Truth with a Twist: The Rhetoric of Persuasion in Professional vs. Community-Authored Fact-Checks
यह अध्ययन समुदाय-लिखित बनाम पेशेवर तथ्य-जांच (फैक्ट-चेक) में उपयोग की जाने वाली अलंकारिक तकनीकों की तुलना करता है, जिसमें यह पाया गया है कि समुदाय-निर्मित नोट्स पेशेवर नोटों की तुलना में अधिक अनुनय (परसुएशन) पर निर्भर नहीं करते हैं और जबकि कुछ निश्चित अनुनयात्मक तत्व सहायक रेटिंग को बढ़ा सकते हैं, भीड़ द्वारा रेट करने वाले लोग समस्याग्रस्त भाषा को दंडित करने में सक्षम हैं।
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निर्णय: क्या "क्राउड-सोर्स" सत्यवादी अधिक जोड़-तोड़ करने वाले होते हैं?
कल्पना कीजिए कि एक हाई-स्टेक्स सॉकर मैच में दो प्रकार के रेफरी हैं।
पहला प्रकार है "प्रोफेशनल रेफरी"—वे एक विशेष स्कूल गए हैं, एक सख्त नियम पुस्तिका का पालन करते हैं, और एक प्रमुख लीग के लिए काम करते हैं। उनसे शांत, नैदानिक और पूरी तरह से निष्पक्ष होने की अपेक्षा की जाती है।
दूसरा प्रकार है "कम्युनिटी रेफरी"—वे स्टैंड्स में बैठे वे प्रशंसक हैं जिन्हें एक सीटी दी गई है और एक गलत निर्णय को सुधारने के लिए मैदान पर उतरने की शक्ति दी गई है। क्योंकि वे "प्रोफेशनल" नहीं हैं, इसलिए लोग अक्सर मान लेते हैं कि वे अधिक भावुक, पक्षपाती या अपनी बात मनवाने के लिए "चालों" का उपयोग करने के प्रति प्रवृत्त हो सकते हैं।
यह शोध पत्र यह देखने के लिए बना था कि क्या यह धारणा सच है। शोधकर्ताओं ने X (पूर्व में ट्विटर) पर कम्युनिटी नोट्स—"कम्युनिटी रेफरी"—की तुलना प्रोफेशनल फैक्ट-चेकर्स ( "प्रोफेशनल रेफरी") से की, ताकि यह देखा जा सके कि कौन बहस जीतने के लिए अधिक "अनुनय युक्तियों" (रैटरिक/वाकपटुता) का उपयोग करता है।
बड़ा खुलासा: "फेयर प्ले" का आश्चर्य
अधिकांश लोगों को उम्मीद थी कि कम्युनिटी नोट्स "स्पिन" (हेरफेर) से भरे होंगे—लोगों को विश्वास दिलाने के लिए भावनात्मक भाषा या तार्किक शॉर्टकट का उपयोग करना।
लेकिन डेटा ने कुछ अलग दिखाया: कम्युनिटी-लिखित नोट्स वास्तव में प्रोफेशनल्स की तुलना में अधिक "अनुनयपूर्ण" या "जोड़-तोड़ करने वाले" नहीं थे। वास्तव में, औसतन, उन्होंने लगभग उतनी ही मात्रा में अलंकारिक युक्तियों का उपयोग किया। "स्टैंड्स में बैठे प्रशंसक" उम्मीद से कहीं अधिक नियमों के अनुसार खेल रहे थे।
सूक्ष्म अंतर: अलग कामों के लिए अलग उपकरण
हालांकि अनुनय की मात्रा समान थी, लेकिन अनुनय का स्वरूप इस आधार पर बदल गया कि कौन लिख रहा था।
- विशेषज्ञ (EUvsDisinfo): ये सर्जनों की तरह हैं। वे एक बहुत ही विशिष्ट, गहन क्षेत्र (भू-राजनीतिक दुष्प्रचार) पर ध्यान केंद्रित करते हैं। क्योंकि उनका काम इतना संकीत और सख्त है, वे बहुत कम "फालतू बातों" का उपयोग करते हैं।
- वैश्विक भीड़ (कम्युनिटी नोट्स): ये जनरल प्रैक्टिशनर्स (सामान्य चिकित्सकों) की तरह हैं। वे सेलिब्रिटी गॉसिप से लेकर स्थानीय राजनीति तक सब कुछ कवर करते हैं। क्योंकि वे इतने व्यापक क्षेत्र को कवर करते हैं, वे कभी-कभी विशेषज्ञों की तुलना में अलग प्रकार के अलंकारिक उपकरणों का उपयोग करते हैं।
"बुलशिट डिटेक्टर": भीड़ कैसे प्रतिक्रिया देती है
शोधकर्ताओं ने यह भी देखा कि समुदाय खुद को कैसे "पुलिस" करता है। यदि कोई कम्युनिटी नोट एक "चाल" का उपयोग करता है, तो क्या लोग उसे पकड़ते हैं?
इसे एक सामाजिक प्रतिरक्षा प्रणाली (सोशल इम्यून सिस्टम) की तरह समझें। शोधकर्ताओं ने पाया कि भीड़ के पास विशिष्ट प्रकार के बुरे व्यवहार के लिए एक अंतर्निहित "बुलशिट डिटेक्टर" होता है:
- "मेरी टीम बेहतर है" वाली चाल (फ्लैग वेविंग): यदि कोई नोट अत्यधिक देशभक्तिपूर्ण या "हम बनाम वे" वाली भाषा का उपयोग करता है, तो भीड़ उसे कम सहायक मानती है।
- "जुड़ाव द्वारा दोष" वाली चाल (गिल्ट बाय एसोसिएशन): यदि कोई नोट किसी को केवल इसलिए बुरा दिखाने की कोशिश करता है क्योंकि वह किन लोगों के साथ रहता है, तो भीड़ उसे दंडित करती है।
- "स्ट्रॉ मैन" वाली चाल: यदि कोई नोट किसी को मूर्ख दिखाने के लिए उसके द्वारा कही गई बात को गलत तरीके से प्रस्तुत करता है, तो भीड़ इसे पकड़ लेती है और उसकी रेटिंग कम कर देती है।
हालांकि, एक अजीब बात भी है: कुछ "चालें"—जैसे किसी जटिल मुद्दे को समझने में आसान बनाने के लिए सरल बनाना—वास्तव में लोगों को नोट को अधिक सहायक मानने के लिए प्रेरित करती हैं। यह पता चलता है कि मनुष्य कभी-कभी "जटिल वास्तविकता" के बजाय एक "सरल सत्य" को पसंद करते हैं।
निचोड़
अध्ययन सुझाव देता है कि क्राउडसोर्स्ड फैक्ट-चेकिंग वह "वाइल्ड वेस्ट" (अराजकता) नहीं है जिसका हमें डर है। हालांकि यह पूर्ण नहीं है, लेकिन समुदाय में आत्म-नियमन की आश्चर्यजनक क्षमता है। वे केवल अपनी राय नहीं चिल्ला रहे हैं; वे तथ्यों को सही रखने के एक विशाल, वैश्विक प्रयास में भाग ले रहे हैं, और वे वास्तव में यह पहचानने में काफी अच्छे हैं कि कोई सत्य को "मोड़ने" की कोशिश कर रहा है।
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