도널드 트럼프의 승리를 도운 혐의로 기소 된 뉴스

미국 대통령 후보 인 도널드 트럼프 (Donald Trump)가 마침내 경쟁에서 이기고 앞으로 몇 년 안에 미국에서 1 위를 차지할 수있는 권리가 있습니다. 가장 강력한 캠프 중 하나는 수많은 불쾌한 기록을 가지고있는 도널드 트럼프가 어떻게 2016 년 미국 대통령 선거에서 이길 수 있었는지 의문을 제기했습니다.

흥미로운 것은 도전자 Hillary Clinton의 승리로 비난받은 ​​#media 소셜 Facebook입니다. 보도에 따르면, 도널드 트럼프의 승리를 결정하는 것은 Facebook 소유의 시스템 알고리즘입니다. 어떻게?

Facebook의 알고리즘으로 인해 결국 많은 뉴스가 사실이 아니거나 Facebook 페이지에서 여전히 혼란스러워집니다. 실제로 이런 종류의 뉴스를 즉시 삼킨 많은 사용자들이 있습니다.

버블 필터 현상

이러한 생각과 관련하여 Eli Pariser가 저술 한 "필터 Buble : 인터넷이 당신에게 숨겨져있는 것"이라는 제목의 책에서 논의되었습니다. 이 책에서 필터 버블 현상은 미국 대통령 선거에서 일어난 일을 나타내는 데 매우 적합합니다.

Eli는 필터 버블 현상이 사람들이 반대 방향으로 움직 이도록 독려 할 것이며, 그 방법은 각 개인의 욕구에만 기대되는 것을 제공하는 것이라고 말합니다.

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어쩌면 여전히 혼란스럽게 들릴 수 있습니다. 그러나 Facebook 알고리즘 자체는 무엇부터 시작할 수 있습니다.

기본적으로 Facebook에는 이미 사용자의 취미 또는 습관을 매핑하는 데 사용되는 특수 시스템 또는 알고리즘이 있습니다. 거기에서 Facebook의 알고리즘은 각 사용자의 개인 계정 홈페이지에 표시되는 내용을 제어 할 수 있습니다.

기본적으로 이와 같은 정교한 시스템은 특히 경제적 요구와 쌍을 이룰 때 매우 유용합니다. 예를 들어 Facebook은 사용자가 패션 또는 화장품 세계와 관련된 제품을 찾는 데 익숙한 지 인식합니다.

얻은 데이터를 사용하면 사용자의 #Facebook 계정 홈페이지에 나타나는 대부분의 게시물이 자동으로 패션 및 화장품의 세계와 더 많이 접하게됩니다. 일반적으로 제품 제안이거나 최신 뉴스와 함께 제공 될 수 있습니다.

이제 우리가 특정 테마를 좋아하거나 자주 읽었을 때의 차이는 다음과 같습니다. 간접적으로 Facebook 알고리즘은이를 개인 계정의 홈페이지에 표시해야하는 기본 테마로 기록합니다.

예를 들어 특정 정치인에 관심이 있고지지하는 사용자가 있습니다. 그곳에서 그는 종종 정치 문제에 관한 긍정적 인 소식을 읽었습니다.

결국, 알고리즘은 홈페이지에 표시되어야하는 최상의 컨텐츠가 정치인의 프로파일을 가진 프로 컨텐츠 일 뿐이라고 맵핑합니다. 데이터의 진실 또는 유효성에 관계없이 Facebook은 여전히 ​​이와 같은 모든 뉴스를 표시합니다.

반대로, 다른 정치 인물에 대해 이야기하거나 우상 정치 인물의 부정적인 요소와 부정적인 어조를 포함하는 뉴스의 경우 Facebook 알고리즘에 의해 제거됩니다.

이것은 온라인 플랫폼을 통해 사용자가 소비 할 수있는 필터 또는 필터가있는 필터 버블 현상에 대한 설명입니다. 더 높은 수준에서도이 현상은 사람에게 강한 시그마를 형성 할 수 있으며 실제 사실을 먼저 이해하지 않고 반대 생각을 거부하는 경향이 있습니다.

버블 필터를 극복하기위한 노력

다시 검토하면 사실과 균형 잡힌 토론을 제공하는 실제 뉴스 소스도 온라인 미디어에 많지 않습니다. 그러나 문제는 대다수의 사람들이 Facebook이 만든 시스템에 충실하다는 것입니다.

실제로 이런 종류의 상황에서 벗어날 수 있다고해서 소셜 미디어 계정에 액세스해서는 안됩니다. 그러나 우리는 또한 뉴스 소비와 균형을 이루어야합니다.

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뉴스 나 특정 정보를 받으면 먼저 제시된 데이터의 정확성을 확인해야합니다. 인터넷 검색을 통해 비슷한 뉴스를 다루는 다른 사이트를 확인하면됩니다. 거기서 우리는 참조 데이터로 사용될 수있는 대다수의 데이터를 비교할 수 있습니다.

또한, 우리가 그렇게했을 때, 우리가 소비하는 정보가 진정한 정보라는 것을 100 % 보장하지는 않습니다. 따라서 마지막으로 가장 좋은 필터는 정보를 온라인으로 가져올 때 우리 자신의 이해와 인식입니다.