フェイクニュースの判定をユーザーに委ねるべきか？Facebookの新戦略と潜む課題

マーク・ザッカーバーグ氏は長年にわたり、「フェイクニュース」を敵とみなす姿勢を貫いてきました。しかし問題は単純ではありません。アメリカ人の相当数が、互いに矛盾する「フェイクニュース」の定義を持っている（いわゆるメディアの政治化と呼ばれる現象です）だけでなく、Facebook自身も、何がフェイクニュースで何がそうでないのかを定義することに苦労してきた経緯があります。

そんな中、ザッカーバーグ氏は一連のアンケート調査を通じて、この判断をFacebookユーザー自身に委ねることを検討しているとのこと。本稿ではこのアイデアを深く掘り下げ、この戦略に潜む落とし穴について考察していきます。

なぜユーザーに判定させるのか？

Facebookのような企業にとって、1時間ごとに数百万件もの投稿がサイト上に現れる状況で、すべてのコンテンツを精査し、どの情報源が信頼に値するかを判定できるだけの人材を雇用することは現実的ではありません。終わりのない、膨大な継続的取り組みが必要となるからです。

そこで真っ先に浮かぶ解決策の一つが、機械学習や複数のアルゴリズムを活用した自動化です。この方法はコストこそ抑えられますが、機械学習はまだ、ある記事が真実を報じているかどうかを確実に予測できるほど高度ではないため、裏目に出る恐れがあります。

おそらく最も成果を挙げた「フェイクニュース検出」の実装例は、Facebookが第三者ファクトチェッカーからデータを収集し、特定の投稿に「論争あり（disputed）」のタグを付け始めたときでした。しかし皮肉なことに、これは赤いフラグ付きの記事をクリックするユーザーをかえって増やす結果となりました。

2018年には、当時Facebookのニュースフィード責任者だったアダム・モッセリ氏が、何を信頼できるとユーザー自身が考えるかを尋ねるアンケートを実験していると発表しました。

ここに問題の核心があります。アンケート参加者となるサンプル集団が、どのような基準で選ばれたのかが明らかになっていないのです。

多数派の確証バイアス

ここで想起されるのが、こんな古い格言です。「正しいことが常に人気を得るとは限らず、人気のあることが常に正しいとも限らない」

仮に300人中299人が「ヨーロッパは存在しない」と同意したとしても、その大陸が消滅することはありません。多くの人々は、あるニュースソースを別のソースより信頼しますが、それが最も信頼性の高いものとは限りません。それでも大多数の人々が「そうであってほしい」と願う事実に強く響くのは、まさにそのような情報源なのです。

物語を語るとき、査読や経験主義は機能しません。それは結局、自分自身の視点から出来事を再話する誰かによる観察にすぎません。私たちが人間である以上、そこには少なくともわずかなバイアスが混入します。

さらに考慮すべき点として、Facebookのユーザーは通常、情報を機械的に伝えるためではなく、自らの主張を証明するためにニュース記事をシェアしているという事実が挙げられます。

要するに、フェイクニュースの判定を目的としたアンケートは、必ずしも最良の手段とは言えないかもしれません。こうしたデータから確実に導き出せる結論は、「そのニュースソースが人気かどうか」だけだからです。

一方で期待できる点も

アンケートの目的は、ユーザーが何に馴染みがあり、何を信頼しているかを把握することにあります。Facebookによれば、このデータは「ニュースフィードのランキング改善の参考に活用される」とのことです。これは、特定のニュースをフィードから排除しようとしているというより、多くの人が信頼すると感じるコンテンツに基づいたランキング表示を試みているように受け取れます。

低いランキングが付いた記事を目にすれば、「ニュースフィードに表示されている情報は、多くの人に信頼されていないのだ」と気づくきっかけになるでしょう。

しかしそれでも、アンケート参加者の選定基準が不明であるという事実には、一定の懸念を抱かざるを得ません。Facebookはサンプルが「多様で代表性がある」と述べたのみです。

結局のところ、主観的になりバイアスを示すのは人間の本性です。地球上のどんなテクノロジーや法制度も、それを完全に止めることはできません。それらを作り出しているのも、他ならぬ人間自身なのですから。

皆さんは、フェイクニュースへの解決策はいずれ見つかると思いますか？それとも、インターネットを利用する上で避けて通れない宿命なのでしょうか？ぜひコメントであなたの意見をお聞かせください！