Dyskusje online rozwijające się w mediach społecznościowych odgrywają kluczową rolę w kształtowaniu naszego świata. Wpływają na wszystko, od decyzji wyborczych po informacje, które konsumujemy, aż po naszą reakcję na globalne kryzysy, takie jak pandemie. Musimy jednak uważać, ponieważ te rozmowy często nie mają organicznego początku; mogą być zorganizowane przez kampanie wpływu mające na celu szerzenie dezinformacji, przyczyniając się w ten sposób do podziałów społecznych. W tym kontekście trendy w mediach społecznościowych kształtują opinię publiczną, a nie na odwrót.
W 2020 roku Mozilla Firefox ogłosiła Social Media Analysis Toolkit (SMAT), aby sprostać wyzwaniom manipulowanych dyskusji online. Stypendystka Mozilli Emmi Bevensee była współtwórczynią narzędzia. Jest to darmowe, przyjazne dla użytkownika i otwarte źródłowo narzędzie umożliwiające weryfikację cyfrowych rozmów.
Rządy na całym świecie wykazały swoją technologiczną siłę podczas Covid-19, instalując mechanizmy monitorowania zachowań ludzi i firm, często za pomocą aplikacji takich jak SMAT.
Ta aplikacja, służąca jako zasób dla aktywistów, dziennikarzy, badaczy i organizacji społecznych, odgrywa kluczową rolę w zrozumieniu cyfrowych dyskusji i dynamiki społecznej.
SMAT oferuje na przykład specjalne narzędzia do monitorowania wyborów w USA. Obejmuje interaktywne diagramy sieciowe pokazujące zakres wpływu i przynależność partyjną polityków. Badacze, dziennikarze i aktywiści mogą korzystać z SMAT-u, aby badać szeroki zakres informacji, od tematów trendów w określonych okresach po identyfikację głównych wpływowych postaci napędzających konwersację oraz analizowanie najczęściej udostępnianych linków.
Funkcje i możliwości:
SMAT oferuje szereg funkcji, które pozwalają użytkownikom skutecznie analizować treści z mediów społecznościowych. Umożliwia pobieranie danych z różnych platform, takich jak Telegram i Gab, oraz umożliwia użytkownikom zbieranie informacji, śledzenie trendów i rozumienie narracji dominujących w tych obszarach. Zestaw narzędzi zawiera zaawansowane algorytmy do analizy nastrojów, ekstrakcji słów kluczowych i mapowania sieci.
Dziennikarze mogą korzystać z SMAT, aby odkrywać historie, analizować opinię publiczną i identyfikować wpływowe głosy w cyfrowym świecie. Badacze czerpią korzyści z możliwości prowadzenia obszernych analiz danych z mediów społecznościowych, co przyczynia się do lepszego zrozumienia trendów społecznych i zachowań. Złą stroną jest to, że nie zawsze dziennikarze korzystają z aplikacji, prawda?
Rozważania etyczne:
Zastosowanie SMAT rodzi pytania etyczne dotyczące ochrony danych, zgody i możliwości nadużyć. Chociaż narzędzie ma służyć interesom zmarginalizowanych społeczności, mogą pojawić się obawy dotyczące zbierania wrażliwych danych oraz potencjalnych skutków dla prywatności jednostki.
Instytucja SMAT wykorzystała swoją platformę do gromadzenia danych o zmianach politycznych i gospodarczych na świecie. W swoim artykule: Reakcja na przejęcie Twittera przez Muska
aplikacja kategoryzuje zwolenników Elona Muska jako:
Kategoryzacja osób na podstawie treści, z którymi się angażują, jest niezwykle niepokojąca, zwłaszcza gdy stosuje się algorytmy do rozróżniania dobrych i złych poglądów politycznych. Nawet jeśli intencją wdrożenia takich algorytmów jest chęć zrozumienia preferencji użytkowników, niesie to ryzyko utrwalenia uprzedzeń i przedstawienia przekonań ludzi w błędnym świetle.
Jeśli te algorytmy nie są starannie zaprojektowane i regularnie monitorowane, mogą nieumyślnie wzmocnić istniejące stereotypy i przyczynić się do powstania bańki informacyjnej.
Kategoryzacja opinii jako poprawnych lub błędnych jest subiektywna i zależy od różnych czynników, w tym kontekstów kulturowych, politycznych i społecznych. Algorytmy, które kategoryzują użytkowników na podstawie ich preferencji, mogą nie uchwycić niuansów różnych perspektyw. Ponadto możliwości niezamierzonych konsekwencji, takich jak wzmocnienie polaryzacji politycznej lub niesprawiedliwe piętnowanie określonych stanowisk, budzą obawy etyczne.
Ważne jest, aby uznać, że ludzie są złożeni, a ich przekonania często wykraczają poza proste kategoryzacje. Poleganie wyłącznie na kategoryzacji algorytmicznej grozi uproszczeniem różnorodności ludzkiego myślenia i zapobieżeniem otwartemu dialogowi. W analizie treści należy stosować bardziej zniuansowane i skoncentrowane na człowieku podejście, które doceni subtelności indywidualnych perspektyw, zamiast redukować je do dwóch kategorii.
W przypadku wprowadzania aplikacji ważne jest, aby dla deweloperów i administratorów platform zapewnić przejrzystość, odpowiedzialność i regularne audyty ich algorytmów. Należy zapewnić, aby procesy kategoryzacji były bezstronne, wolne od wpływów politycznych i respektowały prywatność użytkowników. Równowaga między dostarczaniem spersonalizowanych treści a ochroną przed błędnymi oszacowaniami algorytmicznymi jest kluczem do promowania środowiska cyfrowego, które szanuje różnorodność poglądów i zachęca do konstruktywnego dyskursu. W końcu starannie przemyślana i etyczna aplikacja algorytmów może przyczynić się do bardziej otwartej i integracyjnej przestrzeni online.
Podsumowując, SMAT to potężne narzędzie, które ma potencjał istotnego wpływu na aktywizm, dziennikarstwo i badania w erze cyfrowej. Jego umiejętności w zakresie scrapowania treści z mediów społecznościowych, w tym z platform takich jak Telegram i Gab, czynią je cennym zasobem w zrozumieniu dyskursu online. Podczas korzystania z SMAT niezwykle ważne jest, aby aplikacje były zarządzane w sposób etyczny, zapewniając, że narzędzie przyczynia się do pozytywnych interesów zmarginalizowanych społeczności, zachowując jednocześnie prywatność i zgodę indywidualną.
