AI Mechanism Claims to Detect Disinformation With 96 Percent Accuracy, Even Trace Its Source

एक टीम ने दुष्प्रचार अभियान को बेहतर ढंग से समझने का प्रयास किया और ऐसे अभियानों का पता लगाने के लिए एक तंत्र बनाने का प्रयास किया

Photo Credit: MIT News

एमआईटी लिंकन लेबोरेटरी के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर और एल्गोरिदम समूह की एक टीम ने दुष्प्रचार अभियानों को बेहतर ढंग से समझने का प्रयास किया और उनका पता लगाने के लिए एक तंत्र बनाने का भी लक्ष्य रखा।  रिकोनिसेंस ऑफ इन्फ्लुएंस ऑपरेशंस (आरआईओ) कार्यक्रम का उद्देश्य यह भी सुनिश्चित करना था कि सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर इस गलत सूचना को फैलाने वालों की पहचान की जाए।  टीम ने इस साल की शुरुआत में प्रोसीडिंग्स ऑफ द नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज में एक पेपर प्रकाशित किया था और उसे आर एंड डी 100 पुरस्कार से भी सम्मानित किया गया था।

परियोजना पर काम पहली बार 2014 में शुरू हुआ और टीम ने उन खातों से सोशल मीडिया डेटा में वृद्धि और असामान्य गतिविधि देखी, जिनमें रूसी समर्थक आख्यानों को आगे बढ़ाने की उपस्थिति थी।  लैब में एक स्टाफ सदस्य और टीम के सदस्य स्टीव स्मिथ ने एमआईटी न्यूज को बताया कि वे "हमारे सिर खुजला रहे थे।"

और फिर 2017 के फ्रांसीसी चुनावों से ठीक पहले, टीम ने यह जांचने के लिए कार्यक्रम शुरू किया कि क्या इसी तरह की तकनीकों का उपयोग किया जाएगा।  चुनावों से पहले तीस दिनों तक, रियो टीम ने दुष्प्रचार के प्रसार का विश्लेषण करने के लिए रीयल-टाइम सोशल मीडिया डेटा एकत्र किया।  उन्होंने माइक्रो-ब्लॉगिंग साइट पर 1 मिलियन खातों से कुल 28 मिलियन ट्वीट्स संकलित किए।  RIO तंत्र का उपयोग करते हुए, टीम 96 प्रतिशत सटीकता के साथ दुष्प्रचार खातों का पता लगाने में सक्षम थी।

यह प्रणाली कई विश्लेषण तकनीकों को भी जोड़ती है और एक व्यापक दृष्टिकोण बनाती है कि गलत सूचना कहां और कैसे फैल रही है।

शोध दल के एक अन्य सदस्य एडवर्ड काओ ने कहा कि पहले अगर लोग जानना चाहते थे कि कौन अधिक प्रभावशाली है, तो वे केवल गतिविधि की संख्या को देखते थे।  "हमने जो पाया वह यह है कि कई मामलों में यह पर्याप्त नहीं है। यह वास्तव में आपको सोशल नेटवर्क पर खातों के प्रभाव के बारे में नहीं बताता है," एमआईटी न्यूज ने काओ के हवाले से कहा।

एक अन्य शोध दल के सदस्य, एरिका मैकिन ने एक नया मशीन लर्निंग दृष्टिकोण लागू किया जो रियो को व्यवहार से संबंधित डेटा को देखकर इन खातों को वर्गीकृत करने में मदद करता है।  यह विदेशी मीडिया के साथ खाते की बातचीत और इसके द्वारा उपयोग की जाने वाली भाषाओं जैसे कारकों पर ध्यान केंद्रित करता है।  लेकिन यहाँ रियो के सबसे अनोखे और प्रभावी उपयोगों में से एक आता है।  यह केवल बॉट्स का पता लगाने वाली अधिकांश अन्य प्रणालियों के विपरीत, बॉट और मनुष्यों दोनों द्वारा संचालित खातों के प्रभाव का पता लगाता है और इसकी मात्रा निर्धारित करता है।

MIT लैब की टीम को उम्मीद है कि RIO का उपयोग सरकार, उद्योग, सोशल मीडिया के साथ-साथ पारंपरिक मीडिया जैसे समाचार पत्र और टीवी द्वारा किया जाता है।  काओ ने कहा, "दुष्प्रचार से बचाव न केवल राष्ट्रीय सुरक्षा का मामला है बल्कि लोकतंत्र की रक्षा का भी मामला है।"