Viden om
Viden om fake news, disinformation og misinformation
Fake news nævnes ofte i medierne som noget, der sker online og på sociale medier. For eksempel har der op til danske folketingsvalg været politikere, der har advaret mod fake news, fordi fake news kan betyde, at borgere stemmer ud fra oplysninger, der ikke er rigtige.
Der er dog ikke så mange eksempler i Danmark på, at en stor kampagne eller en stor udbredelse af fake news har haft afgørende konsekvenser for hvordan borgere har stemt ved et valg.
Til gengæld har der i forbindelse med corona pandemien og vacciner været et udbredt eksempel på, hvordan fake news og misinformation har påvirket folk til at være modstandere af vacciner. Holdninger har der altid været til vacciner, ligesom der har været forskellige videnskabelige resultater af det gode og dårlige ved vacciner, men der har ikke tidligere været så massiv spredning af fake news og misinformation.
Her kan du læse om et eksempel, der spredte sig lynhurtigt i USA og senere også i Danmark. Eksempel var anledning til, at man begyndte at overveje, om der skulle lovgives imod fake news.
Falsk indhold kan også foregå i mindre skala. De kan være i lokale grupper, hvor nogle skriver, at en butik er lukket, eller at en person er blevet overfaldet et sted, hvor de vil advare personer mod at gå, selv om det ikke er sandt. Det kan også være historier om kendte, der ligner historier, der er skabt af rigtige medier, og hvor linket ser mystisk ud. Oftest er der ikke et normalt .com eller .dk bagved men en bindestreg eller flere bindestreger.
Så hvad er forskellen på fake news, misinformation og disinformation?
I korte træk handler det om formålet. Herunder kan du se en oversigt, som oftest anvendes af journalister til at skelne mellem sandt og falskt indhold.
Fake news: Indhold der er skabt til at skulle ligne troværdigt indhold, som for eksempel fremgår i medier og som har det formål, at man skal tro på det. Opbygningen og formidlingen ligner avisartikler eller informationer, der fremgår i kendte og verificerede medier. Formålet med fake news er ofte politisk, ideologisk eller økonomisk. Indholdet fremgår som fakta, og det tricky er at det fremgår som nyheder.
Disinformation: Minder om fake news, men er mere målrettet et formål om at skabe en reaktion mod noget. For eksempel imod vaccine eller imod en politiker. Det kan skabes af mennesker, der tror fast på en sag og for at få andre til at tro på den sag, skaber de bevidst indhold, der skal få andre til at mene det samme eller for at få penge til en sag. Disinformation kan i nogle tilfælde ligne almindelige nyheder, og man kan bedst genkende disinformation på, at det er mere utroligt end andre nyheder, og at de ofte fremgår på platforme som ikke er kendte store medier. For eksempel blogs eller digitale platforme, der skal ligne andre medier. Man har med andre ord et klart formål med at dele disinformation.
Misinformation: Hvor de to ovenstående er bevidste indhold, der skabes for enten at få folk til at mene noget bestemt, tjene penge på noget, eller skabe rod i samfundet, er misinformation en lidt anden størrelse. Informationerne er de samme som i disinformation og fake news, men formålet – intentionen – er ikke den samme. Misinformation er at folk er misinformerede. De deler måske en nyhed videre, som de tror på, fordi de er blevet eksponeret for den, men det er ikke deres intention at skabe en reaktion, tjene penge eller influere andre i en negativ eller omvæltende retning. Misinformation er med andre ord den videredeling af forkert fakta, der kommer fra folk med intentioner om at skabe det. Ofte er fake news og disinformation lavet meget troværdigt, og det kan få andre til at dele videre.
Vidste du at
Trump er den største kilde til spredning af fake news. Læs kilde i Videnskab HER:
Sådan spredte disinformation og fake news til under corona- pandemien. Læs kilde fra DTU HER
Få gode råd til at spotte falske profiler HER (Sikkerdigital)
Du må ikke hænge andre ud på sociale medier som svindlere. Læs mere HER. Tjekdet
Algoritmer
I årevis har der været talt om at sikre brugernes online-miljø samt at sikre rettigheder og data-spor. Den 17. februar trådte en ny lov i kraft, der kaldes DSA-forordningen. Den er omfattende men handler i hovedtræk om digitale tjenester som sociale medier og salgsplatforme som Booking.com og eksempelvis Zalando.
De nye regler kræver, at techgiganterne skal gøre det offentligt tilgængeligt, hvordan deres algoritmer fungerer samt gøre det muligt for brugerne at vælge algoritmer til eller fra og tilrettelægge sit eget feed. Det er endnu ikke sket, men herunder viser jeg kort, hvordan man kan se, hvor meget, de sociale medier registrerer om deres brugere.
Læs mere om DSA-forordningen
Forsyning
Forudsig nedbrud og prioriter dine ressourcer rigtigt ved hjælp af predictive maintenance. Her anvendes IoT og Big Data. Du kan også måle ændringer i f.eks. vandgennemstrømning og undgå uforudset vandspild. Det har vi bl.a. hjulpet VandCenter Syd med.
Bank
De fleste banker har store mængder data på deres kunder. Med en fælles dataplatform, der understøtter både AI og BI, kan du få det optimale ud af data og genbruge AI-modeller på tværs af organisationen.
Læs, hvordan vi har hjulpet Nykredit med at opbygge en dataplatform, der understøtter AI
Telebranchen
Forudsig, hvilke kunder der vil forlade din virksomhed (churn). Det er også muligt at anvende text mining til analyse af anmeldelser på Trustpilot. Og til segmentering af kunder, der på den baggrund kan tilbyde den rigtige telefonipakke til de rigtige kunder.
Restauration
Anvend AI som et internt projekt, hvis du som restaurantkæde f.eks. gerne vil benchmarke dine forskellige restauranter. Få nemt et sammenligningsgrundlag.
Retail
Ansigtsgenkendelse gør det muligt at fastslå dine kunders demografi f.eks. køn og alder. Kunderne registreres, når de går ind og ud af butikken. Det gør det f.eks. muligt at se, hvor lang tid kunderne bruger i butikken, antallet af kunder på en dag – og hvornår der er mest travlt. På den måde kan du bedre styre dine ressourcer i butikken.
Forsikring
Forudsig forsikringssvindel ved hjælp af predictive modelling. Det kan endda ske live – en alarm popper op, når noget ikke er, som det skal være.
Produktion
Et kamera filmer produktionsbåndet. Det opfanger farve og form på produkterne og hejser et flag, hvis et produkt er en forkert farve eller lignende. På den måde undgår du fejlleverancer.
Fagforeninger
Anvend AI til analyse af opslag på sociale medier, hvor der udarbejdes en sentiment-score – altså hvor positivt/negativt omtales fagforeningen på Twitter. Det giver dig mulighed for at tage en evt. shitstorm i opløbet.
E-handel
Vis relevante produkter til kunden på baggrund af lignende kunder eller tidligere køb. Chat bots er også et eksempel på AI, som analyserer teksten og anvender machine learning til at kategorisere beskeden fra kunden.
Der, hvor business casen er bedst:
At optimere effektivitet og fart på højprofit-områder er altid det rette sted at starte.
Der, hvor der skal spås om fremtiden:
Med AI følger muligheden for at give det bedst tænkelige bud på fremtidige hændelser baseret på komplekse sammenhænge i data.
Der, hvor de samme handlinger bliver gjort igen og igen:
I har et kæmpe potentiale inden for automatisering, beslutningsstøtte og robotteknologi.
