แม้ว่าอัลกอริธึมจะฉลาดขึ้นในการตั้งค่าสถานะบทความปลอมเว็บสล็อตออนไลน์ แต่ก็ไม่มีการรับประกันว่าผู้สร้างข่าวปลอมจะไม่ก้าวเข้ามาในเกมของพวกเขาเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ หากโปรแกรมคอมพิวเตอร์ได้รับการออกแบบมาให้ไม่มั่นใจในเรื่องราวที่เป็นแง่บวกมากเกินไปหรือแสดงความแน่นอนมาก นักต้มตุ๋นก็สามารถปรับรูปแบบการเขียนของพวกเขาให้เหมาะสมได้
Daqing Li นักวิทยาศาสตร์เครือข่ายที่มหาวิทยาลัย Beihang
ในกรุงปักกิ่ง กล่าวว่า “ข่าวปลอม เหมือนกับไวรัส สามารถพัฒนาและปรับปรุงตัวเองได้” โชคดีที่ข่าวออนไลน์สามารถตัดสินได้มากกว่าเนื้อหาของเรื่องเล่า และสัญญาณปากโป้งอื่นๆ ของข่าวเท็จอาจจัดการได้ยากกว่ามาก กล่าวคือ ประเภทของการมีส่วนร่วมของผู้ชมที่เรื่องราวเหล่านี้ดึงดูดบนโซเชียลมีเดีย
แกะ
ผู้ใช้ Twitter ส่วนใหญ่ที่พูดถึงข่าวลือเท็จเกี่ยวกับภัยพิบัติสองครั้งโพสต์ทวีตที่เผยแพร่ข่าวลือเหล่านี้ มีเพียงส่วนน้อยที่โพสต์เพื่อค้นหาการตรวจสอบหรือแสดงความสงสัยเกี่ยวกับเรื่องราว
เอช. ทอมป์สัน
Juan Cao นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ Institute of Computing Technology ที่ Chinese Academy of Sciences ในกรุงปักกิ่ง พบว่าใน Twitter เวอร์ชันจีน Sina Weibo ทวีตเฉพาะเกี่ยวกับข่าวบางเรื่องเป็นเครื่องบ่งชี้ที่ดีว่าเรื่องใดเป็นเรื่องหนึ่งหรือไม่ จริง. ทีมงานของ Cao ได้สร้างระบบที่สามารถรวบรวมทวีตที่กล่าวถึงเหตุการณ์ข่าวหนึ่งๆ แล้วจัดเรียงโพสต์เหล่านั้นออกเป็นสองกลุ่ม: กลุ่มที่แสดงการสนับสนุนเรื่องราวและกลุ่มที่คัดค้าน ระบบได้พิจารณาปัจจัยหลายประการเพื่อวัดความน่าเชื่อถือของ
โพสต์เหล่านั้น ตัวอย่างเช่น หากเรื่องราวเน้นที่เหตุการณ์
ในพื้นที่ที่ผู้ใช้อยู่ใกล้ทางภูมิศาสตร์ ข้อมูลที่ป้อนของผู้ใช้จะดูน่าเชื่อถือมากกว่าข้อมูลของผู้ใช้ที่อยู่ห่างไกล
หากผู้ใช้อยู่เฉยๆเป็นเวลานานและเริ่มโพสต์เกี่ยวกับเรื่องเดียว พฤติกรรมที่ผิดปกตินั้นนับรวมกับความน่าเชื่อถือของผู้ใช้ จากการชั่งน้ำหนักร๊อคของผู้สนับสนุนและทวีตที่น่าสงสัย โปรแกรมตัดสินใจว่าเรื่องใดเรื่องหนึ่งน่าจะเป็นเรื่องปลอมหรือไม่
กลุ่มของ Cao ได้ทดสอบเทคนิคนี้กับเรื่องจริง 73 เรื่องและเรื่องปลอม 73 เรื่อง ซึ่งระบุว่าเป็นเช่นนั้นโดยองค์กรต่างๆ เช่น สำนักข่าวซินหัวของรัฐบาลจีน อัลกอริทึมตรวจสอบประมาณ 50,000 ทวีตเกี่ยวกับเรื่องราวเหล่านี้ใน Sina Weibo และรับรู้ข่าวปลอมได้อย่างถูกต้องประมาณ 84 เปอร์เซ็นต์ของเวลาทั้งหมด ทีมงานของ Cao อธิบายการค้นพบในปี 2016 ที่เมืองฟีนิกซ์ในการประชุม Association for the Advancement of Artificial Intelligence de Alfaro ของ UC Santa Cruz และเพื่อนร่วมงานรายงานในทำนองเดียวกันใน Macedonia ในการประชุม European Conference on Machine Learning and Principles and Practices of Knowledge Discovery in Databases เมื่อปีที่แล้ว ซึ่งการหลอกลวงสามารถแยกแยะได้จากข่าวจริงที่เผยแพร่บน Facebook โดยอิงจากผู้ใช้ที่ชอบเรื่องราวเหล่านี้
แทนที่จะมองว่าใครมีปฏิกิริยาต่อบทความ คอมพิวเตอร์อาจมองว่าเรื่องราวถูกส่งผ่านไปอย่างไรบนโซเชียลมีเดีย Li และเพื่อนร่วมงานได้ศึกษารูปร่างของเครือข่ายรีโพสต์ที่แยกจากข่าวบนโซเชียลมีเดีย นักวิจัยวิเคราะห์เครือข่ายรีโพสต์ข่าวปลอมประมาณ 1,700 เรื่องและข่าวจริง 500 เรื่องบน Weibo รวมถึงเครือข่ายข่าวปลอม 30 แห่งและเครือข่ายข่าวจริง 30 เครือข่ายบน Twitter ทีมของ Li พบว่าในไซต์โซเชียลมีเดียทั้งสองแห่ง คนส่วนใหญ่มักจะโพสต์ข่าวจริงจากแหล่งเดียว ในขณะที่ข่าวปลอมมีแนวโน้มที่จะแพร่กระจายมากขึ้นผ่านการโพสต์ซ้ำจากผู้โพสต์ซ้ำ
เครือข่ายการรีโพสต์ข่าวจริงทั่วไป “ดูเหมือนดารามากกว่า แต่ข่าวปลอมแพร่กระจายเหมือนต้นไม้มากกว่า” หลี่กล่าว สิ่งนี้ยังคงเป็นจริงแม้ว่าทีมของ Li จะเพิกเฉยต่อข่าวที่โพสต์โดยแหล่งข่าวที่เป็นที่รู้จักและเป็นทางการ เช่น แหล่งข่าวเอง รายงานเมื่อวันที่ 9 มีนาคมที่ arXiv.org การค้นพบเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าคอมพิวเตอร์สามารถใช้การมีส่วนร่วมกับโซเชียลมีเดียเป็นการทดสอบความจริงของสารสีน้ำเงินแม้จะไม่ได้ใส่โพสต์แต่ละรายการไว้ใต้กล้องจุลทรรศน์ก็ตามสล็อตออนไลน์
