Podaci koje o sebi dijelimo na društvenim mrežama mogu se iskoristiti da bi nam se prikazivale točno određene, prilagođene poruke koje su u skladu s našim stajalištima i interesima. To se zove hiperpersonalizirano ciljanje i jedna je od brojnih tehnika koje se koriste u području manipulacije informacijama

Izvor: Iva Nenadić i Milica Vučković, Dezinformacije – edukativna brošura i vježbe za razumijevanje problema dezinformacija

nisu nov fenomen. One postoje otkad je čovječanstva. Ono što je danas novo njihova je digitalna distribucija i brzina širenja, raznolikost aktera koji sudjeluju u njihovoj proizvodnji i širenju te sofisticirane tehnologije za proizvodnju i dijeljenje dezinformacija ciljanim skupinama. Brojne tehnologije i tehnike pronalaze primjenu u području manipulacije informacijama, uključujući (Kertysova 2018):

  • profiliranje i segmentaciju korisnika društvenih mreža na temelju podataka koje korisnici više ili manje svjesno dijele (npr. demografski podaci, lokacije, interesi, potrošačke navike, političke i ideološke preferencije, mreža prijatelja itd.). Profiliranje rezultira definiranjem grupe ljudi koji imaju neke zajedničke karakteristike. Primjerice, politička stranka može segmentirati samohrane majke, korisnice društvenih mreža, i ciljano im prikazivati poruke o prijetnjama koje vrebaju njihovu djecu kada su sama na ulici da bi im potom predstavili svoj program za sigurnost djece. S obzirom na to da prva poruka nije bila eksplicitno politička, ovakve kampanje mogle bi se smatrati manipulativnima (svaka profilirana grupa prima drugačiju poruku od iste stranke).

Big data: Što su veliki podaci?

  • hiperpersonalizirano ciljanje – korištenje svih dostupnih podataka o osobama kako bi im se prikazivale točno određene, prilagođene poruke koje su u skladu s njihovim stajalištima i interesima i koje bi ih trebale potaknuti na određenu aktivnost. Primjer iz prethodne točke primjenjiv je i ovdje jer profiliranje i hiperpersonalizirano ciljanje djeluju komplementarno.
  • deepfakes (duboke krivotvorine) – složenica od deep learning (duboko učenje, grana strojnog učenja u području umjetne inteligencije) i “lažnog”. To su sintetički, najčešće audiovizualni, materijali u kojima je osobi zamijenjeno lice (da predstavlja nekog drugog) ili govor (da ispada da govori nešto što originalno nije izgovorila). Iako čin lažiranja materijala nije nov (npr. obrade u Photoshopu još uvijek su prisutne), omogućuje sofisticiranu manipulaciju audiovizualnih sadržaja kojima ljudi i dalje najviše vjeruju, pa je time i veći potencijal za obmanu (Kietzmanni dr. 2020). Jedan od prvih poznatijih primjera primjene ove tehnologije manipulacija je govora tadašnjeg američkog predsjednika Baracka Obame (pogledajte primjer koji pokazuje da ponekad ne možete vjerovati ni vlastitim očima: https://www.youtube.com/watch?v=bE1KWpoX9Hk).

Preuzmite edukativnu brošuru ‘Dezinformacije’

Deepfake videozapisi: Što kad ne možemo vjerovati onome što vidimo i čujemo?

Foto: Gerd Altmann from Pixabay