資訊評估:數位時代公民權力

理解信息素养

信息素識比以往更重要

資訊通識是認知需要資訊時的功能, 以及找出、評估及有效利用資訊的能力。 它超越了基本的讀取理解。 它需要积极質疑、源碼查證及背景理解。 在一個任何人都能以微弱的監控來公布任何信息的环境中,資訊通識就成了防止操縱與錯誤的首要防備。

相關的關鍵是高。在醫療中,相信不實信息會導致危險的自我治療或疫苗的猶豫。在金融中,利用不良信息會造成巨大的財產損失。在公民生活中,不實信息會削弱對民主机构的信任,使社群分化。信息學公民更有能力克服這些挑戰,因為他們用質疑的心态接近每一個內容。他們不接受面值的申述;他們更深入地探究,問是誰創造了內容和原因,并檢查是否有支持性證據。

信息素养的核心部分

資訊通識依赖于一些互聯互通的能力, 首先, 資訊需求範圍的界定能力。 在搜尋之前, 一位技術高超的評估者會澄清自己想要的以及為什麼。 第二, 搜尋本身需要知道如何有效利用數據庫、搜索引擎和其他工具。 第三, 和此次討論最相關的是評估, 決定一個來源是否可信、准确和适合预定用途。 第四, 資訊通識的道德使用, 包括适当的歸屬性和尊重知识产权。 最后,資訊通識包括向其他人明确傳達結果的能力。

這些能力不是靜態的。它們隨著科技的變化以及新媒體的出現而演化。例如,評估TikTok影片需要不同的方法,而不是評估同行評論的期刊文章。信息素識教育必須適應這些變化,幫助學者在广泛的格式上应用無時的原則。

建立评估源的框架

CRAAP 測試

源碼評估中广泛使用的一個框架是 CRAAP 測試, 也就是货币、 相关性、 權限、 準確度和目的的縮寫。 這個有條理的方法有助于評估者系统地檢查源碼的每個方面。 幣值問: 資訊是什麼時候公布的, 還是最後更新的? 相关性問: 資訊直接解決了手頭的問題嗎? 權限問: 作者或出版者是誰, 其認證是什麼? 準確問: 資訊是否有證據支持, 是否從其他資源可查證? 目的問: 內容的用意是什麼, 是否有偏見?

使用 CRAAP 測試來對任何內容做評估, 提供一個坚实的基礎。 例如, 如果您在社交媒體上遇到健康要求, 您可以快速地評估貨幣, 檢查發表日期、 關切性, 考慮發表是否適合你的情况、 研究海报背景、 透過醫學資料庫參考的精確性、 以及意識這篇文章是否試圖銷售產品或推廣特定目的。 [[FLT: 0]] CRAAP 測試是在加州大學奇科[[FLT: 1] 發表, 仍然是所有關卡學生的實際起点。

超越 CRAAP 測試

CRAAP 試驗雖有作用, 但實際上是有局限性的。 它最初是為學術背景而設計的, 可能無法完全處理現代社會媒體的快速、算法驱动環境。 高级評估者用附加策略來補充 CRAAP 試驗。 其中一種策略是調查資源的資源和所有性。 一個具有特定政治利益的公司擁有的新聞發出處可能以扭曲的方式提供資訊, 即使各篇文章符合基本的精度标准。

另一項進一步的考量是源頭內的證據使用。 可信文章不僅提出申述, 提供引言、與主來源的連結、或對已出版研究的引用。 如果源頭沒有任何證據就提出大胆的申述, 也就是紅旗。 相类似, 評估者應該注意旨在激起反應而不是發言的情感語言。 感知頭條、 過度的感叹點、 激起恐懼或憤怒的語言, 常常會顯示那些把參與放在精確性之上的內容 。

辨識不同形式的比亞斯

確認比亞斯

確認偏見是確認偏見, 偏見於確認現有信仰的資訊。 每個人都經歷確認偏見。 這是一種能省去认知能量但導致扭曲思考的智障捷徑。 在確認偏見時, 確認偏見會讓人們接受符合世界觀的聲明, 而不會對他們進行他們對反對觀點的相同審查。

克服確認偏差需要刻意努力。 有效的方法之一是 积极尋找對方的觀點。 如果您讀到一篇能強烈强化你觀點的文章, 請花點時間從可信來源尋找合理對方。 這不意味您放棄位置, 這意味您會以最佳的證據來測試它。 另一种方法就是減慢您的評估程序。 您不立即對頭條或聲明做出反應, 而是暫停, 問您是否接受這個同樣的訊息, 如果它來自不熟悉或對方的來源 。

媒体和政治

新聞組織在編輯方式上相差很大。有些組織把平衡的報導放在优先位置,在新聞和觀眾之間加以明确的区分。有些組織把評論和報導混在一起,使隨時的讀者很難從觀點中分辨事實。媒體偏見的圖表,如Ad Fontes Media和AllSides所製作的圖表,可以直觀地描述不同媒體在政治面面上落到何處,以及其可信度如何。這些圖表是有用的工具,但應小心使用。任何圖表都不可能完美,而且出版物中的个别文章都可能偏离了外表的整体評分。

更可靠的方法是在全方位讀取。 如果新聞故事很重要, 請看看不同社論偏見的媒體如何加以掩蓋。 比較框架、 引用的來源和所強調的事實。 跨多個媒體的一致點很可能是最可靠的, 而分歧點則突出了解釋和偏見在哪些地方扮演了更大的角色。 这种跨平台的讀取習慣性可以更深入地理解复杂的問題。

算法比亞斯

強力搜尋引擎與社交媒體平台的算法會引入自己的扭曲。 這些算法旨在最大化參與,而不是精確。 它們优先排序於讓使用者保持滚动、點擊和分享的內容。 情感、爭議和感人內容在參與度量衡中往往會表現良好, 也就是算法常常會放大最需要小心評估的內容。

使用者可以讓信息食用多样化, 減輕算法偏差。 跟著相關领域的專家, 訂閱管理高質量來源的簡訊, 使用搜尋操作員來尋找特定類型的內容。 可能時關閉個性化的建議也減少回音室效果。 目標是控制信息環境, 而不是讓算法來決定您看到的。

每日信息评估实用战略

平面讀取

平面讀取是專業的實驗者使用的一种技術。 平面讀取不是停留在一個單位上, 并且孤立地評估其內容, 而是為研究源、 作者和聲明開新標籤。 這比垂直讀取更快, 更有效, 垂直讀取依赖于對網站的設計、 域名或頁面的評估。 專業的實驗者會用平面讀取來驗取資訊, 研究顯示它比其他方法更能取得更好的效果 。

實驗後的讀取, 當你遇到不熟悉的聲明或來源時, 開啟新的瀏覽器分頁。 搜尋來源名稱, 以及「 可信 」 、 「 認證 」 或「 偏見 ” 等名詞。 尋找新聞、 學術文章或實驗組織的獨立評估。 如果聲明涉及數據或引文, 搜尋原始資料來源。 横向翻過網絡可以讓你得到比停留在一頁更完整的圖片 。

SIFT 方法

SIFT 方法提供了另一個實際框架, 由數位素學專家 Mike Caulfield 研發。 SIFT 代表 Stop, 調查來源, 尋找更好的覆盖面, 追蹤聲明符合原著。 第一步, Stop, 至关重要。 在分享或行動之前, 暫停並自覺決定如何評估它。 第二步, 調查來源, 涉及查問是誰創造了內容, 以及他們帶來了什麼專業或日程。 第三步, 尋找更好的覆盖面, 鼓励找出提供更完整可靠的同一題信息的信誉來源。 第四步, 追蹤聲明符合原著的內容, 涉及查清聲音的來源, 并查它是否被准确描述 。

SIFT 設計得快而有效。 使用此方法, 可以在一分鐘內評估許多聲明。 它不需要在一個題目中具有深度的專業性, 只需在信任前有檢查的意愿。 例如, 如果病毒影像顯示出一個劇劇性事件, 執行反向影像搜尋和檢查有聲新聞來源, 可以確認影像是否是現代的, 是否有准确的標題 。

源碼三角化

源頭三角化是指至少三個独立、可信的源頭來證實信息。 這種策略對高端決定,如醫療、法律問題或重大財政承諾,都特别重要。當三個有聲望的源頭就事實达成一致時,對事實的信心就大增。當源頭不一樣時,分歧本身就提供了關于問題的複雜性或爭議性的宝贵信息。

有效的三角化需要來源之間真正的獨立性。 如果兩家新聞網由同一母公司所有, 它們的報導可能不真正獨立。 相类似, 如果多個消息網都引用了同樣的一個研究或新聞發表, 它們就沒有提供獨立的確認。 尋找從不同的原始研究、不同的專家或不同的地區收集資訊的來源。

支持评估的工具和技术

實驗檢查資料庫

數個專門的實驗組織提供可查證的病毒性申請評估。 Snopes、FactCheck.org、PolitiFact 和国际實驗網絡都保持可查的資料庫, 使用者可以快速檢查是否已經調查過。 [[FLT: 0]] Snopes[[FLT: 1] 自1990年代起, 一直在解開和證實網傳言, 并包涵了广泛的議題。 这些组织公布方法, 包括如何選擇申請、接受什么證據、以及如何評分精度。 熟悉這些資料庫, 定期檢查這些資料庫, 便會建立一种驗證的習慣性。

瀏覽器延伸和插件

瀏覽器延伸可以提供您遇到的來源的实时上下文。 大部分主要瀏覽器都可以使用 NewsGuard , 它會以九項新聞與資訊網站的可信度評估, 包括網站是否多次發表不實內容, 是否明确標示觀點, 以及是否披露擁有權。 其他的延伸可以幫助影像檢查, 讓使用者直接從瀏覽器中反轉影像搜尋。 這些工具不是批判性思考的完美替代, 但它們是有用的捷徑, 特别是在時間有限時。

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