검색: 오늘의 미디어 풍경을 탐색하기위한 도구

정보 소비의 진화

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미디어 문학: 핵심 역량

미디어 문학은 단일 기술이 아니지만 사람들이 접근, 분석, 평가, 생성 및 미디어 메시지에 행동 할 수있는 상호 관련 역량의 수집이 아닙니다. 이러한 역량은 모든 형식의 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 및 상호 작용 매체에서 적용 가능합니다. 초점의 핵심 영역은 다음과 같습니다.

Access: 라이브러리, 데이터베이스, 디지털 아카이브를 포함한 다양한 소스에서 미디어 콘텐츠를 찾을 수 있는 능력은 검색 알고리즘의 제한을 이해하면서.
Analysis: 목적, 청중, 생산 기술 및 가정을 시험하여 미디어 메시지를 재구성 할 수있는 용량.
Evaluation: 증거와 상황에 따라 정보의 신뢰성, 정확성 및 신뢰성을 판단하는 과정.
Creation: 디자인 선택의 의미와 충격을 인식하는 하나의 미디어 컨텐츠를 재현할 수 있는 능력.
Action: 미디어를 사용하여 civic, Social, 또는 창조적 활동에 참여하여 검증된 정보를 공유하거나, 존경하는 토론을 위해 참여합니다.

이 역량을 개발하기 위해서는 형식적인 교육과 일상적인 연습이 필요합니다. 교육자, 주제별 교육에 대한 통합 미디어 문학을 통합하여 독립 주제로 치료하는 것보다 더 나은 기술을 유지하고 전송하는 것으로 나타났습니다. 학생들과 평생 학습자, 다른 상황에 걸쳐 평가 기술의 일관된 응용 프로그램은 시간 동안 수업을 구축합니다.

왜 미디어 문학 매트 이상 Ever

정보의 유출을 위한 중요한 공구

다양한 도구는 주장, 체크 소스 및 미디어 콘텐츠를 확인하는 데 도움이 존재합니다. 이러한 리소스를 가진 Familiarity는 두드러지게 질 수있는 재료에서 신뢰할 수있는 정보를 분리하는 데 필요한 노력을 줄일 수 있습니다. 아래는 각 것을 사용하는 방법의 구체적인 예와 함께 가장 효과적인 범주입니다.

Fact-Checking 웹사이트

전문 사실 검사 조직은 공공 인물, 바이러스 성 게시물 및 인기있는 뉴스 이야기에 의해 주장을 조사합니다. 그들은 주장이 진실인지, 거짓 또는 어딘가에 대해 설명하는 상세한 분석을 게시합니다. 가장 존경받는 사이트의 일부에는 다음과 같습니다.

Snopes:]] 도시 전설, 인터넷 소문자, 정치 주장을 커버한다. 그들의 평가 시스템 (예: "True,"""False,""Mixture")는 소스와 명확하게 설명된다.
FactCheck.org]:] 미국 정치인과 바이러스성 콘텐츠에 의해 문헌의 정확성을 모니터링하는 Annenberg Public Policy Center의 비파르 프로젝트.
PolitiFact]:] 선출된 공식 및 소셜 미디어 게시물에서 주장하는 "Truth-O-Meter"를 사용합니다. 그들의 방법론은 투명하고 소스 인용이 포함되어 있습니다.

출처 평가: CRAAP 테스트

웹 사이트, 책, 기사, 또는 비디오 - 필수. ]CRAAP Test (통화, 관련, 권위, 정확도, 목적)는 간단한 프레임 워크를 제공합니다:

Currency:] 게재된 정보일 때? 최근에 업데이트되었습니까? 급속하게 변화하는 주제(예: 과학, 기술, 정치)를 위해, 이전 소스가 나올 수 있습니다.
Relevance: 는 정보를 귀하의 연구 질문이나 필요? 그것은 당신의 청중에 적합한 수준에 기록?
Authority: 저자 또는 출판사이란? 그 의미는 무엇입니까? 학술 기관, 평판 조직 또는 인정 전문가와의 제휴를 찾습니다.
Accuracy:는 증거에 의해 지원되는 정보입니까? 제공된 인용은? 다른 소스를 사용하여 주장을 확인할 수 있습니까? 오류, 지원되지 않은 일반화, 또는 논리 낙하를 찾으십시오.
목적: 왜 이 정보가 존재합니까? 그것은 알기, 설사, 오락, 또는 판매? 관심의 bias 또는 충돌을 확인.

역 이미지 검색

Visual misinformation-images는 context, digitally altered, or misattributed-s a most common form of false content. 역 이미지 검색 도구는 이미지를 업로드하거나 다른 곳에서 온라인, 어떻게 사용되었는지, 조작했는지 여부를 찾을 수 있습니다. Google Images] 과 ]TinEye[LT:FLT:][FLT:]][FLT:]]]][FLT:]]]]][FLT:[FLT:]]]]]]]

이미지를 다운로드하거나 URL을 복사하려면 마우스 오른쪽 클릭.
역 이미지 검색 도구로 이동하고 URL을 붙여 넣거나 파일을 업로드하십시오.
이미지가 원래 등장한 곳을 볼 수 있는 결과를 검토하고, 잘못된 상황에 사용되었던지, 변경된 경우.
이미지가 최근 이벤트에서 발표되는 경우, 초기 모습의 날짜에주의를 기울여 있지만, 처음에는 몇 년 전에 등장했습니다.

미디어 바이어스 차트 및 등급

뉴스 아울렛의 정치 및 공시적 인 야심은 독자가 컨텍스트에 정보를 배치하고 한면보고에 의해 잘못되는 것을 방지합니다. 여러 조직은 신뢰성과 부티끄를 기반으로 한 아울렛을 분류하는 미디어 바이어 차트를 생산합니다.

Ad Fontes Media:] 2개의 축에 뉴스 소스를 도포하는 대화형 차트를 발행합니다: 신뢰성 ("Original Fact Reporting"에서 "Contains Inaccurate/Fabricated Info") 및 정치 바이스 ("Left"에서 "Right"및 "Skew" 카테고리). 그들의 분석 방법은 분석 및 기사의 분석가에 포함되는 것입니다.
미디어 비스듬한 사실 확인:] 비스듬한 평가, 실사적 보고 점수, 그리고 propaganda 전술에 메모를 포함하여 수천개의 뉴스와 정치 웹사이트의 상세한 리뷰를 제공합니다.

참고 : bias 차트는 완벽하지 않습니다. 이 도구는 인식을 올리는 데 유용하지만 직접 소스 평가와 함께 사용되어야합니다. "center" 등급은 정확성을 보장하지 않으며 "왼쪽"또는 "오른쪽" 등급은 자동으로 소스를 분리하지 않습니다. 그것은 단순히 정보를 필터링하는 통해 렌즈를 나타냅니다.

Critical Evaluation에 대한 고급 전략

기본 도구 사용 외에도 여러 연구 백업 전략은 신속하게 정보를 평가하는 능력을 극적으로 향상시킬 수 있습니다. 이 전략은 특히 새로운 또는 무해한 주제를 만날 때 유용합니다.

옆 독서

나중에 읽기는 전문 사실 검사가 사용 된 기술이며 Stanford History Education Group] (SHEG)에 의해 권장됩니다. 원래 페이지에 머물지 않는 대신 독자는 소스, 그 주장 및 명성을 조사하기 위해 새로운 탭을 열 수 있습니다. 예를 들어 :

웹 사이트가 새로운 보충이 질병을 치료하는 것을 주장하는 경우, 전체 사이트를 먼저 읽지 마십시오. 대신 웹 사이트 이름, 저자 및 주장을 검색하는 새로운 탭을 엽니 다.
독립적 인 리뷰, 뉴스 적용, 또는 소스의 전문가 평가를 찾으십시오. 조직은 잘못 변형을 위해 비판되었습니다? 다른 신뢰할 수있는 소스는 동일한 결과를보고합니까?
정부 보건 기관 웹 사이트 또는 의료 데이터베이스에 대한 청구를 비교하십시오.

나중에의 판독은 내용 자체를 분석하여 소스의 컨텍스트 및 신뢰성을 평가하는 데 중점을 둡니다.

SIFT 방법

워싱턴 주립 대학교에서 Mike Caulfield에 의해 개발 된 SIFT 방법은 온라인 정보를 평가하기위한 4 단계 과정입니다.

Stop: 정보의 공유 또는 구호하기 전에 일시 중지. 진실을 찾아, 즐겁게하지 않거나 설득을 목표로 목표를 스스로 제거.
출원을 조사: 콘텐츠 생성을 배우는 측면의 읽기를 사용 하 여 그들의 의제가 될 수 있다. 확인 "About" 페이지, 이전 논쟁을 살펴, 다른 소스가 조직을 설명 하는 방법을 참조.
Find better 적용 범위: 단 하나의 문서에 의존하는 대신 동일한 주제에 신뢰할 수 있는 보고를 찾습니다. 실제로 검사기, 주요 뉴스 콘센트 또는 학술 데이터베이스를 사용하십시오. 원래 주장이 신뢰할 수 있는 소스에 의해 널리 보고되지 않은 경우, 그것은 덜 신뢰할 수 있습니다.
Trace 주장, 인용, 및 미디어 원본 컨텍스트에:] 원래 환경에서 많은 바이러스 성 게시물 스트립 정보, 더 극적이고 오해를 더 표시. 원본 소스를 클릭, 전체 진술을 읽고, 이미지 또는 인용이 원래 프레임 된 방법을 참조하십시오.

SIFT 방법은 특히 소셜 미디어 게시물, 체인 이메일 및 종종 상황에 부족한 메시지에 효과적입니다.

논리적 낙농 및 감정적 인 만증 인식

Skilled propagandists 및 content Creators는 종종 유변적인 분석에 류터리 트릭을 사용합니다. 일반적인 낙서는 다음과 같습니다 :

Ad hominem: 인수 자체보다는 인수를 만드는 사람을 공격한다.
False dilemma: 더 존재할 때만 두 가지 옵션만 제시합니다.
Straw man: 공격을 쉽게 만들 수있는 상대의 위치를 표현합니다.
공유권자:)전문가에 대한 전문가를 인용한다.
Emotional language: 를 사용하여 두려움, 분노, 또는 공감이 중요한 생각을 우회합니다.

기사를 읽을 때, 자신을 묻습니다 :로드 된 용어를 사용하는 저자입니까? 그들은 양쪽 모두 공정하게 제시합니까? 개인 공격에 의존하거나 일반화를 청소합니까? 이러한 전술을 식별하는 것은 정보를 신뢰할 수있는인지 결정하거나 조작하도록 설계되었습니다.

교실에서 교육 미디어 문학

교육자는 더 많은 신중한 시민을 구축하는 앞선에 있습니다. K-12에 미디어 문학을 통합하고 교육 커큘러가 계획과 실제 콘텐츠와 함께 참여할 수있는 공평을 요구합니다. 아래는 효과적인 교육을위한 전략을 확장합니다.

Incorporate 미디어 분석 Across 주제

한 단위로 미디어 문학을 쌓아 올리는 것보다 교사는 역사, 과학, 영어 및 수학 수업으로 그것을 수 있습니다. 예를 들어:

역사: 1차 소스 비교 (예: 다른 나라의 신문 헤드 라인) 세계 대전 또는 시민 권리 운동과 같은 주요 행사 중 하나들을 탐험하기 위해.
과학: 원래의 동료 검토 연구에 대한 추적하여 대중 잡지에 대한 건강 주장. 의 의의외적으로 보고에서 연구 제한이 종종 볼 수 있는지 토론.
English:] 의 광고 기술, 정치 연설, 또는 persuasive 전략과 논리적 낙서에 대한 의견 조각.
Mathematics: Teach students to Critically read charts and graphs, noting how Axis scaling, data selection, and visual design can distort information.

성공 사례

학생들은 학습을 통해 학습을 할 수 있습니다. 학생들은 학습을 통해 학습을 할 수 있습니다. 학생들은 학습을 통해 학습을 할 수 있습니다. 학생들은 학습을 통해 학습을 할 수 있습니다. 학생들은 학습을 통해 학습을 할 수 있습니다. 학생들은 학습을 통해 학습을 할 수 있습니다. 학생들은 학습을 통해 학습을 할 수 있습니다. 학생들은 학습을 통해 학습을 할 수 있습니다. 학생들은 학습을 통해 학습을 할 수 있습니다.

대화형 활동 활용

실제 평가 작업을 가장하는 Hands-on 운동은 매우 효과적입니다. 예시에는 다음과 같습니다.

Mystery 소스 분석: 은 학생들의 기사를 수집하고 CRAAP 테스트 또는 SIFT 방법을 사용하여 신뢰성에 따라 순위를 매겨 요청합니다. 그들의 순위에서 공석을 토론합니다.
Fake news Creation: Challenge students to create a deliberately misleading post (예:, 의사 이미지와 가짜 뉴스 헤드 라인) 그리고 그 후 클래스메이트는 역 이미지 검색 및 측면 읽기를 사용하여 분석. 이 역 공학은 학생들이 어떻게 잘못 구성이 어떻게 구성했는지 이해하는 데 도움이됩니다.
Live 검증: 클래스 세션 또는 가상 회의 중, 학습 도구가 토론된 실시간 트렌드를 확인하기 위해 학생들을 요청합니다. 공동 노력은 빠르게 사실이 확인 될 수 있는지 보여줍니다.

자원과 실천

학생들은 도구의 curated 목록을 제공하고 일반 사용을 격려합니다. 예를 들어, 실제로 체크리스트, 바이아 차트 및 역 이미지 검색 페이지를 포함하는 디지털 북마크 폴더를 만듭니다. 뉴스 기사 또는 소셜 미디어 게시물을 평가하고 검증 프로세스에 짧은 쓰기 업을 제출하는 가정 작업을 할당하십시오. 시간이 지남에 따라 이러한 관행은 자동 습관이됩니다.

도전과 미래 방향

강력한 도구와 전략의 가용성에도 불구하고, 중요한 장애물은 남아있다. 정보의 속도는 종종 outpaces 검증 노력. 한편, 정교한 AI 생성 된 콘텐츠 - 깊은 화상, 합성 오디오 및 새로운 도전을 mimics 인간의 쓰기 - poses. 정치 인물의 깊은 가짜는 검색 도구가 붙잡기 전에 바이러스를 갈 수 있습니다. 마찬가지로, 큰 언어 모델은 convincing을 생산 할 수 있습니다. "research"는 저자가 나타나는 저자가 나타납니다.

이러한 도전을 해결하기 위해, 몇몇 신흥 접근법은 개발되고있다:

Federated Verified: Wikipedia와 몇몇 소셜 미디어 네트워크와 같은 플랫폼은 크라우드 펀딩 및 노트 스테이킹 시스템을 사용하여 잘못된 콘텐츠를 플래그로 만듭니다. 이 시스템은 자원 봉사자들에 의존하고 여전히 조작을 조정 할 수 있습니다.
디지털 검증 기술:]] Content Provenance 및 Authenticity(C2PA)와 같은 이니셔티브는 디지털 콘텐츠의 근원과 편집 역사를 문서화하는 암호화 표준을 만들 수 있습니다. 완전히 구현될 때 사용자는 사진이나 비디오가 변경되었는지 확인할 수 있습니다.
]미디어의 문학 교육 규모:] 핀란드와 캐나다와 같은 국가는 초기부터 국민의 교과에 통합 된 미디어의 유산을 가지고, 학생들의 능력에 대한 저해 개선을 보여주는. 다른 국가는 소송을 따르기 시작.

개인 책임은 열쇠가 남아 있습니다. 도구는 무균한 마음 세트 및 검증에 시간을 투자하는 기꺼이 필요성을 대체 할 수 없습니다. AI 생성 된 내용이 더 이전되므로 정보에 대한 중요한 것은 21 세기의 가장 귀중한 기술 중 하나가 될 것입니다.