Building Resilience to Misinformation: A Cross-National Development of the Digital Media and Information Literacy Scale (DMILS)
यह शोध पत्र डिजिटल मीडिया एंड इंफॉर्मेशन लिटरेसी स्केल (DMILS) को प्रस्तुत करता है, जो एक मनोवैज्ञानिक रूप से मान्य, बहुआयामी उपकरण है जिसे अमेरिका और सिंगापुर में क्रॉस-नेशनल अध्ययनों के माध्यम से विकसित किया गया है ताकि गलत सूचनाओं के विरुद्ध लचीलेपन का आकलन करने और उसमें सुधार करने के लिए एक संक्षिप्त लेकिन व्यापक मीट्रिक प्रदान की जा सके।
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
कल्पना कीजिए कि आप फेक न्यूज, डीपफेक और ऑनलाइन धोखाधड़ी के तूफान से खुद को बचाने के लिए एक घर बनाने की कोशिश कर रहे हैं। लंबे समय से, विशेषज्ञ इस बात पर बहस कर रहे हैं कि आपको वास्तव में उस घर को बनाने के लिए किस तरह के औजारों की आवश्यकता है। कुछ कहते हैं कि आपको एक हथौड़े (डिजिटल कौशल) की आवश्यकता है, कुछ कहते हैं कि आपको एक ब्लूप्रिंट (सूचना ज्ञान) की आवश्यकता है, और कई लोग अलग-अलग, बेमेल टूलकिट का उपयोग कर रहे हैं जो एक साथ फिट नहीं बैठते।
यह शोध पत्र एक नया, ऑल-इन-वन "डिजिटल मीडिया एंड इंफॉर्मेशन लिटरेसी स्केल" (DMILS) पेश करता है। इसे एक मास्टर ब्लूप्रिंट और एक मानकीकृत टूलकिट के रूप में समझें जो अंततः सटीक रूप से मापता है कि लोग इंटरनेट पर नेविगेट करते समय वास्तव में क्या जानते हैं और क्या कर सकते हैं।
यहाँ बताया गया है कि लेखकों ने इस नए उपकरण को कैसे बनाया और परीक्षण किया, जिसे सरल भाषा में समझाया गया है:
1. समस्या: एक बिखरा हुआ टूलबॉक्स
इस अध्ययन से पहले, शोधकर्ताओं के पास "मीडिया साक्षरता" को मापने के कई अलग-अलग तरीके थे, लेकिन वे ऐसे थे जैसे किसी कार की गति को एक साथ रूलर, स्टॉपवॉच और थर्मामीटर से मापने की कोशिश करना।
- कुछ उपकरण केवल पूछते थे, "क्या आप आत्मविश्वास महसूस करते हैं?" (विषयगत/Subjective)।
- कुछ केवल पूछते थे, "क्या आप वास्तव में यह कर सकते हैं?" (वस्तुनिष्ठ/Objective)।
- कुछ केवल तकनीकी कौशल पर केंद्रित थे, जबकि अन्य केवल समाचार तथ्यों पर केंद्रित थे।
- कई पुराने थे और उनमें आधुनिक चीजों जैसे AI या एल्गोरिदम का हिसाब नहीं था।
लेखक एक एकल, विश्वसनीय पैमाना चाहते थे जो सब कुछ माप सके: लोग क्या सोचते हैं कि वे जानते हैं, वे वास्तव में क्या जानते हैं, और वे डिजिटल दुनिया और समाचार की दुनिया दोनों में अपने ज्ञान का उपयोग कितनी अच्छी तरह कर सकते हैं।
2. समाधान: एक चार-भाग वाला दिशा-सूचक (कंपस)
लेखकों ने एक सरल मानचित्र (एक 2x2 ग्रिड) के आधार पर एक नया पैमाना डिजाइन किया:
- डिजिटल ज्ञान (Digital Knowledge): क्या आप जानते हैं कि "एल्गोरिदम", "फिशिंग" या "हैशटैग" जैसे शब्दों का क्या अर्थ है?
- डिजिटल कौशल (Digital Skill): क्या आप वास्तव में समस्याओं को हल करने या चीजें खोजने के लिए अपने फोन या कंप्यूटर का उपयोग कर सकते हैं?
- सूचना ज्ञान (Information Knowledge): क्या आप समझते हैं कि समाचार कैसे बनते हैं, उन्हें कौन लिखता है, और क्यों?
- सूचना कौशल (Information Skill): क्या आप वास्तव में यह जांच सकते हैं कि कोई समाचार कहानी सच है या झूठ?
महत्वपूर्ण रूप से, उन्होंने प्रत्येक को दो तरीकों से मापा:
- "आत्मविश्वास" की जाँच (विषयगत/Subjective): लोगों से पूछना, "आप इस विषय से कितने परिचित हैं?"
- "वास्तविकता" की जाँच (वस्तुनिष्ठ/Objective): लोगों को सही/गलत प्रश्नों और बहुविकल्पीय पहेलियों के साथ एक क्विज़ देना ताकि यह देखा जा सके कि वे वास्तव में उत्तर जानते हैं या नहीं।
3. टेस्ट ड्राइव: दो देश, एक उपकरण
यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह नया दिशा-सूचक हर जगह काम करे, लेखकों ने इसे दो बहुत ही अलग स्थानों में परखा: संयुक्त राज्य अमेरिका (US) और सिंगापुर।
- अमेरिका एक अराजक, खुले बाजार की तरह है जहाँ कई अलग-अलग आवाजें और बहुत अधिक राजनीतिक बहस है।
- सिंगापुर एक विनियमित, व्यवस्थित शहर की तरह है जहाँ सूचना का प्रवाह केंद्रीकृत है।
उन्होंने कुल मिलाकर लगभग 1,500 लोगों का सर्वेक्षण किया। उन्होंने केवल प्रश्न नहीं पूछे; उन्होंने उन्हें कार्य भी दिए, जैसे:
- "फेक न्यूज" टेस्ट: लोगों को 16 सुर्खियां और चित्र दिखाए (कुछ असली, कुछ नकली) और उनसे झूठ पकड़ने के लिए कहा।
- "खजाने की खोज" (Treasure Hunt): लोगों को इंटरनेट पर विशिष्ट तथ्य खोजने के लिए कहना (जैसे "क्रोएशिया के प्रधानमंत्री कौन हैं?") यह देखने के लिए कि क्या वे वास्तव में सटीक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।
4. उन्हें क्या मिला
परिणाम ऐसे थे जैसे हर ताले में फिट होने वाली चाबी मिल गई हो:
- यह हर जगह काम करता है: पैमाने ने अमेरिका और सिंगापुर दोनों में साक्षरता को समान रूप से मापा। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप एक अराजक बाजार में थे या एक व्यवस्थित शहर में; उपकरण ने सुसंगत परिणाम दिए।
- आत्मविश्वास बनाम वास्तविकता: यहाँ एक अंतर था। जो लोग सोशल मीडिया पर बहुत अधिक समय बिताते हैं, वे अक्सर सोचते थे कि वे फेक न्यूज पकड़ने में बहुत अच्छे हैं (उच्च आत्मविश्वास), लेकिन जब उन्होंने वास्तव में क्विज़ दिया, तो वे अक्सर चूक गए। "वास्तविकता की जाँच" (वस्तुनिष्ठ स्कोर) यह बताने में कहीं बेहतर भविष्यवक्ता था कि क्या कोई व्यक्ति वास्तव में झूठ पकड़ सकता है।
- सबसे अच्छे भविष्यवक्ता: अध्ययन में पाया गया कि सूचना कौशल (समाचारों का आलोचनात्मक मूल्यांकन करने की क्षमता) और वस्तुनिष्ठ ज्ञान (तकनीक और समाचारों के बारे में तथ्यों को वास्तव में जानना) झूठ भरी कहानियों पर विश्वास करने के खिलाफ सबसे मजबूत ढाल थे।
5. परिणाम: एक छोटा और एक लंबा संस्करण
लेखकों ने इस पैमाने के दो संस्करण बनाए:
- पूर्ण संस्करण (Full Version): एक विस्तृत 18-प्रश्नों का सर्वेक्षण और 16 क्विज़ प्रश्न। यह उन शोधकर्ताओं के लिए है जिन्हें गहरे, सटीक डेटा की आवश्यकता है।
- छोटा संस्करण (Short Version): एक त्वरित 8-प्रश्नों का सर्वेक्षण और 8 क्विज़ प्रश्न। यह शिक्षकों या संगठनों के लिए है जिन्हें बहुत अधिक समय लिए बिना एक त्वरित चेक-अप की आवश्यकता है।
निचोड़
इस शोध पत्र ने केवल एक नया परीक्षण ही नहीं बनाया; इसने दुनिया के लिए एक साझा भाषा बनाई। पहले, यदि न्यूयॉर्क का एक शोधकर्ता और सिंगापुर का एक शोधकर्ता अपने परिणामों की तुलना करना चाहता, तो वे नहीं कर पाते क्योंकि वे अलग-अलग रूलर का उपयोग कर रहे थे। अब, उनके पास एक ही रूलर है।
यह अध्ययन साबित करता है कि यह समझने के लिए कि क्या लोग आधुनिक सूचना के तूफान को संभाल सकते हैं, हमें केवल यह पूछना बंद करना होगा कि वे कैसा महसूस करते हैं और यह परीक्षण करना शुरू करना होगा कि वे वास्तव में क्या कर सकते हैं। यह नया पैमाना शिक्षकों और नीति निर्माताओं को यह स्पष्ट रूप से देखने का तरीका देता है कि लोग कहाँ संघर्ष कर रहे हैं (जैसे, "वे ऐप का उपयोग करना जानते हैं, लेकिन वे स्रोत की जांच करना नहीं जानते") ताकि वे उन विशिष्ट कमियों को दूर करने के लिए बेहतर प्रशिक्षण कार्यक्रम बना सकें।
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