偽のニュースを特定し、オンラインで情報を検証する方法

検証がより難しくなっている理由

オックスフォード大学のロイター・ジャーナリズム研究所による2024年デジタルニュースレポートでは、オンラインで実ニュースと偽ニュースを区別することへの懸念が、世界中の回答者の約59%に上昇し、前年から3ポイント上昇しました。同じレポートは、その年に選挙を開催した国でこの懸念がより高くなることを発見し、米国で72%、南アフリカで81%に達しました。

レポートはまた、信頼できるコンテンツと信頼できないコンテンツを区別する難しさはプラットフォームによって異なることを発見しました。TikTokユーザーの27%とXユーザーの24%は、これらのネットワーク上のコンテンツが信頼できるかどうかを判断するのに苦労していると述べており、調査でカバーされたプラットフォームの中で最も高い割合です。

ソースから始める

最初のチェックは、請求を発表した人物と理由です。AARPの虚偽情報を特定するためのガイドは、非営利ニュースリテラシープロジェクトとポインター協会のMediaWiseプログラムからのアドバイスを引き出し、投稿が受け取った「いいね」または「シェア」の数に頼るのではなく、請求を受け入れる前にソースの信頼性と動機を検査することを推奨しています。

ラテラルリーディングと呼ばれる関連技術は、記事や投稿自体を離れ、新しいブラウザタブを開いて、同じ請求またはウェブサイトについて他の独立したソースが何を述べているかを検索することを意味し、ページの外観だけで判断するのではなく、ページを判断します。

• コンテンツを作成した人物とその実績を確認してください
• 引用されている証拠と、それが元のソースにリンクしているかどうかを確認してください
• 同じ請求について他の信頼できるアウトレットが何を報告しているかについて、別のタブで検索してください
• Googleサーチで「このソースについて」オプション（結果の隣の3ドット メニュー）を使用して、なじみのないアウトレットに関する背景を確認してください
• 速報の請求を共有する前に待ってください。初期レポートはより多くの事実が明らかになるにつれて変わることが多いためです

写真とビデオを信頼する前にチェックする

逆画像検索は、Google LensやImages.google.comの検索ページなどの無料ツールを使用して、写真が最初にオンラインで出現した場所と元のコンテキストを示すことができます。AARPのガイドに従って。実際の変更されていない写真は、関連のないストーリーをサポートするために偽のキャプション付きで頻繁に再配布されるため、画像の最初のバージョンを見つけることは、コンテキストが変更されたかどうかを確立するのに役立ちます。

AI生成またはアルタード ビデオの場合、AARPガイドはノースウェスタン大学の研究者マット・グロー(Matt Groh)のアドバイスを引用し、首、指、耳の不一致、または不自然な身体の動きなどの視覚的な矛盾を探すことを推奨していますが、基礎となる技術が改善されるにつれて検出がより難しくなっていることを警告しています。

確立されたファクトチェック組織を使用する

2015年にポインター協会によって作成された国際ファクトチェックネットワーク(IFCN)は、ファクトチェック組織の倫理規程を設定し、認定を発行する前に申請者をコンプライアンスについてレビューします。ウィキペディアのネットワークの要約によると。2026年の時点で、規程は80を超える国で170を超える検証されたシグネタリーを持ており、認定は毎年更新される必要があります。

Snopesやポリティファクトなどの独立したファクトチェックサービスは、特定の請求を調査し、ソーシングを公開します。これにより、循環している請求が既に検査されたかどうかを確認してから、それを信頼または共有するかどうかを決定することが可能になります。

共有する前に

AARPにまとめられたメディアリテラシーガイダンスは、プロセスを、スタンフォード履歴教育グループの市民推論カリキュラムから引き出された3つの質問に要約しています。これを作成したもの、何がそれをサポートするか、他のソースが何を述べているか。これらの3つの質問を、付随する写真またはビデオの逆画像検索とともに適用すると、情報が信頼できるかどうかを決定する前に、上記のソースで推奨されているチェックのほとんどが対象になります。