Modeling the amplification of epidemic spread by individuals exposed to misinformation on social media
यह अध्ययन सोशल मीडिया डेटा के साथ एकीकृत एक मोबिलिटी-इन्फॉर्म्ड एपिडेमिक मॉडल का उपयोग करता है ताकि यह मात्रात्मक रूप से निर्धारित किया जा सके कि ऑनलाइन वैक्सीन गलत सूचनाओं के संपर्क में आने से बीमारी का प्रसार कैसे बढ़ता है, जो सार्वजनिक स्वास्थ्य नीति को सूचित करने के लिए सबसे खराब परिस्थितियों (वर्स्ट-केस सिनेरियो) के तहत संक्रमण में महत्वपूर्ण वृद्धि को प्रकट करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
एक वायरस के प्रसार की कल्पना एक जंगल में फैलती हुई जंगल की आग (wildfire) की तरह करें। आमतौर पर, वैज्ञानिक यह अनुमान लगाने की कोशिश करते हैं कि वह आग कितनी तेज़ी से जलेगी, इसके लिए वे देखते हैं कि पेड़ एक-दूसरे के कितने करीब हैं और पत्तियाँ कितनी सूखी हुई हैं।
यह शोधपत्र इस जंगल में एक नया, अदृश्य स्तर जोड़ता है: धुएं का एक बादल जो पेड़ों के व्यवहार को बदल देता है।
यहाँ शोधकर्ताओं ने जो पाया है उसकी कहानी है, जिसे सरल अवधारणाओं में विभाजित किया गया है:
1. दो जंगल
शोधकर्ताओं ने महसूस किया कि लोग एक ही समय में दो अलग-अलग "दुनियाओं" में रहते हैं:
- भौतिक जंगल (The Physical Forest): यह वह जगह है जहाँ लोग वास्तव में मिलते हैं—काम पर जाते हुए, कक्षा में बैठते हुए, या कॉफी पीते हुए। यहीं पर वायरस फैलता है।
- डिजिटल जंगल (The Digital Forest): यह वह जगह है जहाँ लोग सोशल मीडिया (विशेष रूप से इस अध्ययन में ट्विटर) पर कहानियाँ और समाचार साझा करते हैं। यहीं पर भ्रामक सूचना (misinformation) फैलती है।
यह शोधपत्र तर्क देता है कि ये दोनों जंगल आपस में जुड़े हुए हैं। यदि डिजिटल जंगल में कोई व्यक्ति किसी झूठ पर विश्वास करता है (जैसे कि "टीके खतरनाक हैं" या "मास्क काम नहीं करते"), तो वह भौतिक जंगल में अलग तरह से व्यवहार कर सकता है। वे मास्क पहनना बंद कर सकते हैं या सामाजिक दूरी बनाए रखना छोड़ सकते हैं, जिससे एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति तक वायरस का पहुँचना आसान हो जाता है।
2. "लचीलापन" परीक्षण (The "Resilience" Test)
यह देखने के लिए कि स्थिति कितनी खराब हो सकती है, शोधकर्ताओं ने लगभग 2 करोड़ आभासी लोगों (virtual people) के साथ एक विशाल कंप्यूटर सिमुलेशन बनाया। उन्होंने सीमाओं का परीक्षण करने के लिए दो चरम परिदृश्य बनाए:
- "अति-लचीला" जंगल (सर्वश्रेष्ठ स्थिति): कल्पना कीजिए कि एक ऐसा जंगल जहाँ पेड़ स्टील के बने हैं। भले ही भ्रामक सूचना के धुएं का एक झोंका पास से गुजरे, पेड़ उसे अनदेखा कर देते हैं। ये लोग सभी स्वास्थ्य नियमों (मास्क, टीका, दूरी) का पालन करते हैं।
- "अति-संवेदनशील" जंगल (सबसे खराब स्थिति): कल्पना कीजिए कि एक जंगल सूखे ईंधन (kindling) से बना है। यदि भ्रामक सूचना के धुएं का एक छोटा सा झोंका भी किसी पेड़ को छूता है, तो वह पेड़ तुरंत आग पकड़ लेता है (भ्रमित हो जाता है) और सुरक्षा नियमों का पालन करना बंद कर देता है।
3. प्रयोग
शोधकर्ताओं ने वास्तविक डेटा का उपयोग किया ताकि यह देखा जा सके कि कितने लोग टीकों के बारे में "कम-विश्वसनीय" सामग्री साझा कर रहे हैं। फिर उन्होंने इन लोगों को अपने 2 करोड़ लोगों के विशाल सिमुलेशन में मैप किया।
उन्होंने पूछा: "यदि बहुत से लोग झूठ पर विश्वास करते हैं, तो वायरस कितना बदतर हो जाता है?"
4. चौंकाने वाले परिणाम
जब उन्होंने "सबसे खराब स्थिति" (जहाँ लोग केवल एक बार संपर्क में आने पर ही गलत सूचना पर विश्वास कर लेते हैं) के साथ सिमुलेशन चलाया, तो "सर्वश्रेष्ठ स्थिति" की तुलना में परिणाम नाटकीय थे:
- आग तेज़ी से फैलती है: संक्रमण का शिखर (peak) दो सप्ताह पहले आ गया।
- आग बड़ी हो जाती है: शिखर पर बीमार होने वाले लोगों की संख्या छह गुना अधिक थी।
- कुल नुकसान: महामारी के दौरान, पूरे अमेरिकी जनसंख्या का अतिरिक्त 14% संक्रमित हो जाएगा।
- इसे समझने के लिए: यह लगभग 4.7 करोड़ अतिरिक्त अमेरिकियों के बीमार होने के बराबर है।
- लागत: शोधकर्ताओं ने अनुमान लगाया कि इससे अमेरिकी स्वास्थ्य प्रणाली को $143 बिलियन से अधिक का खर्च आएगा।
5. ऐसा क्यों होता है
मॉडल यह मानकर चलता है कि जो लोग भ्रामक सूचना पर विश्वास करते हैं, वे सुरक्षात्मक सावधानियां बरतने की कम संभावना रखते हैं। सिमुलेशन में, ये "भ्रमित" लोग ऐसे व्यवहार करते हैं जैसे वे एक सामान्य, महामारी रहित दुनिया में हों (गले मिलना, मास्क न पहनना, इकट्ठा होना), जबकि "सुविज्ञ" लोग सावधानी बरतते हैं।
चूंकि वायरस इस बात की परवाह नहीं करता कि कौन सावधान है और कौन नहीं, इसलिए भ्रमित समूह का लापरवाह व्यवहार एक पुल बना देता है जो सावधान समूह को भी संक्रमित करने की अनुमति देता है। यह ऐसा है जैसे लोगों के एक समूह द्वारा दरवाज़ा खुला छोड़ने से ठंडी हवा अंदर आ जाती है; अंततः, वह ठंडी हवा (वायरस) पूरे घर में पहुँच जाती है, यहाँ तक कि उन कमरों में भी जहाँ लोगों ने खिड़कियाँ बंद रखने की कोशिश की थी।
सारांश
यह शोधपत्र यह नहीं कहता कि भ्रामक सूचना ही वायरस है। इसके बजाय, यह दिखाता है कि भ्रामक सूचना एक फोर्स मल्टीप्लायर (force multiplier) के रूप में कार्य करती है। यह न केवल उन लोगों को नुकसान पहुँचाती है जो झूठ पर विश्वास करते हैं; बल्कि यह पूरी महामारी को और बदतर बना देती है, जिससे संक्रमण का प्रसार तेज़ हो जाता है और आवश्यकता से कहीं अधिक लोग संक्रमित होते हैं।
शोधकर्ताओं ने वास्तविक डेटा का उपयोग करके दिखाया है कि यदि हम ऑनलाइन झूठ के प्रसार को नहीं रोकते हैं, तो हम अनिवार्य रूप से वायरस को पूरी आबादी को संक्रमित करने के लिए एक शॉर्टकट दे रहे हैं।
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