মার্ক জুকারবার্গ দীর্ঘদিন ধরে "ফেক নিউজ"-কে শত্রু मानেন। যাইহোক, আমেরিকান জনগণের একটি বড় অংশের নিজস্ব সংজ্ঞা আছে যা অন্যদের বিশ্বাসের সাথে বিরোধाभাস করে (এটিকে মিডিয়ার পলিটিসাইজেশন বা রাজনৈতিককরণ বলা হয়), তার পাশাপাশি ফেসবুক নিজেও কী ফেক নিউজ এবং কী নয় সেটি নির্ধারণ করতে সমস্যায় পড়েছে। এখন জুকারবার্গ ফেসবুক ইউজারদের সার্ভে দিয়ে এই নির্ধারণ করার কথা ভাবছেন, তাই এই ধারণাটি গভীরে বিশ্লেষণ করা এবং সম্ভাব্য ফাঁদগুলো বিবেচনা করা জরুরি।
কেন ব্যবহারকারীদের করাবেন?
ফেসবুক-जیسা কোম্পানি—যেখানে প্রতি ঘণ্টা মিলিয়ন মিলিয়ন পোস্ট আসে—ততটুকু স্টাফ নিয়োগ করা সম্ভব নয় যারা সাইটের সকল কন্টেন্ট খুঁজে বের করবে এবং কোনো উৎস পુરস্কার পাওয়ার যোগ্য কিনা সেটি নির্ধারণ করবে। এতে একটি বিশাল নিরবচ্ছিন্ন প্রচেষ্টা লাগবে যা কখনো শেষ হবে না।
সুতরাং, এই সমস্যার প্রথম সমাধানগুলির মধ্যে একটি হলো মেশিন লার্নিং এবং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে প্রক্রিয়াটি অটোমেট করা। এই পদ্ধতি, যদিও কম খরচে, ব্যাকফায়ার করতে পারে কারণ মেশিন লার্নিং এখনো এতটাই উন্নত নয় যাতে একটি স্টোরি সত্য রিপোর্ট করবে কিনা সেটি নির্ভরযোগ্যভাবে প্রেডিক্ট করতে পারে।
শायद "ফেক নিউজ ডিটেকশন"-এর সবচেয়ে সফল বাস্তবায়ন ছিল যখন ফেসবুক থার্ড-পার্টি ফ্যাক্ট-চেকারদের ডেটা কম্পাইল করা শুরু করলো কিছু পোস্টকে "disputed" বা বিবাদিত হিসেবে ট্যাগ করার জন্য। এটি, অবশ্যই, ইউজারদের লালঝন্ডু দেখা স্টোরিতে ক্লিক করার সম্ভাবনা বাড়িয়ে দিয়েছিল।
২০১৮ সালে, ফেসবুকের নিউজ ফিড হেড অ্যাডাম মোসেরি (Adam Mosseri) ঘোষণা করলেন যে সোশ্যাল নেটওয়ার্ক সার্ভে এক্সপেরিমেন্ট করছে, ব্যবহারকারীদের নিজেরা কী বিশ্বস্ত মনে করেন সেটি জিজ্ঞেস করে।
সমস্যাটি এখানে আছে: আমরা জানি না তারা সার্ভের জন্য পার্টিসিপেন্টের স্যাম্পল গ্রুপ কীভাবে নির্বাচন করেছে।
বহুসंख্যকের কনফার্মেশন বায়াস (Confirmation Bias)
এখানে প্রাসঙ্গিক একটি পুরনো উক্তি: "যে সঠিক সেটি সবসময় জনপ্রিয় হয় না, এবং যা জনপ্রিয় সেটি সবসময় সঠিক হয় না।"
আপনি যদি ৩০০ জনের মধ্যে ২৯৯ জনকে সമ്മত করতে পারেন যে ইউরোপ অস্তিত্বে নেই, তবে মহাদেশটি সেটি için গায়েব হয়ে যাবে না। অধিকাংশ মানুষ এক নিউজ সোর্সে অন্যের চেয়ে বেশি আস্থা রাখে, এবং সেটি সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য নাও হলে, এটা অবশ্যই অধিকাংশ মানুষ ইচ্ছা করে যা সত্য হতো সেটির সাথে রেজোনেট করে।
একটি গল্প বলার সময়, পিয়ার রিভিউ (peer review) এবং এম্পিরিজম (empiricism) প্রয়োগ হয় না। এগুলো কেবল কেউ যে পর্যবেক্ষণ করেছে সেটি রিটেল করে (চূড়ান্তভাবে) নিজস্ব দৃষ্টিভঙ্গি থেকে, যেটি কমপক্ষে একটু পক্ষপাতমূলক হবে কারণ আমরা মানুষ।
আমাদের এটিও বিবেচনা করতে হবে যে ফেসবুক ইউজাররা সাধারণত নিউজ স্টোরি পোস্ট করে একটি পয়েন্ট প্রুফ করতে, যান্ত্রিকভাবে তথ্য পাস অন করার জন্য নয়।
এখানে মূল কথা হলো মানুষকে সার্ভে করে কী ফেক নিউজ এবং কী নয় সেটি নির্ধারণ করা ভালো আইডিয়া নয় কারণ আমরা এই ডেটা থেকে একমাত্র সত্য নিষ্কর্ষ আঁকতে পারি যে কোনো নিউজ সোর্স জনপ্রিয় কিনা।
অন্য পক্ষ থেকে...
সার্ভের উদ্দেশ্য ছিল ইউজাররা কী পরিচিত এবং বিশ্বস্ত মনে করে সেটি নির্ধারণ করা, এবং ফেসবুক বলে ডেটাটি "নিউজ ফিডে র্যাঙ্কিং ইনফর্ম করতে সাহায্য করবে।" এটি কম لگছে যে কোম্পানি নির্দিষ্ট নিউজ আইটেম লোকজনের ফিডে দেখানো থেকে বন্ধ করার চেষ্টা করছে, বরং অধিকাংশ মানুষ কী বিশ্বস্ত মনে করে সেটির ওপর ভিত্তি করে একটি র্যাঙ্ক প্রদর্শন করার চেষ্টা করছে।
একটি কম র্যাঙ্ক দেখাবে যে অধিকাংশ মানুষ আপনার নিউজ ফিডে যা দেখছেন সেটিতে আস্থা রাখে না।
আমাদের এখনও চিন্তা দিতে হবে যে সার্ভের পার্টিসিপেন্টের সিলেকশন ক্রাইটেরিয়া সম্পর্কে আমাদের কোনো ধারণা নেই। ফেসবুক শুধু বলেছে স্যাম্পলটি "diverse and representative" বা বিবিধ ও প্রতিনিধিত্বমূলক।
শেষ পর্যন্ত, মানব প্রকৃতির কারণে বিষয়নিষ্ঠ হয়ে পক্ষপাত দেখানো স্বাভাবিক। এই গ্রহের কোনো প্রযুক্তি বা আইন এই বন্ধ করতে পারে না, বিশেষ করে যেহেতু মানুষ নিজেরা এগুলো তৈরি করেছে।
আপনি কি মনে করেন আমরা কখনো ফেক নিউজের সমাধান পাব, নাকি ইন্টারনেট কানেকশন থাকার পার্ট اند পার্সেল (part and parcel) হিসেবে এটি থাকবে? কমেন্টে আপনার মতামত জানান!
