Snapchat heeft een plan om nepnieuws te bestrijden: het 'sociale' van de 'media' rippen

Categorie: Geen categorie Geplaatst 29 november

Het berichtenplatform heeft een pragmatische kijk op het oplossen van ons desinformatieprobleem, maar zal het werken?

Tijd was, Snapchat was in feite een berichten-app. Maar sinds het de functie Verhalen heeft toegevoegd, waarmee uitgevers inhoud naar gebruikers kunnen pushen, heeft het ook steeds vaker te maken met media-inhoud. Nutsvoorzieningen, Axios rapporten dat Snapchat zijn app opnieuw heeft ontworpen in een poging om de twee weer uit elkaar te halen. In een apart bericht over Axios , Evan Spiegel, de CEO van Snapchat-moederbedrijf Snap, legt uit dat de verhuizing gepaard gaat met verheven ambities:

De gepersonaliseerde nieuwsfeed zorgde voor een revolutie in de manier waarop mensen inhoud delen en consumeren. Maar laten we eerlijk zijn: dit ging ten koste van de feiten, onze geest en de hele media-industrie ... Wij geloven dat de beste weg vooruit is om de [combinatie van sociale media en media] te ontwarren door een gepersonaliseerde inhoudsfeed te bieden op basis van wat je wilt bekijken, niet wat je vrienden posten.

Om dat te realiseren, zegt Spiegel, gaat Snapchat machine learning-trucs gebruiken, vergelijkbaar met die van Netflix, om voorgestelde inhoud voor gebruikers te genereren. Het idee is om te begrijpen waar gebruikers in het verleden echt naar hebben gekeken, in plaats van ze inhoud te presenteren die is verhoogd via feeds van vrienden of netwerkeffecten. (Snap zegt niet welke gegevens de AI zal opslokken, veelzeggend) Axios alleen dat tientallen signalen naar het beest zullen worden gevoerd.) De inhoud die verschijnt in die AI-gestuurde feed, die de sectie Ontdekken zal worden genoemd, zal zelf worden samengesteld door een redactieteam van ... wacht erop ... echte mensen.

Het klinkt eigenlijk heel verstandig. En om zeker te zijn, het staat ver af van de systemen die Facebook heeft gebruikt om zijn gebruikers in een moeras van verkeerde informatie te laten belanden. Maar het zal interessant zijn om te zien hoe goed het in de praktijk werkt. Er is hier een voor de hand liggende zorg: dat een algoritme voor machine learning een heerlijk voorspelbare brij van inhoud aan zijn gebruikers zal bezorgen. Daarbij zegt Spiegel dat het belangrijk is om te onthouden dat mensen algoritmen schrijven, eraan toevoegend dat ze kunnen worden ontworpen om meerdere bronnen van inhoud en verschillende gezichtspunten te bieden.

Misschien. Maar we behouden ons oordeel totdat die algoritmen tikken.