ボストンマラソン爆破事件：災害時にTwitterで真実と虚構を見分ける
アシュリー・スチュワート著
ソーシャル メディア プラットフォームは災害時に強力なリソースとなりますが、重要なメッセージは 140 文字の誤った情報に埋もれてしまう可能性があります。
そのため、ワシントン大学の研究者たちは噂を識別するアルゴリズムの開発に取り組んでいます。
「私たちは、人々が誤情報に気づき、それがどのように拡散していくのかを伝えられるよう支援したいと考えています」と、研究者のケイト・スターバード氏はGeekWireに語った。「噂を特定し、情報が訂正されるタイミングを特定できる計算論的ソリューションの開発に取り組んでいます。」
スターバード氏は、ワシントン大学の人間中心設計工学部の一部門で、ソーシャルメディアやその他のプラットフォームを通じた大規模なインタラクションについて研究する、大規模参加の緊急時対応能力研究所の所長です。
元WNBA選手で現在は准教授を務める同氏と学生チームは、ボストンマラソン爆破事件に関する1000万件以上のツイートを精査し、噂を広める行為を特定し理解しようとした。
ゴールライン付近で2度の爆発があり3人が死亡、多数が負傷した際、緊急対応要員はソーシャルメディアを通じて連絡を取り合ったが、噂や憶測が有益な情報を圧倒した。
緊急事態におけるツイートは、「新しく、実践的で、より良い判断を下すのに役立つ情報」を提供するものはほとんどありません、とスターバード氏は水曜日の夜に行われたセミナーで、満員の学生たちに語った。「残りはほとんどノイズで、そのノイズの中からシグナルを見つけるのは難しいのです。」
研究者らは、開発者が検索用語に関するデータをリアルタイムで収集できるTwitterのストリーミングAPIを使用して、7日間のツイートを収集した。
スターバード氏と彼女のチームは、「ボストン」「爆弾」「爆発」「爆発」「マラソン」というキーワードを使ってサンプルを収集し、ネットワークグラフを生成し、誤情報や噂の流布、噂の推測や訂正、疑問視などの分類に基づいてツイートをコード化した。
研究者たちは、このコードを利用して、それぞれの噂がどのように始まったのか、また、それが訂正されたかどうか、また訂正された頻度を特定することができた。
あるケースでは、8歳の少女がマラソン中に死亡したという噂が広まりました。研究者たちは、この噂の始まりと、それがどのくらいの頻度で広まったかを特定し、5キロを走る少女の写真がツイートで拡散し始めたことで、噂が加速したことを発見しました。
研究チームはまた、ブラウン大学の行方不明の学生スニル・トリパシを容疑者と誤って特定した噂や、海軍特殊部隊が政治的な理由で攻撃を継続したという主張、恋人にプロポーズされる直前に爆破事件で死亡した女性の話など、他の噂のパターンも調査した。
スターバード氏は、ソーシャルメディア上の噂の動向を特定することで、将来の災害時に誤情報を検出し、抑制するのに役立つ可能性があると述べている。
「私たちはまだこの新しい環境のルールを学んでいるところです」と彼女はGeekWireに語った。「情報共有のベストプラクティスについて、新たな規範と新たな理解を育んでいるところです。人々は教訓を学んでいるのです。」
スターバード氏は、災害発生時のソーシャルメディアにおける噂話に関する研究を、国立科学財団から2年間、約50万ドルの助成金を受けて継続する予定です。今後は、ネットワーク内の特定のノードの信頼性などを分析する予定です。
