Posts of Peril: Detecting Information About Hazards in Text
यह शोध पत्र सोशल मीडिया टेक्स्ट में खतरे से संबंधित सूचनाओं का पता लगाने के लिए एक नए मॉडल को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि ऐसे संकेतक पारंपरिक भावना मेट्रिक्स से भिन्न हैं और यह प्रकट करता है कि कैसे अकार्बनिक (इनऑर्गेनिक) खाते भू-राजनीतिक घटनाओं को प्रभावित करने के लिए रणनीतिक रूप से खतरे के आख्यानों का लाभ उठाते हैं।
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
इंटरनेट की कल्पना एक विशाल, अराजक शहर के चौक के रूप में करें जहाँ हर सेकंड अरबों लोग चिल्ला रहे हैं, फुसफुसा रहे हैं और संकेत लगा रहे हैं। लंबे समय से, इस चौक का अध्ययन करने वाले वैज्ञानिक इस भीड़ के 'मिजाज' (mood) को मापने के लिए जुनूनी रहे हैं। उन्होंने यह पता लगाने के लिए उपकरण बनाए हैं कि कोई पोस्ट खुश है, गुस्से वाली है या उदास है, जो बिल्कुल एक पवन चक्की (weather vane) की तरह है जो आपको बताती है कि दिन धूप वाला है या तूफान वाला। लेकिन एक विशिष्ट प्रकार का मौसम है जिसे ये पुराने उपकरण अक्सर मिस कर देते हैं: गिरते हुए पत्थर या छिपे हुए खतरे की अचानक, तीखी चेतावनी। वास्तविक दुनिया में, मनुष्य खतरों पर विशेष ध्यान देने के लिए प्रोग्राम्ड होते हैं क्योंकि एक सुंदर फूल को अनदेखा करने की तुलना में एक बाघ को अनदेखा करना बहुत अधिक खतरनाक है। यह शोध पत्र एक नया, सुपर-संवेदनशील "खतरे के रडार" (danger radar) बनाने के बारे में है। यह केवल गुस्से वाले शब्दों को नहीं ढूंढ रहा है; यह खतरों के बारे में विशिष्ट जानकारी को पकड़ने की कोशिश कर रहा है—ऐसी चीजें जो किसी को चोट पहुँचा सकती हैं या किसी लागत का कारण बन सकती हैं। शोधकर्ता जानना चाहते थे: क्या हम कंप्यूटर को पहले की तुलना में इन खतरे के संकेतों को बेहतर ढंग से पहचानने के लिए सिखा सकते हैं, और जब हम इस नए रडार का उपयोग वास्तविक दुनिया की बहसों और युद्धों को सुनने के लिए करते हैं तो क्या होता है?
इस अध्ययन के पीछे की टीम ने एक नया प्रकार का AI मॉडल बनाने का निर्णय लिया, एक डिजिटल जासूस जिसे सोशल मीडिया पोस्ट में "खतरे की जानकारी" (hazard information) को सूंघने के लिए विशेष रूप रूप से प्रशिक्षित किया गया है। उन्होंने खतरे को किसी भी ऐसी नकारात्मक घटना के रूप में परिभाषित किया जो किसी व्यक्ति को महत्वपूर्ण नुकसान या लागत पहुँचा सकती है, जैसे कि प्राकृतिक आपदा, हमला, या सुरक्षा के लिए खतरा। अपने जासूस को प्रशिक्षित करने के लिए, उन्होंने इसे केवल डरावने शब्दों (जैसे "बम" या "मारना") का शब्दकोश नहीं दिया, क्योंकि यह बहुत सरल है। इसके बजाय, उन्होंने 1,000 से अधिक सोशल मीडिया पोस्ट एकत्र किए और मानव श्रमिकों को उन्हें पढ़ने और यह तय करने के लिए कहा: "क्या यह वास्तव में एक वास्तविक खतरे का वर्णन करता है, या यह केवल एक दुखद कहानी है?" उन्होंने इन मानवीय उत्तरों का उपयोग कंप्यूटर मॉडल को खतरे के 'संदर्भ' (context) को पहचानने के लिए सिखाने के लिए किया, न कि केवल शब्दावली को।
जब उन्होंने अपने नए मॉडल का परीक्षण किया, तो यह पता चला कि यह एक काफी तेज जासूस है। इसने पुराने "शब्दकोश" तरीकों से बेहतर प्रदर्शन किया, जो केवल डरावने शब्दों को गिनते थे और अक्सर भ्रमित हो जाते थे। दिलचस्प बात यह है कि मॉडल ने पाया कि खतरे को पहचानना, गुस्से या उदासी को पहचानने के समान नहीं है। एक पोस्ट डर से भरी हो सकती है और फिर भी किसी विशिष्ट खतरे के बारे में नहीं हो सकती, और एक पोस्ट बिना अधिक भावनात्मक हुए भी एक भयानक खतरे का वर्णन कर सकती है। मॉडल ने अंतर देखना सीख लिया, जिससे पता चलता है कि "खतरा" इंटरनेट के शोर में अपना एक अनूठा संकेत है।
यह देखने के लिए कि क्या उनका नया उपकरण वास्तव में वास्तविक दुनिया में काम करता है, शोधकर्ताओं ने इसे दो विशाल, अव्यवस्थित डेटासेट पर लागू किया: इज़राइल और हमास के बीच 2023 के युद्ध के बारे में लाखों पोस्ट, और 2022 के फ्रांसीसी राष्ट्रीय चुनाव के बारे में लाखों पोस्ट। वे यह देखना चाहते थे कि क्या वे "सूचना संचालन" (information operations)—वे खाते जो एक विशिष्ट कहानी को आगे बढ़ाने के लिए मिलकर काम करते हैं—खतरे की जानकारी का उपयोग सामान्य लोगों की तुलना में अलग तरह से करते हैं।
युद्ध के डेटासेट में, उन्होंने कुछ दिलचस्प पाया। वास्तविक, प्रामाणिक खाते शुरुआती हमलों के तुरंत बाद बच्चों और नागरिकों से जुड़े खतरों के बारे में बात करते हैं। लेकिन समन्वित समूह (बोट्स या संगठित अभियान) विमर्श (narrative) को बदलने की कोशिश करते हैं। वे गाजा में नागरिकों के लिए खतरों पर भारी ध्यान केंद्रित करते हैं, अक्सर उन कहानियों का उपयोग जनमत को प्रभावित करने या सहायता मांगने के लिए करते हैं। शोधकर्ताओं ने देखा कि ये समूह केवल बेतरतीब ढंग से खतरे के बारे में बात नहीं करते हैं; वे अपने विशिष्ट लक्ष्यों को पूरा करने के लिए चुनिले खतरों को उजागर करने का चयन करते प्रतीत होते हैं। उदाहरण के लिए, कुछ समूहों ने सहानुभूति प्राप्त करने के लिए गाज़ातों के खतरे पर जोर दिया, जबकि अन्य समूहों ने एक अलग एजेंडा चलाने के लिए उन्हीं खतरों को अनदेखा कर दिया होगा।
फ्रांसीसी चुनाव के डेटासेट में, पैटर्न थोड़ा अलग था लेकिन उतना ही खुलासा करने वाला था। कुछ समन्वित समूहों ने चुनाव के बारे में बातचीत को यूक्रेन के युद्ध के बारे में बात करने के लिए हाईजैक कर लिया, सहायता या राजनीतिक कार्रवाई की मांग करने के लिए खतरे की भाषा का उपयोग किया। उन्होंने पाया कि ये समूह परमाणु खतरों या विशिष्ट खतरों के बारे में उस तरह से बात करते थे जैसे सामान्य मतदाता नहीं करते। मॉडल ने दिखाया कि ये "अकार्बनिक" (inorganic) खाते खतरे की जानकारी का उपयोग एक रणनीतिक उपकरण के रूप में कर रहे थे, घटनाओं को इस तरह से फ्रेम कर रहे थे जिससे उनका पक्ष अधिक तात्कालिक दिखे या उनके विरोधी अधिक खतरनाक दिखें।
यह शोध पत्र सुझाव देता है कि यह नया "खतरा डिटेक्टर" सूचना के प्रसार को समझने के लिए एक शक्तिशाली नया लेंस है। यह दिखाता है कि जबकि हम भीड़ के तापमान (सेंटिमेंट) को मापने में अच्छे रहे हैं, हम उन विशिष्ट चेतावनियों (खतरों) को मिस कर रहे हैं जो भीड़ को घबराहट या कार्रवाई के लिए प्रेरित कर सकती हैं। शोधकर्ता अपने उपकरण को एक मुफ्त पैकेज के रूप में साझा कर रहे हैं ताकि अन्य वैज्ञानिक और पत्रकार यह जांच सकें कि ऑनलाइन खतरे के बारे में कैसे चर्चा की जाती है। वे स्वीकार करते हैं कि यह केवल पहला कदम है—एक नए प्रकार के टेलीस्कोप बनाने जैसा—और इसे और भी तेज बनाने के लिए और अधिक शोध की आवश्यकता होगी। लेकिन फिलहाल, उन्होंने साबित कर दिया है कि सोशल मीडिया पर "खतरे की बातचीत" की एक पूरी परत है जो हमारे मानक उपकरणों के लिए पहले अदृश्य थी, और इसे उजागर करना हमें यह समझने में मदद करता है कि संकट के समय लोग एक-दूसरे को कैसे प्रभावित करने की कोशिश करते हैं।
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