การพัฒนาการตรวจจับข่าวปลอมโดยการเรียนรู้ของเครื่องและการตรวจสอบข้อเท็จจริงของประชาชน : รายงานการวิจัยฉบับสมบูรณ์

Abstract

การวิจัยครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์ข่าวปลอม สำรวจการรับรู้ การตรวจสอบ และการตอบสนองต่อข่าวปลอมของประชาชน และนำมาพัฒนาต้นแบบเว็บแอปพลิเคชันสำหรับการ ตรวจจับข่าวปลอม ดำเนินการวิจัย 3 ส่วน คือ 1) การวิเคราะห์ข่าวปลอมด้วยวิธีการวิเคราะห์เนื้อหา (Content Analysis) ข่าวที่ได้รับการตรวจสอบแล้วว่าเป็นข่าวปลอม ระหว่างเดือนธันวาคม 2562 ถึง มีนาคม 2563 รวมจำนวน 100 ชิ้น 2) การวิจัยเชิงสำรวจ (Survey Research) กลุ่มตัวอย่างคือ 6 กลุ่มวัย ได้แก่ กลุ่มอายุ 18-22 ปี กลุ่มอายุ 23-35 ปี กลุ่มอายุ 36-45 ปี กลุ่มอายุ 46-55 ปี กลุ่มอายุ 56-59 ปี และ กลุ่มอายุ 60 ปีขึ้นไป รวมทั้งสิ้น 1,120 คน จากกรุงเทพมหานครและปริมณฑล และ จากทุกภูมิภาคทั่วประเทศ ได้แก่ จังหวัดระยอง จังหวัดเชียงใหม่ จังหวัดนครสวรรค์ จังหวัด อุบลราชธานี จังหวัดสงขลา จังหวัดกาญจนบุรี ใช้แบบสอบถามเป็นเครื่องมือเก็บข้อมูลในช่วงกลางปี 2563 และ 3) การพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันตรวจสอบข่าวปลอม โดยใช้วิธีการประมวลผล ภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) วิธีการเรียนรู้ของเครื่องแบบระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert System based Machine Learning) แบบฐานกฎหรือความรู้ (Rule Base or Knowledge) ผลการวิเคราะห์ลักษณะของข่าวปลอมพบว่า ข่าวปลอมอยู่บนแพลตฟอร์มที่มีที่อยู่ (URL) ที่ใช้ชื่อคล้ายสำนักข่าว โดยทำให้คล้ายรายงานข่าวของสำนักข่าวทั่วไป พบบนสื่อสังคม ออนไลน์ในรูปแบบโพสต์ของบุคคล และบล็อกส่วนบุคคล ไม่มีการระบุชื่อผู้เขียนข่าว เนื้อหาสั้น ไม่ ยาวนัก การเขียนคล้ายข่าวแต่ไม่ถูกต้องตามหลักการเขียนข่าว พาดหัวข่าวและเนื้อหาข่าวไม่ สอดคล้องกัน ไม่ระบุข้อมูลตัวเลขที่ชัดเจน ภาษาที่ใช้ไม่ใช่ภาษาที่ผู้สื่อข่าวทั่วไปใช้ พิมพ์ผิด ตกหล่น วรรคตอนผิด ภาพประกอบข่าวไม่ใช่ภาพเดี่ยวแต่มักใช้ภาพซ้อนภาพ มักใช้คำยั่วให้สนใจ เกินความ จริง เช่น “ระวัง” “เตือนภัย” “ข่าวด่วน” “เพื่อน” “คนวงใน” “โปรดกระจายข่าว” “เปิดโปง” ผลการวิจัยเชิงสำรวจพบว่า กลุ่มตัวอย่างพบเห็นข่าวปลอมประเภทข่าว ให้ความรู้ และ โพสต์ ในระดับมาก ในขณะที่พบเห็นข่าวปลอมประเภทภาพ และ การแสดงท่าที ในระดับปานกลาง เมื่อพิจารณาจำแนกตามกลุ่มอายุพบว่า กลุ่มอายุ 18-22 ปี และ กลุ่ม 36-45 ปี พบเห็นข่าวปลอมทุก ประเภทในระดับมาก กลุ่มตัวอย่างอายุ 23-35 ปี และ กลุ่ม 46-55 ปี พบเห็นข่าวปลอมประเภทข่าว โพสต์ และให้ความรู้ในระดับมาก ทั้งนี้กลุ่มอายุ 56-59 ปี และ กลุ่มอายุ 60 ปีขึ้นไป พบเห็นข่าว ปลอมโดยรวมในระดับปานกลาง ด้านการตอบสนองต่อข่าวปลอมพบว่า กลุ่มตัวอย่างมีการตั้งคำถามกับข่าวปลอม อ่าน ข่าวปลอมด้วยความรู้สึกเป็นกลาง คิดว่าข่าวปลอมเป็นสิ่งที่สร้างความเสียหาย แจ้งให้คนอื่นทราบว่า เป็นข่าวปลอม ตรวจสอบข้อเท็จจริง แสดงความเห็นว่าอาจจะเป็นข่าวปลอม อย่างไรก็ตามกลุ่ม ตัวอย่างเคยหลงเชื่อข่าวปลอมเมื่ออ่านเฉพาะพาดหัวข่าว หรือส่วนนำข่าว เชื่อว่าข่าวปลอมนั้นอาจจะ เป็นจริงได้ เลือกอ่านเฉพาะข่าวที่ตนเองสนใจแล้วก็ปักใจเชื่อเลย ปักใจเชื่อแม้จะมีคนโต้แย้งว่าเป็น ข่าวปลอม และเคยส่งต่อข่าวปลอม แสดงความเห็นสนับสนุนข่าวปลอม ด้านการจัดการข่าวปลอมพบว่า กลุ่มตัวอย่างที่ระบุถูกต้องว่าเป็นข่าวปลอมประเภท โพสต์ของบุคคล พิจารณาจากข้อมูลรายละเอียด อาจจะมีอคติหรือมุ่งโจมตี บัญชีเจ้าของโพสต์ และ ตอบสนองโดย “ไม่ส่งต่อ” สำหรับกลุ่มตัวอย่างที่ระบุไม่ถูกต้องว่าเป็นข่าวปลอม พิจารณาจาก ภาพประกอบข่าว ข้อมูลรายละเอียด เรื่องราวเหตุการณ์ และตอบสนองโดย “ส่งต่อ” นอกจากนี้กลุ่ม ตัวอย่างที่ระบุว่าไม่แน่ใจ พิจารณาจากบัญชีเจ้าของโพสต์ ภาพประกอบข่าว และอาจจะมีอคติหรือ มุ่งโจมตี และตอบสนองโดย “ไม่ส่งต่อ” รองลงมาคือ “ตรวจสอบว่าจริงหรือไม่” การพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันตรวจสอบ ได้จดโดเมนเนมชื่อ thaidimachine.org เปิดให้ ประชาชนใช้งานผ่าน www.thaidimachine.org สรุปจำนวนการใช้เว็บตรวจสอบข่าวระหว่างวันที่ 2 เมษายน ถึง 30 พฤษภาคม 2564 มีจำนวนการตรวจสอบข่าวรวม 67,825 ครั้ง เฉลี่ยวันละ 1,150 ครั้ง เรื่องที่ตรวจสอบเป็นเรื่องเกี่ยวกับการระบาดเชื้อไวรัสโควิด-19 เช่น สถานการณ์การระบาด วัคซีนโควิด-19 สมุนไพรและแพทย์แผนไทยในการรักษาโควิด-19 เรื่องผลิตภัณฑ์เสริมสุขภาพ เรื่อง เหตุการณ์และถานการณ์ที่มีการรายงานข่าวในช่วงเวลานั้น ๆ ทั้งข่าวการเมือง และข่าวทั่วไป