Facebook은 비밀리에 귀하의 신뢰성을 평가하고 있습니다.

페이스북 Uber 스타일의 평판 시스템을 사용하여 사용자의 신뢰도를 평가합니다.

Facebook은 비밀리에 귀하의 신뢰성을 평가하고 있습니다.

이는 새로운 시스템도 아니며, 회사는 작년에 사용자를 0에서 1까지 평가하는 작업을 진행해 왔습니다. Facebook의 시스템은 사용자의 신뢰도를 측정하고 사용자 사이에서 썩은 사과를 강조함으로써 시스템의 게임을 방지하도록 설계되었습니다.

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이 시스템은 플랫폼에서 가짜 뉴스 확산을 억제하려는 페이스북 노력의 일환으로 탄생했다고 보도했습니다. 워싱턴 포스트. 인터뷰에서 프로젝트를 담당하는 제품 관리자인 Tessa Lyons는 다음과 같이 설명했습니다. 이러한 시스템은 사용자가 의도적으로 뉴스 항목을 다음과 같이 허위로 보고하는 것과 같은 복잡한 문제로 인해 발생했습니다. 올바르지 않은.

Lyons는 "사람들이 단순히 이야기의 전제에 동의하지 않거나 의도적으로 게시자를 타겟팅하려고 합니다.” 이 때문에 Facebook은 조치를 취하기 전에 개인의 신뢰성을 평가해야 합니다. 그들은보고했습니다.

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Facebook 신뢰도 점수가 불길하게 들리지만 Lyons는 이것이 사용자의 신뢰도를 나타내는 절대적인 지표는 아니라고 강조합니다. 대신, 이는 귀하가 플랫폼에서 다른 사용자에게 주의를 기울여야 하는 사람인지 판단하기 위해 Facebook이 귀하에 대해 측정하는 다른 많은 변수와 함께 단일 지표일 뿐입니다.

페이스북은 단지 사용자를 감시하기 위해 이것을 사용하는 것이 아닙니다. 사람들이 신뢰할 수 있거나 문제가 있다고 표시하는 출판물과 페이지를 평가함으로써 어떤 브랜드와 출판물을 장악하거나 홍보해야 하는지를 알 수 있습니다. 이는 사용자의 정직성을 요구하는 균형 잡힌 행위입니다.

Facebook이 사용자를 평가하는 한 가지 방법은 사람들이 사이트의 기사와 어떻게 상호 작용하는지 확인하는 것입니다. Lyons는 이렇게 설명합니다. “이전에 누군가가 기사가 거짓이라는 피드백을 제공했고 사실 확인을 통해 기사가 거짓으로 확인된 경우, 우리는 그 기사에 가중치를 부여할 수 있습니다. 결국에는 다음과 같은 평가를 받은 기사를 포함하여 많은 기사에 대해 무차별적으로 거짓 뉴스 피드백을 제공하는 사람보다 미래의 거짓 뉴스 피드백이 더 중요합니다. 진실."

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Facebook이 귀하의 신뢰성을 평가하는 이유

분명히 이는 복잡한 시스템이며 사용자가 다시 한 번 시스템을 얻기 시작할 것이라는 두려움 때문에 Facebook은 깊이 설명할 의사가 없습니다. 그러나 Facebook이 귀하의 신뢰성을 조용히 판단하고 있다는 사실을 아는 것만으로도 많은 사람들이 소셜 미디어 사용을 완전히 꺼릴 수 있습니다.

그러나 아무리 디스토피아적인 것처럼 들리더라도 트롤을 막으려면 사용자의 온라인 소셜 서클에 대한 Facebook이나 Twitter의 자체 평가와 같은 평가 시스템이 필요한 것 같습니다.

운동가 단체인 Sleeping Giants의 최근 사례는 추종자들에게 Infowars 음모 이론가 Alex Jones를 폐쇄하세요 사용자 보고 도구를 사용하여 시스템을 조작할 수 있음을 증명합니다. 이 특정한 경우에는 올바른 이유가 있었지만 과거에 많은 전문가들이 지적했듯이 페이지를 한꺼번에 신고하는 사용자는 극우 온라인 괴롭힘에 대한 책에서 직접 취한 전술입니다. 캠페인.

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Facebook의 경우 사람들이 다른 사용자나 콘텐츠에 대해 작성한 보고서를 실제로 개별적으로 평가하지 않기 때문에 신뢰 기반 평가 시스템을 구축하는 것이 중요했습니다. 허위 또는 문제가 있는 내용을 신고할 때마다 해당 내용은 제3자 사실 확인 기관에 제출됩니다. 이러한 사람들이 실제로 중요하고 문제가 있는 주장에 대한 근거 없는 주장에 시간을 낭비하지 않도록 하려면 잘못된 보고를 필터링하기 위해 사용자 신뢰도 순위를 매기는 시스템이 필요했습니다.

따라서 Facebook이 조용히 귀하의 신뢰성을 평가한다는 것은 확실히 매우 비참하고 암울하게 들리지만 – 그 동안 내내. 귀하의 개인 정보를 농사, 귀하에 관한 데이터를 대기업과 공유 그리고 얽혀있는 지난 10년간 가장 큰 데이터 스캔들 중 하나 – 모두의 이익을 위해 하는 일입니다.

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