는 경제와 같은 복잡한 주제와 공통. 지적 겸손과 전문가 합의에 의존.
Backfire effect: 올바른 정보를 만날 때, 일부 사람들은 원래의 거짓 신념에 두 배로 나뉩니다. 이것은 한 번 생각보다 덜 일반적이지만, 잘못 형성을 수정할 때 주의, 비적합성 통신에 대한 필요성을 강조합니다.

이 비스듬한 인식은 첫 번째 단계입니다. 평가 과정에 반영을 통합 : 자신을 묻고 "이 정보를 판단하면 반대 결론을 지원하면 동일한 방법을 판단합니까?" CRAAP 및 SIFT와 같은 구조 된 프레임 워크를 사용하여이 자동 생각 패턴에 대한 검사를 제공합니다.

교육을 통한 정보 문학

학교, 도서관 및 커뮤니티 조직은 교육 평가 능력을 가르치는 중요한 역할을합니다. 효과적인 교육 접근법은 다음과 같습니다.

Curricula에 미디어 문학을 통합

미국 및 전세계 국가에서 많은 국가는 이제 막다른 미디어 문학 교육. 연구는 evaluating 소스에서 명시된 지시를받을 학생은 거짓 정보에서 신뢰할 수있는 구별에 더 나은 수행. 성공적인 프로그램의 주요 구성 요소:

Hands-on workshops: CRAAP test 또는 SIFT 메소드를 사용하여 실제 기사, 소셜 미디어 게시물 및 비디오 평가 연습. Stanford History Education Group의 Civic Online Reasoning curriculum은 무료 강의 계획을 제공합니다.
Debates and discussions: 소스의 평가를 방어하는 학생들의 격려는 중요한 생각을 촉진하고 다른 관점에 노출.
Cross-disciplinary 접근법: 정보 문학은 도서관이나 미디어 클래스에서 절대로 가르칠 수 없으며 역사, 과학, 영어 과정 내에서. 예를 들어, 과학 교사는 온라인 건강 주장의 신뢰성을 평가하는 학생들을 안내 할 수 있습니다.

온라인 코스 및 전문 개발

성인은 구조 학습에서 혜택을 누릴 수 있습니다. 코스라, edX, 그리고 FutureLearn 같은 플랫폼은 중요한 생각, 미디어 문학, 그리고 사실 검사에 코스를 제공합니다. 주목할만한 예:

"Checkology" by the News 문학 프로젝트: 미분을 식별하는 방법을 가르치는 상호 작용 플랫폼, bias를 이해, 뉴스를 탐색. Explore Checkology].
"홍콩대학교의 뉴스를 얻은 매혹적인 감각(Coursera): 무료 코스 뉴스 문학과 검증 기법을 덮고 있습니다.
]"미시간 대학교 (edX)의 미디어 문학:] 알고리즘의 영향과 정보 소비에 필터 버블.

커뮤니티 기반 이니셔티브

공공 도서관 및 성인 교육 센터는 온라인 사기의 대상이 될 수있는 수석 시민을위한 정보를 평가하는 워크샵을 개최 할 수 있습니다. [[FLT : 0]]] 미국 도서관 협회의 잘못 정보 자원[[FLT :1]]과 같은 프로그램 라이브러리 디자인 관련 프로그램을 돕습니다.

알고리즘, 플랫폼 및 정책의 역할

개인 평가 기술은 필요하지만 충분하지 않습니다. 디지털 플랫폼의 디자인은 종종 정확성에 대한 우선 순위에 따라 의사 결정에 대한 정보를 제공합니다. 이 풍경을 이해하는 것은 비공식 시민이 될 것입니다.

소셜 미디어 알고리즘은 감각적이고, 디비스티브, 그리고 false 콘텐츠를 증폭하여 클릭과 공유를 생성합니다. 사용자는 다음과 같이 mitigate 할 수 있습니다.

자세한 피드를 전달: 확인된 언론인, 과학자, 그리고 사실 검사자로부터 계정을 따르십시오. 반복적으로 잘못정보를 공유하는 미분 소스를 따르십시오.
Using platform tools: 일부 플랫폼은 컨텍스트 라벨 또는 사실 확인 플래그를 제공합니다. 결함이 있지만, 이러한 기능은 더 조사하기 위해 신속한 기능을 제공합니다.
지원 투명성: 플랫폼에 대한 Advocate는 알고리즘이 작동하는 방법을 공개하고 콘텐츠를 더 많은 제어를 제공하기 위해 사용자에게 제공.

정책 제작자는 또한 역할을합니다. 유럽 연합의 디지털 서비스 법과 같은 법은 플랫폼이 변형의 위험을 평가하고 투명한 광고 아카이브를 제공합니다. 시민은 이러한 정책에 대해 알리고 대표에게 그들의 우려를 투표 할 수 있습니다.

결론: 멸종에서 힘에

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작은 시작: 당신이 놀라운 주장을 직면 한 다음 시간, 중지 및 여기에 설명 된 프레임 워크 중 하나를 적용. 공유하기 전에 검증. 시간이 지남에 따라, 이러한 관행은 두 번째 자연이되고, 수동 소비자에서 활성으로 변환, 디지털 세계에서 공산당.