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MrOrz / Johnson 在軟體公司上班。 下班後,是 g0v Cofacts 專案的發起人。

四万人加好友的《Cofacts 真的假的》是如何炼成的

电子信件、电脑即时通讯到智慧型手机通讯时代,转传谣言一直都是许多人烦心、但又没有困恼到想要积极解决的问题。

那时候大家在e-mail 里头会互相转寄的连锁谣言,从现在经历过搜寻引擎、部落格、论坛讨论的年轻族群角度来看是很不可思议的。而现在,LINE 的聊天视窗里正在发生的,与过去email 时代发生的极其相像,只是现代网路的渗透率更高、触及到了非常多没有经过上面那段时期的人。于是年轻人从网路混乱中野蛮生长学到的「查证网路讯息、接触不同观点」技能,也需要重新设计,让更多人能更轻易掌握判别内容的识读能力。

一开始,大家自己在各自的聊天视窗里查证收到的讯息,但辛苦查证的结果,通常也只能在群组里小范围扩散;花了时间去google、梳理资料,最后却只有群组里的人能看到,实在很可惜。

于是,我们的第一个尝试,是简化「事必躬亲地去google、梳理资料」,于是有了2016 年10 月的第一次提案。做着做着发现,辟谣这件事情不是把讯息原文加上「谣言辟谣」等关键字拿去喂Google 就能轻松搞定的,所以发展成了现在这个群众协作的形式。

Cofacts 系统全览。系统核心是一个由转传讯息与回应组成的资料库。有两种使用者:透过chatbot 查询与回报转传讯息的chatbot 使用者,与在网站上撰写回应的编辑。

背后的设计想法

Cofacts 目前有几个值得一提的设计选择。

  1. 任何人都可以成为编辑
  2. 一篇讯息可以有多个回应
  3. 处理「个人意见」
  4. 反问「为什么你觉得这是谣言」

Design choice 1: 任何人都可以成为编辑

我们相信Wikipedia 与大英百科的准确性没有显著差异,其中一个原因就是Wikipedia 海纳百川。

我们选择不对编辑身份进行查验,另一方面也是开发资源不足底下的权衡之计,我们无法证明审核的编撰者就能公正地查证回应、也没有精力去实行验证考核编撰者。那不如先设计更重要其他能让社群能先茁壮的机制--例如说一个鼓励让编辑们重写使用者觉得没有帮助的回应的机制、让编辑们养成辟谣习惯的机制等等。

想要当当看编辑吗? 四步骤就可以上手唷!

Design choice 2: 每一篇讯息能有多篇回应

让任何人都可以成为编辑的一个配套措施,就是允许编辑们对讯息撰写多个回应。

Cofacts chatbot 让使用者自行挑选要看的回应。

比起Wikipedia 最终呈现一篇完整的文章,将讨论过程放在延伸页面,我们设计更接近Stackoverflow 与Quora 等线上问答平台,揭露所有讨论过程也让群众可以upvote 与downvote 回应内容。

针对这样的设计,常常会有人问我们,「啊~这么多回应我要相信哪篇?」
很不幸的是,目前绝大多数的讯息目前都只有一篇回应而已😅。

再者,若真的有很多互相冲突的回应,我们鼓励使用者自己决定要相信谁。他们可以看看这篇回应挑选的reference 是否能支持编辑的叙述、以及回应到底有没有回应到自己心中的疑惑等等,来选择与决定自己采信哪个回应。另外,如果一篇讯息有很多回应,有可能是这篇讯息有分很多段落,而不同回应可能是针对不同段落来做答覆的,因此不一定所有回应都彼此拮抗。

最后,如果使用者觉得现有的回应都不够好,我们也鼓励使用者自己撰写一篇送出,将自己的想法与查证结果与大家分享。这是在「任何人都可以成为编辑」的现况下,尽量能让回应保持在一定品质的办法之一。

鼓励使用者撰写回应
向chatbot 使用者询问对回应的意见

Design choice 3: 处理个人意见

Snopes 等传统fact-checker 不碰「个人意见」。但Cofacts 在去年8 月就让编辑在回应时,可以选择「含有个人意见」这个分类,并且用另一个主观意见来回应转传讯息。

编辑使用「含有个人意见」回覆时,需要填写的栏位

举例来说,2017 年的文白之争是高度意识形态化的议题,没有什么客观事实可供查证。当时Cofacts 编辑看到反对调降文言文比例的讯息,就用支持方意见反驳,而反之亦然。大家也能直接到Cofacts 的回应列表选择「含有个人意见」 ,看看目前平台上有哪些讯息被标示成「含有个人意见」。

有人可能会问,与客观事实无关的个人意见,属于个人言论自由,这怎么会是fact-check 的范畴呢?其实,这一切都是为了让编辑开心、也让使用者开心

当LINE 使用者把个人观点文章转传进来,通常代表使用者某种程度上不太认同这则讯息。而当Cofacts 编辑读到个人观点想要反驳、但又因为都是主观论述因此无法标记成「含有不实讯息」,也会让编辑感到有些沮丧。 「含有个人意见」分类让编辑能把「不同观点」的「主观意见」当作Reference 送进资料库,也让LINE 使用者能阅读自己所想要参考的不同观点,因此对编辑与使用者来说是双赢的局面。

传统fact-checker 没有这层「编辑」与「使用者」的互动模式,自然也不会想要触碰「个人意见」这个烫手山芋了。

Cofacts 与传统Fact-checker 的不同之处

Design choice 4: 对chatbot 使用者提问

有时候Cofacts 会收到不像谣言的讯息,像是中央气象局发布的天气预报、主流媒体的报导等等。这些不明确争议点的内容,对于平台来说是不能发挥的杂讯。编辑们想知道,LINE 使用者到底为什么想把讯息传进来?他对一则讯息的什么地方最困惑?

在几个礼拜前,chatbot 开始会在使用者送讯息进资料库时,请使用者输入「感到疑惑的、想要知道的部分」。一方面我们想透过这个机制,让与谣言查证无关的讯息少进来一些,另一方面也让编辑无须再凭空猜测使用者的本意。最后,我们也希望这个功能鼓励LINE 的使用者学会如何用文字描述读完一篇网路讯息之后心中的疑惑,我们认为这是媒体识读的重要一步。

Chatbot 询问使用者送出讯息的理由

编辑可以阅读LINE 使用者送出的理由,决定回应的方向

现况如何?

这张表呈现了chatbot 使用者查询讯息的状况。每当使用者在chatbot 点选一篇资料库里的讯息,“Search count” 就会+1。

可以看到在整个2018 年七月有10,000 多次search count,使用人次约4,700。

被查询最多次的是陶板屋假礼券讯息,这个月被查询了302 次,而讯息在当天就被回覆了。

「自动回覆」最有价值的地方是能让编辑精心撰写的回应,用超低的零边际成本发放给每一个来问的使用者。若使用者能把Cofacts 的回覆再转传回去原本收到讯息的地方,那就能让回覆被更多人看到。

这几天最热门的讯息,非「出国要带身分证」莫属了。根据统计图表,询问次数在7/30 达到了高峰(125 次)。反应迅速的编辑在7/29 就已经填上了回应,代表7/30 的百来位LINE 使用者,都能阅读到编辑的回应。

看了这些曝光率超高的回应,是不是很想要卷起袖子,亲自来为目前chatbot 的40,000 名LINE 使用者撰写回应呢?

遇到什么困难?

2018 年2 月至5 月的每日新增讯息与每日活跃编辑数

与许多开放协作的计画一样,Cofacts 遇到的困难就是参与协作的编辑不足。每天平均有35 篇「新」讯息会进入Cofacts 的转传讯息资料库,但每天却平均只有3.5 名编辑在回应讯息,等于一个人每天得要做10 篇才能赶上讯息进来的速度。

编辑不足,会影响到几件事情:

  • 编辑压力:现有编辑压力山大。
  • 回应品质:编辑群缺乏多元背景,无法针对不同领域的讯息准确回应。
  • 速度:回应撰写出来的时候, 假讯息可能已经造成了负面影响

我们还在思考怎么在有限的团队运作与程式开发资源下,提升编辑的数量。因此想听听大家对Cofacts 的各种想法:

  • 对「群众协作辟谣」的想法是?
  • 对「用个人意见回个人意见」的感想?
  • 你会想来当编辑、 用键盘做功德吗?为什么?
CC BY-NC-ND 2.0 版权声明

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