미신정보 시대에 중요한 생각 : 시민의 가이드

위협에 대한 이해: 왜 Misinformation 위협

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Digital Deception의 메커니즘

변형을 전투하려면 생산 및 배포하는 방법을 이해해야합니다. 3 가지 주요 메커니즘은 스프레드를 구동 :

Algorithmic Amplification: Facebook, YouTube, X(이전 Twitter)와 같은 플랫폼은 감정적 반응을 유발하는 콘텐츠를 우선적으로 제공합니다. 걸음과 두려움은 정확성에 관계없이 더 많은 클릭과 더 긴 주거 시간을 생성합니다. 이 시스템은 잘못된 또는 오해를 보상합니다.
좌표 Inauthentic Behavior: 국가 - 대변인 배우 및 정치 그룹은 종종 합의 또는 공격 상대를 제조하기 위해 봇 네트워크와 가짜 계정을 배치합니다. 이 작업은 인공적으로 거짓 narrative의 가시성을 팽창 할 수 있으며, 그보다 더 신뢰할 수 있다고합니다.
Speed Versus Verification: 24시간 뉴스 주기와 즉각적인 업데이트의 기대는 불만된 보고서의 출판을 격려한다. false 주장이 널리 퍼지고, 재전력과 보정은 계속 영향을 미치는 현상으로 인해 발생한다.

이 역동적 인 이해는 패턴을 강조합니다. 예를 들어, 이야기가 갑자기 어디에있을지 모르지만 단일, untraceable 소스에서 유래하면 유기 공유보다 코디네이션의 제품입니다.

긴요한 사고의 기초

중요한 생각은 당신이 당신의 신념과 행동을 안내하는 가장 유효한 증거를 사용하는 지키는 훈련 예술입니다. 그것은 모든 것의 부정 또는 무균인에 관하여 아닙니다; 그것은 지적으로 엄격한 입니다. underlying 기술은 활동적인 평가에 수동적 합격을 넘어 이동 포함합니다. 강한 중요한 생각자는 다만 정보를 소비하지 않습니다 - 그들 무게 인자, 검사 가정은, 그리고 대안적인 관점을 추구합니다.

RED 모델: 실용 프레임 워크

중요한 생각을 구조하는 유용한 방법은 RED 모델, 일부 교육 연구원에 의해 개발 및 전문 개발에서 널리 사용됩니다. 그것은 3 개의 핵심 기술로 구성되어 있습니다 :

소득: 인수 또는 주장을 멸망하는 비평가적인 믿음을 식별한다. 예를 들어, "세금은 항상 경제를 자극"라는 기사는 자동적으로 비즈니스 투자와 소비자 지출을 증가시키는 낮은 세금이 있다고 가정한다.
Evaluate Arguments: 의 질과 증거를 돕는다. 을 봐 논리적 낙태와 같은 짚 남자 인수 ( 상대의 위치) 또는 거짓 dilemmas (이 존재할 때 두 가지 옵션 만 대표). 증거가 결론을 지원 여부를 확인.
Draw Conclusions: 단정된 믿음을 형성하기 위해 평가된 정보를 구합니다. 이 범위는 사용 가능한 데이터에 근거한 가장 유능한 지각적인 분쟁을 재개하고 있습니다.

RED 모델의 일상을 연습-제품 리뷰 또는 뉴스 헤드 라인과 같은 간단한 주장과 함께-당신의 정신 필터를 sharpens.

일상 생활의 Socratic 방법

고대 그리스 철학자 Socrates는 믿음에 대한 금전을 노출하는 방법을 사용했습니다. 당신은 당신이 직면하는 정보에 동일한 기술을 적용 할 수 있습니다. 뉴스 이야기를 읽을 때, 자신을 물어:

중앙 청구는 무엇입니까?
어떤 증거가 제공됩니까? 그것은 정적 또는 경직입니까?
무슨 말을하지? 누락 된 관점 또는 손상된 데이터가 있습니까?
동일한 증거가 다른 결론을 지원할 수 있었습니까?

이 접근법은 지적 겸손을 촉진합니다. 자신의 지식이 제한되고 무해한 인식. 이 마음 세트를 강화하면 더 나은 증거가 등장할 때 전망이 변경되기 때문에 잘못이 취약합니다.

딥 다이브 :인지 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 스타일의 짙은 짙은 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한

중요한 생각은 인간적인 이유에 체계적인 과실을 이해하지 않고 불가능합니다. Cognitive biase는 우리가 빠른 결정을 만들 것을 돕기 위하여 진화하는 정신 부족 (불실성)이고 그러나 수시로 침착한 판단에 지도합니다. misinformation 연구원을 위해, bias 인식은 매체 문학에 핵심입니다.

Twelve 일반적인 Biases 그 Aid Misinformation

문서화 된 분대의 수십 가지가 있지만, 몇 가지는 우리가 거짓 정보를 처리하는 방법에 특히 관련 :

확인 Bias: 기존의 신념을 확인한 정보를 추구하는 추세. 이것은 가장 강력한 무력자산의 단일 유력한 활성화자입니다. 백신을 믿으면 안전의 강력한 증거를 무시하면서 보기를 지원하는 기사를 찾을 수 있습니다.
Dunning-Kruger Effect: 저능력이나 지식이 자신의 역량을 발휘하는 인지적인 바이아스. 이 사람들이 스스로를 끊기 때문에 그 결과에 대한 전문성을 평가할 수 있습니다.
Availability Heuristic: 쉽게 회신되는 사건의 성실함을 극복합니다. 드라마틱 또는 생생한 misinformation (예: 드문 비행기 충돌)는 더 많은 무인 항공기와 일반적인 위험 (예: 자동차 사고)와 비교하여 위험 인식을 끊을 수 있습니다.
Anchoring Bias: ( "anchor")가 처음 발견한 정보의 첫 번째 조각에 너무 크게 의존한다. false 주장이 처음 발표되면, 수정 후에도 모든 후속 판결에 영향을 줄 수 있습니다.
Bandwagon Effect (Social Proof): 다른 사람들이 그들을 붙들기 때문에 신념을 채택한다. 거짓 진술이 바이러스를 갈 때, 주식의 전단량은 진실의 인식을 만듭니다.
Backfire Effect: 일부 경우에, 잘못 된 변형은 실제로 잘못된 주장에 대한 믿음을 강화할 수 있습니다, 특히 보정이 심하게 개최 된 경우에. 왜 부드러운 정제는 종종 직접적인 금전보다 효과적이다.

이 비스듬한 전투를 위해, 체계적인 검사를 실행하십시오. 예를 들면, 당신은 내용의 조각으로 강한 감정적인 계약을 느낄 때마다, 그것을 disagrees 한개의 평판이 좋은 근원을 찾아내기 위하여 자신을 강제하십시오. 이 연습은 확인 비스듬한 이해를 위해 avenues를 열고.

Arguments에서 식별 할 수있는 논리적 낙태

Logical fallacies는 인수의 유효성을 소각하는 이유에 오류입니다. 인식하면 다른 사람의 인수와 자신의 생각에서 약한 소각을 돕습니다. 중요한 낙관은 다음과 같습니다.

Ad Hominem: 인수 자체 대신 인수를 만드는 사람을 공격. ("당신은 그 자동차 운전 때문에 기후 과학자가 그것을 신뢰 할 수 없습니다.")
Straw Man: 공격을 쉽게 만들 수있는 상대의 위치를 표현합니다. ("새로운 정책의 과학은 모든 규정을 완화하고 싶습니다.")
False Cause (Post Hoc Ergo Propter Hoc):] 한 이벤트가 다른 것을 따라, 처음 두 번째로 발생했기 때문에 아시움. ("나는 그 레스토랑에서 먹고 후 아픈, 그래서 음식은 나쁘다.")
공유자에 대한 항소: 비정규 또는 고위 기관 인용. ("이 연예인은이식 보조 보충을 승인, 그래서 그것은 작동해야합니다.")
Slippery Slope: 작은 단계가 증거없이 부정적인 사건의 사슬로 인하여 납치 될 것입니다. ("우리가이 새로운 법을 허용하면 민주주의의 끝으로 이어질 것입니다.")

일반적인 낙태의 목록을 인쇄하고 뉴스 또는 소셜 미디어를 읽을 때 근처에 유지하십시오. 시간이 지남에 따라 거의 모든 지속 가능한 콘텐츠를 볼 수 있습니다.

실제 미디어 문학 기술

정보 연령에 중요한 생각은 미디어 콘텐츠를 평가하기위한 특정 기술을 필요로합니다. 당신이 뉴스 피드를 열 때마다 실제로 검사관으로 자신을 생각하십시오.

SIFT 방법 (투자, 찾기, 추적)

디지털 랜섬 전문가 Mike Caulfield가 개발한 SIFT 방법은 온라인 콘텐츠 검증을 위한 강력한 워크플로우를 제공합니다.

Stop: 공유 또는 반응하기 전에, 일시 중지. 감정이 당신을 드라이브하지 마십시오.
출원을 조사: 저자 또는 출판사에 대해 배우는 내용에서 멀리 클릭. 그것은 공식 사이트입니까? 알려진 변형 출구? 합법적 인 뉴스 조직?
Find Better Coverage:] 다른 신뢰할 수 있는 소스에서 동일한 이야기를 적용할 수 있습니다. 만약 주장이 사실이라면, 여러 개의 신뢰할 수 있는 콘센트가 보고됩니다.
Trace Claims, Quotes, Media to the Original Context: Often, 정보는 상황에 맞게 스트라이프됩니다. 견적은 순서대로 진행될 수 있으며, 사진은 관련 행사에서 확인할 수 있습니다. 이미지 검색(Google Images or TinEye와 같은)을 사용하여 시각적 콘텐츠를 확인하십시오.

이 방법은 몇 분만 걸리지만 극적으로 잘못 형성의 위험을 줄일 수 있습니다.

의성적인 의향

Misleading 통계는 misinformation 제작자의 좋아하는 도구입니다. "90 % of people agree"와 같은 주장은 인상적이지만 중요한 사고자는 다음과 같이 말합니다.

샘플 크기와 인구는 무엇입니까? 100 명 또는 10,000의 조사를 받았습니까? 샘플 대표자 또는 입찰은?
자주 묻는 질문은? 신뢰할 수없는 데이터를 리드하는 질문.
오류 및 신뢰 간격의 마진은 무엇입니까? 많은보고 된 인물은 이러한 필수 컨텍스트 큐가 부족합니다.
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의심 할 여지없이, ]Snopes 또는 FactCheck.org]와 같은 원래 연구 논문을 살펴 보시기 바랍니다.

Constructive Dialogue에 참여하기

중요한 생각은 유관적 인 추구가 아닙니다. 다른 사람들과의 정보를 토론하고 새로운 증거에 노출하십시오. 그러나, 잘못 변형에 대한 대화는 가열되고 비생산적 일 수 있습니다. 여기에 생산적인 대화를위한 증거 기반 전략이 있습니다.

자선의 원칙

다른 사람의 인수를 해석하면 자선의 원리를 채택하십시오. 그들의 위치의 가장 합리적 해석을 가정합니다. 이 접근법은 존경을 촉진하고 방어적인 반응을 감소시킵니다. 대신 악의를 숭배하고 질문을하십시오. 예를 들어, "나는 선거가 의장을 갖는 것을 말하는 것을 듣습니다. 어떤 특정 증거가 가장 충당하는 것을 찾습니까?" 이것은 경청보다 오히려 증거 교환을 위한 문을 엽니다.

De-escalation 기술

토론이 긴장되면, 이해하기 위해 persuasion의 초점을 리디렉션합니다. "나는"경력없이 당신의 관점을 표현하는 진술을 사용합니다. "나는 프로세스가 견고하다고 제안하는 선거 보안 전문가의 다른 데이터를 본 적이 있습니다. 우리가 함께 살펴 볼 수?" 이 협력적인 짜임새는 위협 응답을 줄이고 정품 중요한 교환의 기회를 증가시킵니다.

멸망할 때

모든 대화가 가치가 없습니다. 다른 사람이 증거에 관심이 있거나 논리적 낙태를 사용하여 반복적으로 관심이 없으면 때때로 심하게 멸종하게 멸종하는 것이 좋습니다. 준비되지 않은 누군가에게 중요한 생각을 강제하지 못한다는 것을 인식하십시오. 자신의 정신을 잘 보호하고 비생산적 인 인수주기로 떨어지는 것을 방지하십시오.

국방부용 기술

기술은 솔루션의 문제 및 부분의 소스입니다. 디지털 도구를 사용하여 중요한 사고를 강화하고인지 부하를 줄일 수 있습니다.

Fact-Checking 및 검증 도구

몇몇 온라인 자원은 현대 매체 문학에 근본적입니다:

Snopes: 인터넷 소문, 도시 전설, 정치 주장을 다루는 가장 오래된 웹 사이트 중 하나. Visit Snopes.
PolitiFact: 정치 진술에 초점과 진실 O-Meter에 대한 평가. Visit PolitiFact].
FactCheck.org: Annenberg Public Policy Center의 비파르 프로젝트는 주요 정치 인물의 실제 정확도를 모니터링합니다. Visit FactCheck.org.
Reverse Image Search: Google Images 또는 TinEye를 사용하여 원본 소스와 이미지를 수정합니다.
Botometer (현재 Bot Sentinel): bot-like 동작을 위한 Twitter 계정을 분석하는 도구는 좌표를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

브라우저 확장 및 플러그인

사용자의 정보를 저장하는 확장을 설치하면 다음과 같은 기능을 제공합니다:

NewsGuard:] 신뢰성과 투명성을 바탕으로 가격 뉴스 웹사이트. 아이콘은 브라우저 도구 모음에 나타나며 빠른 신뢰성 점수를 부여합니다.
Fake News Alert: 플래그는 잘못 웹 사이트를 알려줍니다.
B.S. Detector: 유사한 기능, 믿을 수 없는 소스를 강조.

이 도구는 검증의 두 번째 층으로 작동하며 소스를 평가하기 위해 필요한 인식 노력을 감소시킵니다.

Misinformation에 대한 신뢰 구축

장기적인 중요한 생각은 지속적인 연습과 지역 사회 참여를 요구합니다. 목표는 당신이 거짓 정보에 자연적으로 저항하는 하는 습관을 창조하는 것입니다.

Prebunking 과 Inoculation 이론

심리학의 최근 연구는 강력한 전략을 확인했습니다 : "prebunking"또는 심리적 인 중독. 백신은 면역 체계를 약화 바이러스에 노출하여 진드한 논쟁의 약화 된 형태를 노출합니다. 당신이 일반적인 조작 기법을 볼 때 - 부적한 디코 텀니와 같은 - 사전에 설명 된, 당신은 그것을 수용 할 수 없습니다. [[FLT : 0]RAND Corporation[FLT :]]]RAND Corporation[[FLT :]]] :] :이 가족과 함께하는 방법 및 상호 작용을 개발하는 방법.

정보 생태계를 치료

뉴스 피드 및 소스를 적극적으로 관리합니다. 지속적으로 잘못 정보를 공유하는 데 필요한 계정. 정치 spectra 및 지리적 영역에서 소스를 Diversify. 자신의 방법론을 설명하는 평판이 좋은 저널리스트를 따르십시오. ]News 문학 프로젝트와 같은 미디어 문학에 전념 조직의 뉴스 레터에 가입하십시오.

결론 : 시민의 책임

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