TikTok behoort dit jaar tot de top vijf van social media platforms ter wereld.

In Zuidoost-Azië gebruikten vorig jaar 198 miljoen mensen, ongeveer 29% van de bevolking van de regio, TikTok. Het is niet overdreven om te zeggen dat het platform een ​​van de soeks van ideeën en meningen is geworden voor de mensen in de regio.

Net als andere geïnteresseerde wetenschappers was mijn onderzoeksteam ook geïntrigeerd om naar TikTok te kijken. We wilden met name kijken hoe informatie, waaronder politieke desinformatie en desinformatie, op het platform stroomt. Het onderscheid tussen de twee vormen van valse informatie is dat desinformatie opzettelijk, kwaadwillig misleidend is.

Tijdens ons onderzoek van acht maanden vonden we het volgen van politieke desinformatie en desinformatie op TikTok behoorlijk uitdagend. Dit ondanks het feit dat het platform in 2020 een factchecking-programma lanceerde in samenwerking met onafhankelijke fact-checking-organisaties die "zou helpen bij het beoordelen en beoordelen van de juistheid van de inhoud" op het platform.

In het kader van dit programma geeft TikTok potentiële verkeerde informatie door aan zijn partners. Het kan video's bevatten die door TikTok-gebruikers zijn gemarkeerd wegens verkeerde informatie, of video's die verband houden met COVID-19 of andere onderwerpen "waarover de verspreiding van misleidende informatie gebruikelijk is".

We ondervinden echter nog steeds problemen bij het volgen van verkeerde informatie en desinformatie op het platform, zoals het controleren van audiovisuele inhoud en het identificeren van vreemde talen en termen.

Audiovisuele inhoud controleren op feiten

Het is moeilijk om audiovisuele inhoud op TikTok te controleren.

Om mis/desinformatie effectief op te sporen, moet alle inhoud zorgvuldig worden bekeken en begrepen op basis van de lokale context. Om de juiste beoordeling te garanderen, waren lange uren menselijke observatie en video-analyse nodig (waarnemen van taal, non-verbale signalen, termen, afbeeldingen, tekst en bijschriften).

Dit is de reden waarom factcheckers wereldwijd vertrouwen op inspraak van het publiek om misleidende inhoud te melden, naast het feit dat de menselijke factcheckers zich richten op het verifiëren van voornamelijk virale inhoud.

AI-technologie kan helpen bij het verifiëren van sommige van deze berichten. Het controleren van audiovisuele inhoud is echter nog steeds sterk afhankelijk van menselijke beoordeling voor nauwkeurigheid.

Tot op heden is audiovisuele inhoud aantoonbaar een van de meest uitdagende formaten om feiten te controleren over de hele wereld. Andere social media platforms staan ​​voor dezelfde uitdaging.

Tijdens ons onderzoek ontdekten we dat veel van de gecontroleerde inhoud geen verifieerbare claims bevatte. Dit betekende dat het niet objectief kon worden bevestigd, of ontkracht en getagd als verkeerde informatie.

Om te bepalen welke video's of opmerkingen onjuiste claims bevatten, hebben we een raamwerk voor verkeerde informatie ontwikkeld op basis van de criteria voor het bepalen van verifieerbare verklaringen die worden gebruikt door VERA Files in de Filippijnen en Tirto.id in Indonesië. Beide organisaties zijn ondertekenaars van Poynter's International Fact-Checking Network.

We hebben ook gekeken naar de tienpuntenlijst met rode vlaggen en tips voor het identificeren van verkeerde informatie, verstrekt door Colleen Sinclair, een universitair hoofddocent klinische psychologie aan de Mississippi State University.

Met behulp van dit desinformatiekader ontdekten we dat het merendeel van de video's en de bijbehorende commentaren die werden gecontroleerd, louter subjectieve verklaringen bevatten (mening, oproepen tot actie, speculatie) of moeilijk te verifiëren waren vanwege een gebrek aan haalbaarheid.

Voorbeelden waren opmerkingen over de controversiële nieuwe arbeidswet van Indonesië, bekend als de Omnibus-wet, debatten over de ongepastheid van verkrachtingsgrappen op scholen die de #MakeSchoolASaferPlace-beweging in Maleisië op gang brachten, argumenten over slecht overheidsbeleid in Maleisië te midden van COVID-19, waardoor een nieuwe online campagne werd gestart #kerajaangagal , en de Filippijnse antiterrorismewet. Deze opmerkingen werden als niet verifieerbaar beschouwd, omdat ze emotioneel gedreven waren en gebaseerd waren op de mening van gebruikers over de problemen. Daarom konden ze niet worden getagd als bevattende of mogelijk onjuiste informatie bevatten.

Deze bevindingen zouden anders kunnen zijn als makers van inhoud en videocommentatoren feitelijke verklaringen of 'haalbare beweringen' zouden integreren die we zouden kunnen vergelijken met geloofwaardige en gezaghebbende bronnen.

Het identificeren van verschillende talen, jargon en jargon op TikTok

Sommige factcheckers en onderzoekers hebben eerder opgemerkt dat de diverse talen en dialecten in de regio factchecking bemoeilijken voor lokale instanties.

In dit onderzoek ontdekten we ook dat straattaal het moeilijker maakt om politieke mis-/desinformatie op TikTok op te sporen, zelfs wanneer we inhoud analyseren die in onze moedertaal is geüpload.

Factoren zoals generatiekloven en gebrek aan bewustzijn van trendy jargon en jargon dat wordt gebruikt door makers en gebruikers van inhoud, mogen niet worden onderschat bij het controleren van inhoud op het platform. Dit zal ongetwijfeld ook een probleem zijn voor AI-gestuurde feitencontrolemechanismen.

Moeilijk voor iedereen

Tijdens ons onderzoek realiseerden we ons dat het bijhouden van verkeerde informatie op het platform een ​​beetje uitdagender kan zijn voor het onderzoeksteam en gewone mensen.

Tenzij u een datawetenschapper bent met de mogelijkheid om Python API te coderen om gegevens te verzamelen, zou het schrapen van gegevens op TikTok handarbeid vergen.

Voor dit project koos ons team voor het laatste, aangezien de meeste van onze leden niet waren uitgerust met datawetenschapsvaardigheden. We hebben verkeerde informatie op het platform bijgehouden door handmatig relevante hashtags in kaart te brengen via de zoekfunctie van TikTok.

Een nadeel dat we opmerkten bij het gebruik van deze strategie is dat het tijdrovend kan zijn vanwege de beperkingen van de zoekfunctie.

Ten eerste kunnen gebruikers op het tabblad Ontdekken van TikTok de resultaten sorteren op alleen relevantie en/of totaal aantal vind-ik-leuks. Ze kunnen de resultaten niet sorteren op het totale aantal views, shares en/of reacties.

Het stelt je ook in staat om resultaten te filteren op uploaddatum, maar alleen voor de laatste zes maanden. Dit maakt het zoeken naar oudere gegevens, zoals in ons geval, moeilijk.

Als zodanig moesten we de inzendingen handmatig doorzoeken om relevante video's te vinden met de meeste weergaven of het hoogste aantal engagementen die zijn geüpload binnen de door ons gekozen monitoringperiode.

Dit maakte het proces behoorlijk overweldigend, vooral voor de hashtags die duizenden (of meer) TikTok-video's opleverden.

TikTok zou moeten nadenken over het verbeteren van zijn platform zodat gebruikers video's in zoekresultaten kunnen filteren en sorteren. Ze moeten met name kunnen sorteren op aantal views en/of engagementen en aangepaste uploaddatum. Geïnteresseerde individuen en factcheckers zouden dan politieke mis-/desinformatie efficiënter kunnen opsporen.

Dit zou TikTok helpen om minder vervuild te raken met valse informatie, omdat meer mensen de middelen zouden hebben om mis/desinformatie efficiënt te controleren. Dat zou een aanvulling kunnen zijn op de bestaande inspanningen van TikTok's eigen factcheckteam.