{"CACHEDAT":"2026-05-27 08:27:38","TRANSLATEDAT":"2026-05-27 08:27:38","SOURCESIGNATURE":"7a9e56d2ea3f2c69597ecdc4c37790c3bd22ac955bbb62f6ceb193688b397de6","SLUG":"misinformation-manipulation-WtiyDFyWdl","MARKDOWN":"# Information Disorder\n\nWardle & Derakhshan (2017), in a foundational report for the Council of Europe, introduce *Information Disorder* as the umbrella term for false, misleading, or harmfully shared information in the public information environment. They distinguish three categories along two axes: whether the content is *false* or *true*, and whether it is shared with *intent to harm*.\n\n| Type | Content | Sharer's knowledge of falseness | Intent to harm |\n|------|---------|---------------------------------|----------------|\n| **Misinformation** | false or misleading | does not know | no |\n| **Disinformation** | false or misleading | knows | yes |\n| **Malinformation** | true | (not the criterion) | yes |\n\nThe three categories form an interconnected ecology: the same content item can move between them depending on who shares it and with what intent.\n\n### Fake News\n\nThe term *fake news* is widely used in public debate but analytically imprecise. It usually refers to false or misleading information presented in the style of news reporting. However, because the term can refer to different types of information disorder and is often used politically to discredit unwanted reporting, more precise terms such as *misinformation*, *disinformation*, *fabricated content*, *false context*, or *manipulated content* should be preferred.\n\n## Misinformation\n\nMisinformation is false or misleading information shared by people who do not realise it is false. The sharer believes the content is accurate; there is no intent to deceive or harm.\n\nMisinformation typically arises in fast-moving news situations (early reports with unconfirmed details), in passing along claims without checking accuracy, and in repeating information from trusted sources that turn out to be wrong. It can be as widespread and consequential as disinformation, despite the absence of malicious intent — its sharers are often genuinely motivated and trusted within their networks, which gives the content reach and perceived credibility (Lewandowsky et al., 2017).\n\n### Misinformation Susceptibility Factors\n\n\n:::success\n**1. Cognitive factors** — how information is processed\n\n* **Confirmation bias**: People pay more attention to information that supports what they already believe, and scrutinise opposing information more harshly. — Nickerson (1998)\n* **Illusory truth effect**: Claims can feel more believable simply because people have seen them before, even when they are false. — Unkelbach et al. (2019)\n* **Processing fluency**: Information that is easy to read, familiar in wording, or visually clear feels more trustworthy than information that is harder to process. — Reber & Schwarz (1999)\n* **Low cognitive reflection**: People who rely on quick, intuitive judgements rather than pausing to check are more likely to fall for false claims. — Pennycook & Rand (2019)\n* **Bullshit receptivity**: Some people are inclined to find vague but impressive-sounding statements meaningful, even when they are empty. — Pennycook et al. (2015)\n* **Low numeracy / scientific literacy**: People may struggle to evaluate statistics, graphs, risk statements, or scientific evidence; education alone is no automatic protection. — Kahan et al. (2017)\n\n**2. Affective / motivational factors** — how emotions and identity shape judgement\n\n* **Emotional reasoning / reliance on emotion**: People accept claims because they feel right, frightening, satisfying, or morally urgent, rather than because they have been checked. — Martel, Pennycook & Rand (2020)\n* **Specific emotions** (anger, fear, moral outrage): Strong emotions can lead people to react quickly and share before checking; moral-emotional language is especially powerful in spreading political content. (Belief and sharing are distinct effects with different evidence.) — Brady et al. (2017); Martel et al. (2020)\n* **Identity-protective cognition**: People process information in ways that protect their political, religious, or group identity, and resist evidence that would threaten it. (Closely linked to *political identity* in category 5.) — Kahan (2013, 2017)\n* **Conspiracy mindset**: A general tendency to suspect hidden plots or powerful actors behind events makes conspiracy-style misinformation more plausible. — Douglas, Sutton & Cichocka (2017)\n\n**3. Social factors** — whom and which groups people trust\n\n* **Source credibility / trust in the sender**: How believable a claim feels depends on who appears to be saying it — a friend, an influencer, an expert, a politician, a news outlet, or an anonymous account. — Traberg & van der Linden (2022)\n* **Social proof / popularity cues**: Likes, shares, views, and comments can act as credibility cues, although the effect depends on context. — Avram et al. (2020)\n* **In-group / partisan congruency**: Information from \"people like us\", or aligned with a group's position, is accepted more easily. (Closely linked to *political identity* in category 5.) — Sultan et al. (2024)\n* **Network homophily / echo chambers**: When people mostly encounter information through networks of similar others, certain views appear more widely shared than they really are. (See also D1G5.) — Cinelli et al. (2021)\n\n**4. Contextual / situational factors** — the conditions under which people meet information\n\n* **Time pressure**: When people have to judge information quickly, they distinguish true from false claims less accurately. — Sultan et al. (2022)\n* **Information overload**: When too much information arrives at once, people fall back on shortcuts like headlines, emotion, source labels, or popularity. — Laato et al. (2020)\n* **Distraction / cognitive load**: When attention is drawn elsewhere, people may share without checking accuracy, even if they could otherwise recognise the misinformation. — Pennycook et al. (2020)\n* **Crisis / uncertainty contexts** (pandemics, war, disasters): Urgent need for explanation increases openness to false or premature claims. — Roozenbeek et al. (2020)\n* **Platform design**: Feeds, notifications, recommendation systems, autoplay, and fast scrolling encourage reactive rather than reflective behaviour. (See also D1G1.) — Lorenz-Spreen et al. (2020)\n\n**5. Background and dispositional factors** — who may be more or less vulnerable in specific contexts\n\n* **Age**: Older adults sometimes distinguish true from false headlines better in studies, but share misinformation more often online. — Guess, Nagler & Tucker (2019)\n* **Education**: Not an automatic shield; meta-analyses show no simple effect on misinformation discrimination. — Sultan et al. (2024)\n* **Political identity and prior beliefs**: Shape which information feels plausible, threatening, trustworthy, or worth sharing. (Operates via identity-protective cognition in category 2 and in-group cues in category 3 — not purely a demographic variable.) — Sultan et al. (2024)\n* **Media literacy habits**: People who compare sources, read beyond headlines, and recognise manipulation techniques rely less on emotional or social shortcuts. *(Note: this is the learning goal of SciLMi itself — listed here as a documented protective disposition, not as a prerequisite.)* — Guess et al. (2020)\n\n:::\n\n\n:::info\n* Avram, M., Micallef, N., Patil, S., & Menczer, F. (2020). Exposure to social engagement metrics increases vulnerability to misinformation. *Harvard Kennedy School (HKS) Misinformation Review*, *1*(5). \n* Brady, W. J., Wills, J. A., Jost, J. T., Tucker, J. A., & Van Bavel, J. J. (2017). Emotion shapes the diffusion of moralized content in social networks. *Proceedings of the National Academy of Sciences*, *114*(28), 7313–7318. \n* Cinelli, M., De Francisci Morales, G., Galeazzi, A., Quattrociocchi, W., & Starnini, M. (2021). The echo chamber effect on social media. *Proceedings of the National Academy of Sciences*, *118*(9), e2023301118. \n* Douglas, K. M., Sutton, R. M., & Cichocka, A. (2017). The psychology of conspiracy theories. *Current Directions in Psychological Science*, *26*(6), 538–542. \n* Guess, A., Nagler, J., & Tucker, J. (2019). Less than you think: Prevalence and predictors of fake news dissemination on Facebook. *Science Advances*, *5*(1), eaau4586. \n* Jones-Jang, S. M., Mortensen, T., & Liu, J. (2021). Does media literacy help identification of fake news? Information literacy helps, but other literacies don't. *American Behavioral Scientist*, *65*(2), 371–388. \n* Kahan, D. M. (2013). Ideology, motivated reasoning, and cognitive reflection. *Judgment and Decision Making*, *8*(4), 407–424.\n* Kahan, D. M., Peters, E., Dawson, E. C., & Slovic, P. (2017). Motivated numeracy and enlightened self-government. *Behavioural Public Policy*, *1*(1), 54–86. \n* Laato, S., Islam, A. K. M. N., Islam, M. N., & Whelan, E. (2020). What drives unverified information sharing and cyberchondria during the COVID-19 pandemic? *European Journal of Information Systems*, *29*(3), 288–305. \n* Lorenz-Spreen, P., Lewandowsky, S., Sunstein, C. R., & Hertwig, R. (2020). How behavioural sciences can promote truth, autonomy and democratic discourse online. *Nature Human Behaviour*, *4*(11), 1102–1109. \n* Martel, C., Pennycook, G., & Rand, D. G. (2020). Reliance on emotion promotes belief in fake news. *Cognitive Research: Principles and Implications*, *5*(1), 47. \n* Nickerson, R. S. (1998). Confirmation bias: A ubiquitous phenomenon in many guises. *Review of General Psychology*, *2*(2), 175–220. \n* Pennycook, G., Cheyne, J. A., Barr, N., Koehler, D. J., & Fugelsang, J. A. (2015). On the reception and detection of pseudo-profound bullshit. *Judgment and Decision Making*, *10*(6), 549–563.\n* Pennycook, G., McPhetres, J., Zhang, Y., Lu, J. G., & Rand, D. G. (2020). Fighting COVID-19 misinformation on social media: Experimental evidence for a scalable accuracy-nudge intervention. *Psychological Science*, *31*(7), 770–780. \n* Pennycook, G., & Rand, D. G. (2019). Lazy, not biased: Susceptibility to partisan fake news is better explained by lack of reasoning than by motivated reasoning. *Cognition*, *188*, 39–50. \n* Reber, R., & Schwarz, N. (1999). Effects of perceptual fluency on judgments of truth. *Consciousness and Cognition*, *8*(3), 338–342. \n* Roozenbeek, J., Schneider, C. R., Dryhurst, S., Kerr, J., Freeman, A. L. J., Recchia, G., van der Bles, A. M., & van der Linden, S. (2020). Susceptibility to misinformation about COVID-19 around the world. *Royal Society Open Science*, *7*(10), 201199. \n* Sultan, M., Tump, A. N., Geers, M., Lorenz-Spreen, P., Herzog, S. M., & Kurvers, R. H. J. M. (2022). Time pressure reduces misinformation discrimination ability but does not alter response bias. *Scientific Reports*, *12*(1), 22416. \n* Sultan, M., Tump, A. N., Ehmann, N., Lorenz-Spreen, P., Hertwig, R., Gollwitzer, A., & Kurvers, R. H. J. M. (2024). Susceptibility to online misinformation: A systematic meta-analysis of demographic and psychological factors. *Proceedings of the National Academy of Sciences*, *121*(47), e2409329121. \n* Traberg, C. S., & van der Linden, S. (2022). Birds of a feather are persuaded together: Perceived source credibility mediates the effect of political bias on misinformation susceptibility. *Personality and Individual Differences*, *185*, 111269. \n* Unkelbach, C., Koch, A., Silva, R. R., & Garcia-Marques, T. (2019). Truth by repetition: Explanations and implications. *Current Directions in Psychological Science*, *28*(3), 247–253. \n\n:::\n\n### ☑ Logical Fallacies\n\n\n:::success\n- [ ] Check for hasty generalisations - Conclusion from too little evidence.\n- [ ] Check for false dilemmas - Limiting options to two when more exist.\n- [ ] Check for straw man arguments - Misrepresenting a position to refute it easily.\n- [ ] Check for appeals to ignorance - Claiming truth due to lack of disproof.\n- [ ] Check for appeals to authority - Assuming truth based on authority alone.\n- [ ] Check for red herrings - Distracting from the main issue.\n- [ ] Check for false causes - Confusing correlation with causation.\n- [ ] Check for ad hominem - Attacking the person, not the argument. \n- [ ] Check for ad populum - Arguing truth from popularity.\n- [ ] Check for slippery slopes - Asserting one step leads to extremes.\n- [ ] Check for circular reasoning - Using the conclusion as a premise.\n\n:::\n\n\n:::tip\n* \n* \n* \n\n:::\n\n## Disinformation\n\nDisinformation is false or misleading information shared deliberately, by people who know it is false, with the intent to harm, deceive, or manipulate. Both the sharer's awareness of the falseness and the harmful intent are definitional features.\n\nCommon forms include political influence operations, commercial deception, propaganda, fabricated content, and manipulated media. Disinformation is often produced by organised actors and amplified through *Coordinated Inauthentic / Artificial Amplification* (above).\n\n## Malinformation\n\nMalinformation is *true* information shared with intent to harm. The content itself is accurate, but its release, framing, or timing is calculated to damage a person, group, or institution. The classical pattern is the deliberate movement of private, sensitive, or context-bound information into a public or harmful context.\n\nExamples include the publication of leaked private communications to discredit a target, the release of accurate but stigmatising personal data (e.g. revenge porn), and the strategic disclosure of factually correct but contextually damaging information at moments calculated for maximum impact.\n\nMalinformation is the least-discussed of the three categories because the content is not false, which places it outside fact-checking frameworks. But it forms a significant part of the information-disorder ecology (Wardle & Derakhshan, 2017).\n\n\n:::warning\n**The boundaries are porous.**\n\nThe three categories often overlap or shift in practice:\n\n* A piece of *disinformation*, once shared by people who genuinely believe it, becomes *misinformation* as it spreads further. The same content can sit in different categories depending on who shares it.\n* Content can be partly true and partly false. Wardle (2017) lists seven forms within information disorder — including *misleading content*, *false context*, and *manipulated content* — not all false content is fully fabricated.\n* Determining intent from outside is empirically hard. Without access to the sharer's knowledge state and motivation, the line between misinformation and disinformation often cannot be drawn definitively.\n\nThis is why the framework asks learners to *explain why the boundary between misinformation and disinformation is often difficult to determine in practice*.\n\n:::\n\n\n:::info\n* Wardle, C., & Derakhshan, H. (2017). *Information Disorder: Toward an interdisciplinary framework for research and policy making*. Council of Europe Report DGI(2017)09. \n* Wardle, C. (2017). Fake news. It's complicated. *First Draft News*. \n* Lewandowsky, S., Ecker, U. K. H., & Cook, J. (2017). Beyond misinformation: Understanding and coping with the \"post-truth\" era. *Journal of Applied Research in Memory and Cognition*, 6(4), 353–369. \n* Vraga, E. K., & Bode, L. (2020). Defining misinformation and understanding its bounded nature. *Political Communication*, 37(1), 136–144. \n\n:::\n\n# AI Hallucination / Confabulation\n\nThe systematic tendency of generative AI systems to produce plausible-sounding content that is factually incorrect, fabricated, or unverifiable — including invented references, non-existent studies, misattributed quotations, made-up statistics, and false biographical, historical, or scientific details.\n\nHallucinations occur because generative AI systems produce output by predicting plausible continuations from patterns learned during training, not by retrieving verified information from a knowledge source. The system optimises for fluency and plausibility, not for accuracy. Fabricated content is typically presented with the same confidence as accurate content — there is no internal signal that reliably distinguishes the two.\n\nThe term **confabulation** is sometimes preferred over **hallucination** in research contexts, since confabulation in psychology denotes the construction of false but sincerely believed accounts without intent to deceive — closer to what generative systems actually do. *Hallucination* remains the dominant term in public and technical discourse and is retained here.\n\n**Hallucinations are not occasional bugs.** They are a structural feature of the underlying generation process, not errors that can be reliably eliminated through better prompting (Kalai & Vempala, 2024). They occur across all generative systems — including ☑ RAG AI, where fabrication can also affect how retrieved sources are summarised, quoted, or attributed.\n\n**Didactic positioning:** Hallucinations can be located conceptually as a forth category alongside *misinformation, disinformation*, and *malinformation*. Unlike both, they are not produced by a human source with intent or error in mind, but emerge from the generation process itself — system-generated false content without an intentional source. This three-way distinction is offered here as a pedagogically useful framing rather than as established consensus terminology.\n\n**Common types:**\n\n* fabricated references — citations to articles, books, or studies that do not exist\n* misattributed or fabricated quotations\n* invented statistics or numerical claims\n* inaccurate biographical, historical, or scientific details presented confidently\n* confidently incorrect summaries of real sources\n\n\n:::tip\nTreat any factual claim from a generative AI system as unverified until checked against an independent source. References and quotations are particularly easy to verify — search whether the cited source exists and contains what the AI claimed.\n\n:::\n\n\n:::info\n* Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? *Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '21)*, 610–623. \n* Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Su, D., Xu, Y., Ishii, E., Bang, Y. J., Madotto, A., & Fung, P. (2023). Survey of hallucination in natural language generation. *ACM Computing Surveys, 55*(12), Article 248. \n* Kalai, A. T., & Vempala, S. S. (2024). Calibrated language models must hallucinate. *Proceedings of the 56th Annual ACM Symposium on Theory of Computing (STOC 2024)*, 160–171. \n* Smith, A. L., Greaves, F., & Panch, T. (2023). Hallucination or confabulation? Neuroanatomy as metaphor in large language models. *PLOS Digital Health, 2*(11), e0000388. \n\n:::\n\n# Content Misrepresentation\n\n| Format | Manipulated | Fabricated |\n|--------|-------------|------------|\n| Text | genuine quote stripped of context, doctored headline | invented quote, fictional article, AI-generated text |\n| Image | retouched photograph, cropped original | AI-generated image, painted fake \"photograph\" |\n| Audio | edited or sped-up original recording | voice clone, AI-generated speech |\n| Video | cheap fake, recut clips | fully synthetic deepfake video |\n| Document | forged letterhead on modified template | invented \"official\" letter |\n\n## Fabricated Content\n\n**Fabricated content** is information — text, image, audio, video, document, or other format — that has been entirely invented, with no genuine source material. It may be produced manually (invented quotes, fictional news articles) or generated synthetically by AI systems (synthetic videos, voice clones, AI-generated images, AI-written text).\n\n## Manipulated Content\n\n**Manipulated content** is geniune information — text, image, audio, video, document, or other format — that has been altered to deceive. The source material is real, but it is modified through editing, selective cropping, speed adjustment, recontextualisation, framing changes, voice substitution, or other transformations that change its meaning or apparent context.\n\n### Cheap Fake\n\nA **cheap fake** is media that has been altered using conventional, widely available tools — image editing software, video editing software, or basic recontextualisation — rather than AI-based generative methods. The term was coined by Paris and Donovan (2019) to draw attention to the fact that the most consequential forms of manipulated media in public discourse are typically not sophisticated AI-generated deepfakes, but simple, low-cost techniques that anyone can apply.\n\nCommon cheap fake techniques include:\n\n* speed manipulation (e.g. the slowed-down Pelosi video, 2019)\n* recutting and selective editing of audio or video\n* recontextualisation (real media presented with a false caption or framing)\n* photo retouching, cropping, or compositing\n* swapped captions and doctored screenshots\n* audio splicing\n\nWhether a cheap fake constitutes *Misinformation*, *Disinformation*, or *Malinformation* depends on the actor's knowledge and intent (→ *Information Disorder*), not on the technique itself. The same edited video can serve satire, fiction, education, or deception.\n\nCompared with *Deep Fakes*, cheap fakes require less technical skill but are not necessarily easier to detect — well-executed recontextualisation or selective editing can be extremely difficult to identify without access to the original source material.\n\n\n:::info\n* Paris, B., & Donovan, J. (2019). *Deepfakes and Cheap Fakes: The Manipulation of Audio and Visual Evidence*. Data & Society Research Institute. \n\n:::\n\n\n:::tip\nCheap Fake Verification Tools: \n\n* \n* \n* \n* \n* \n* \n* \n* \n* \n\n:::\n\n### Deep Fake\n\n### Deep Fake\n\nA **deep fake** is synthetic media generated by artificial intelligence — specifically using deep learning techniques such as generative adversarial networks (GANs), diffusion models, or transformer-based generators. The term is a portmanteau of *deep learning* and *fake*, originating in 2017 in online communities producing AI-generated face-swap videos. The technology has since expanded across media types and is now broadly accessible through consumer-level tools.\n\nCommon forms include:\n\n* **Face swaps**: replacing one person's face with another's in video\n* **Voice cloning**: synthesising a speaker's voice from a small audio sample\n* **Full synthetic video**: AI-generated footage showing people, events, or scenes that never occurred\n* **Synthetic photography**: AI-generated still images of fictional people or events\n* **Text-to-video and text-to-audio**: generating media from written prompts\n\nWhether a deep fake constitutes *Misinformation*, *Disinformation*, or *Malinformation* depends on the actor's knowledge and intent (→ *Information Disorder*), not on the technique itself. Deep fake methods are also used legitimately in film production, accessibility tools (synthetic voices for people who have lost theirs), language dubbing, satire, education, and the arts.\n\nCompared with *Cheap Fakes*, deep fakes require more technical capacity to produce convincingly and can achieve higher visual or auditory realism. They are not, however, the dominant form of media manipulation in public discourse — Paris and Donovan (2019) note that simpler cheap-fake techniques remain more common and often more consequential. Detection is an active research area; current approaches combine artefact analysis, biological inconsistency checks, and provenance verification (e.g. C2PA content credentials).\n\n\n:::info\n* Paris, B., & Donovan, J. (2019). *Deepfakes and Cheap Fakes: The Manipulation of Audio and Visual Evidence*. Data & Society Research Institute. \n* Chesney, R., & Citron, D. K. (2019). Deep fakes: A looming challenge for privacy, democracy, and national security. *California Law Review*, 107(6), 1753–1820.\n* Vaccari, C., & Chadwick, A. (2020). Deepfakes and disinformation: Exploring the impact of synthetic political video on deception, uncertainty, and trust in news. *Social Media + Society*, 6(1), 1–13. \n\n:::\n\n\n:::tip\nDeep Fake Verification Tools: \n\n* \n* \n* \n* \n* \n* \n* \n* \n* \n\n:::\n\n\n##","HTML":"

Διαταραχή της πληροφόρησης

\n

Οι Wardle & Derakhshan (2017), σε μια θεμελιώδη έκθεση για το Συμβούλιο της Ευρώπης, εισάγουν τον όρο «Διαταραχή της Πληροφορίας» ως γενικό όρο για τις ψευδείς, παραπλανητικές ή επιβλαβείς πληροφορίες που διαδίδονται στο δημόσιο περιβάλλον πληροφόρησης. Διακρίνουν τρεις κατηγορίες κατά μήκος δύο αξόνων: αν το περιεχόμενο είναι ψευδές ή αληθές, και αν διαδίδεται με πρόθεση να βλάψει.

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
ΤύποςΠεριεχόμενοΓνώση του διαδότη για την ψευδότηταΠρόθεση να βλάψει
Παραπληροφόρησηψευδής ή παραπλανητικήδεν γνωρίζειόχι
Παραπληροφόρησηψευδής ή παραπλανητικήξέρειναι
Εσφαλμένη πληροφόρησηαληθής(δεν είναι το κριτήριο)ναι
\n

Οι τρεις κατηγορίες σχηματίζουν ένα αλληλένδετο οικοσύστημα: το ίδιο περιεχόμενο μπορεί να μετακινηθεί μεταξύ τους ανάλογα με το ποιος το μοιράζεται και με ποια πρόθεση.

\n

Ψευδείς ειδήσεις

\n

Ο όρος «ψευδείς ειδήσεις» χρησιμοποιείται ευρέως στη δημόσια συζήτηση, αλλά είναι ανακριβής από αναλυτική άποψη. Συνήθως αναφέρεται σε ψευδείς ή παραπλανητικές πληροφορίες που παρουσιάζονται με τη μορφή ειδησεογραφικής κάλυψης. Ωστόσο, επειδή ο όρος μπορεί να αναφέρεται σε διαφορετικούς τύπους πληροφοριακής αναταραχής και συχνά χρησιμοποιείται πολιτικά για να δυσφημίσει ανεπιθύμητες αναφορές, θα πρέπει να προτιμώνται πιο ακριβείς όροι, όπως παραπληροφόρηση, ψευδείς πληροφορίες, πλαστογραφημένο περιεχόμενο, ψευδές πλαίσιο ή παραποιημένο περιεχόμενο.

\n

Παραπληροφόρηση

\n

Η παραπληροφόρηση είναι ψευδείς ή παραπλανητικές πληροφορίες που μοιράζονται άτομα που δεν συνειδητοποιούν ότι είναι ψευδείς. Ο χρήστης που τις μοιράζεται πιστεύει ότι το περιεχόμενο είναι ακριβές· δεν υπάρχει πρόθεση εξαπάτησης ή βλάβης.

\n

Η παραπληροφόρηση προκύπτει συνήθως σε καταστάσεις ταχέως εξελισσόμενων ειδήσεων (πρώιμες αναφορές με μη επιβεβαιωμένες λεπτομέρειες), κατά τη διαβίβαση ισχυρισμών χωρίς έλεγχο της ακρίβειας και κατά την επανάληψη πληροφοριών από αξιόπιστες πηγές που αποδεικνύονται λανθασμένες. Μπορεί να είναι τόσο διαδεδομένη και με σοβαρές συνέπειες όσο η παραπληροφόρηση, παρά την απουσία κακόβουλης πρόθεσης — όσοι τη μοιράζονται συχνά έχουν ειλικρινείς κίνητρα και είναι αξιόπιστοι εντός των δικτύων τους, γεγονός που προσδίδει στο περιεχόμενο εμβέλεια και φαινομενική αξιοπιστία (Lewandowsky et al., 2017).

\n

Παράγοντες ευπάθειας στην παραπληροφόρηση

\n
\n
\n\n

1. Γνωστικοί παράγοντες — πώς επεξεργάζονται οι πληροφορίες

\n
    \n
  • Προκατάληψη επιβεβαίωσης: Οι άνθρωποι δίνουν μεγαλύτερη προσοχή στις πληροφορίες που υποστηρίζουν αυτό που ήδη πιστεύουν και εξετάζουν πιο αυστηρά τις αντίθετες πληροφορίες. — Nickerson (1998)\n
    • \n
  • Φαινόμενο της ψευδούς αλήθειας: Οι ισχυρισμοί μπορεί να φαίνονται πιο πιστευτοί απλώς και μόνο επειδή οι άνθρωποι τους έχουν δει στο παρελθόν, ακόμη και όταν είναι ψευδείς. — Unkelbach et al. (2019)\n
    • \n
  • Ευχέρεια επεξεργασίας: Οι πληροφορίες που είναι εύκολες στην ανάγνωση, με οικεία διατύπωση ή οπτικά σαφείς, φαίνονται πιο αξιόπιστες από τις πληροφορίες που είναι πιο δύσκολες στην επεξεργασία. — Reber & Schwarz (1999)\n
    • \n
  • Χαμηλή γνωστική αντανάκλαση: Οι άνθρωποι που βασίζονται σε γρήγορες, διαισθητικές κρίσεις αντί να σταματούν για να ελέγξουν είναι πιο πιθανό να πέσουν θύματα ψευδών ισχυρισμών. — Pennycook & Rand (2019)\n
    • \n
  • Ευαισθησία στις αηδίες: Μερικοί άνθρωποι έχουν την τάση να θεωρούν σημαντικές τις ασαφείς αλλά εντυπωσιακές δηλώσεις, ακόμα και όταν είναι κενές. — Pennycook et al. (2015)\n
    • \n
  • Χαμηλή αριθμητική ικανότητα / επιστημονική παιδεία: Οι άνθρωποι μπορεί να δυσκολεύονται να αξιολογήσουν στατιστικά στοιχεία, γραφήματα, δηλώσεις κινδύνου ή επιστημονικά στοιχεία· η εκπαίδευση από μόνη της δεν αποτελεί αυτόματη προστασία. — Kahan et al. (2017)\n

    2. Συναισθηματικοί / κινητήριοι παράγοντες — πώς τα συναισθήματα και η ταυτότητα διαμορφώνουν την κρίση

    \n
    • \n
  • Συναισθηματική συλλογιστική / εξάρτηση από το συναίσθημα: Οι άνθρωποι αποδέχονται ισχυρισμούς επειδή τους φαίνονται σωστοί, τρομακτικοί, ικανοποιητικοί ή ηθικά επείγοντες, και όχι επειδή έχουν επαληθευτεί. — Martel, Pennycook & Rand (2020)\n
    • \n
  • Συγκεκριμένα συναισθήματα (θυμός, φόβος, ηθική οργή): Τα έντονα συναισθήματα μπορούν να οδηγήσουν τους ανθρώπους να αντιδράσουν γρήγορα και να μοιραστούν πληροφορίες πριν τις επαληθεύσουν· η ηθικο-συναισθηματική γλώσσα είναι ιδιαίτερα ισχυρή στη διάδοση πολιτικού περιεχομένου. (Η πεποίθηση και η κοινοποίηση είναι διακριτά φαινόμενα με διαφορετικά στοιχεία.) — Brady et al. (2017); Martel et al. (2020)\n
    • \n
  • Γνωστική λειτουργία προστασίας της ταυτότητας: Οι άνθρωποι επεξεργάζονται τις πληροφορίες με τρόπους που προστατεύουν την πολιτική, θρησκευτική ή ομαδική τους ταυτότητα και αντιστέκονται σε στοιχεία που θα την απειλούσαν. (Στενά συνδεδεμένο με την πολιτική ταυτότητα στην κατηγορία 5.) — Kahan (2013, 2017)\n
    • \n
  • Συνωμοσιολογική νοοτροπία: Μια γενική τάση να υποψιάζεται κανείς κρυφές συνωμοσίες ή ισχυρούς παράγοντες πίσω από τα γεγονότα καθιστά την παραπληροφόρηση συνωμοσιολογικού τύπου πιο πειστική. — Douglas, Sutton & Cichocka (2017)\n

    3. Κοινωνικοί παράγοντες — ποιον και ποιες ομάδες εμπιστεύονται οι άνθρωποι

    \n
    • \n
  • Αξιοπιστία πηγής / εμπιστοσύνη στον αποστολέα: Το πόσο πιστευτή φαίνεται μια ισχυρισμός εξαρτάται από το ποιος φαίνεται να την εκφράζει — ένας φίλος, ένας influencer, ένας εμπειρογνώμονας, ένας πολιτικός, ένα ειδησεογραφικό μέσο ή ένας ανώνυμος λογαριασμός. — Traberg & van der Linden (2022)\n
    • \n
  • Κοινωνική απόδειξη / δείκτες δημοτικότητας: Τα «μου αρέσει», οι κοινοποιήσεις, οι προβολές και τα σχόλια μπορούν να λειτουργήσουν ως δείκτες αξιοπιστίας, αν και το αποτέλεσμα εξαρτάται από το πλαίσιο. — Avram et al. (2020)\n
    • \n
  • Συμφωνία εντός της ομάδας / κομματική συμφωνία: Οι πληροφορίες που προέρχονται από «ανθρώπους σαν εμάς» ή που συνάδουν με τη θέση μιας ομάδας γίνονται πιο εύκολα αποδεκτές. (Συνδέεται στενά με την πολιτική ταυτότητα στην κατηγορία 5.) — Sultan et al. (2024)\n
    • \n
  • Ομοιογένεια δικτύου / «ηχητικές αίθουσες»: Όταν οι άνθρωποι συναντούν πληροφορίες κυρίως μέσω δικτύων παρόμοιων ατόμων, ορισμένες απόψεις φαίνονται πιο διαδεδομένες από ό,τι είναι στην πραγματικότητα. (Βλ. επίσης D1G5.) — Cinelli et al. (2021)\n

    4. Παράγοντες που σχετίζονται με το πλαίσιο / την κατάσταση — οι συνθήκες υπό τις οποίες οι άνθρωποι έρχονται σε επαφή με τις πληροφορίες

    \n
    • \n
  • Πίεση χρόνου: Όταν οι άνθρωποι πρέπει να κρίνουν γρήγορα τις πληροφορίες, διακρίνουν με λιγότερη ακρίβεια τις αληθινές από τις ψευδείς ισχυρισμούς. — Sultan et al. (2022)\n
    • \n
  • Υπερφόρτωση πληροφοριών: Όταν φτάνουν πάρα πολλές πληροφορίες ταυτόχρονα, οι άνθρωποι καταφεύγουν σε συντομεύσεις όπως τίτλοι, συναισθήματα, ετικέτες πηγών ή δημοτικότητα. — Laato et al. (2020)\n
    • \n
  • Απόσπαση της προσοχής / γνωστικό φορτίο: Όταν η προσοχή στρέφεται αλλού, οι άνθρωποι ενδέχεται να μοιραστούν πληροφορίες χωρίς να ελέγξουν την ακρίβειά τους, ακόμη και αν σε άλλη περίπτωση θα μπορούσαν να αναγνωρίσουν την παραπληροφόρηση. — Pennycook et al. (2020)\n
    • \n
  • Κρίσεις / αβεβαιότητα (πανδημίες, πόλεμος, καταστροφές): Η επείγουσα ανάγκη για εξήγηση αυξάνει την ευπιστία σε ψευδείς ή πρόωρες ισχυρισμούς. — Roozenbeek et al. (2020)\n
    • \n
  • Σχεδιασμός πλατφόρμας: Οι ροές, οι ειδοποιήσεις, τα συστήματα προτάσεων, η αυτόματη αναπαραγωγή και η γρήγορη κύλιση ενθαρρύνουν την αντιδραστική συμπεριφορά αντί της στοχαστικής. (Βλ. επίσης D1G1.) — Lorenz-Spreen et al. (2020)\n

    5. Παράγοντες ιστορικού και διαθεσιμότητας — ποιοι μπορεί να είναι περισσότερο ή λιγότερο ευάλωτοι σε συγκεκριμένα πλαίσια

    \n
    • \n
  • Ηλικία: Οι ηλικιωμένοι ενήλικες διακρίνουν μερικές φορές καλύτερα τους αληθινούς από τους ψευδείς τίτλους σε μελέτες, αλλά μοιράζονται πιο συχνά παραπληροφόρηση στο διαδίκτυο. — Guess, Nagler & Tucker (2019)\n
    • \n
  • Εκπαίδευση: Δεν αποτελεί αυτόματη ασπίδα προστασίας· οι μετα-αναλύσεις δεν δείχνουν απλή επίδραση στη διάκριση των παραπληροφοριών. — Sultan et al. (2024)\n
    • \n
  • Πολιτική ταυτότητα και προγενέστερες πεποιθήσεις: Διαμορφώνουν το ποια πληροφορία φαίνεται εύλογη, απειλητική, αξιόπιστη ή άξια κοινοποίησης. (Λειτουργεί μέσω της γνωστικής λειτουργίας προστασίας της ταυτότητας στην κατηγορία 2 και των ενδείξεων εντός της ομάδας στην κατηγορία 3 — δεν είναι καθαρά μια δημογραφική μεταβλητή.) — Sultan et al. (2024)\n
    • \n
  • Συνήθειες ψηφιακής παιδείας: Τα άτομα που συγκρίνουν πηγές, διαβάζουν πέρα από τους τίτλους και αναγνωρίζουν τεχνικές χειραγώγησης βασίζονται λιγότερο σε συναισθηματικές ή κοινωνικές συντομεύσεις. (Σημείωση: αυτός είναι ο μαθησιακός στόχος του ίδιου του SciLMi — αναφέρεται εδώ ως τεκμηριωμένη προστατευτική διάθεση, όχι ως προαπαιτούμενο.) — Guess et al. (2020)\n
    • \n
\n
\n
\n
\n
\n\n
    \n
  • \nAvram, M., Micallef, N., Patil, S., & Menczer, F. (2020). Η έκθεση σε δείκτες κοινωνικής εμπλοκής αυξάνει την ευπάθεια στην παραπληροφόρηση. Harvard Kennedy School (HKS) Misinformation Review\n, 1\n(5). https://doi.org/10.37016/mr-2020-033\n
    • \n
  • \nBrady, W. J., Wills, J. A., Jost, J. T., Tucker, J. A., & Van Bavel, J. J. (2017). Τα συναισθήματα διαμορφώνουν τη διάδοση ηθικοποιημένου περιεχομένου στα κοινωνικά δίκτυα. Πρακτικά της Εθνικής Ακαδημίας Επιστημών\n, 114\n(28), 7313–7318. https://doi.org/10.1073/pnas.1618923114\n
    • \n
  • \nCinelli, M., De Francisci Morales, G., Galeazzi, A., Quattrociocchi, W., & Starnini, M. (2021). Το φαινόμενο της «αίθουσας ηχούς» στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Πρακτικά της Εθνικής Ακαδημίας Επιστημών\n, 118\n(9), e2023301118. https://doi.org/10.1073/pnas.2023301118\n
    • \n
  • \nDouglas, K. M., Sutton, R. M., & Cichocka, A. (2017). Η ψυχολογία των θεωριών συνωμοσίας. Τρέχουσες κατευθύνσεις στην Ψυχολογική Επιστήμη\n, 26\n(6), 538–542. https://doi.org/10.1177/0963721417718261\n
    • \n
  • \nGuess, A., Nagler, J., & Tucker, J. (2019). Λιγότερο από ό,τι νομίζετε: Επικράτηση και προγνωστικοί παράγοντες της διάδοσης ψευδών ειδήσεων στο Facebook. Science Advances\n, 5\n(1), eaau4586. https://doi.org/10.1126/sciadv.aau4586\n
    • \n
  • \nJones-Jang, S. M., Mortensen, T., & Liu, J. (2021). Βοηθά η παιδεία στα μέσα ενημέρωσης στην αναγνώριση των ψευδών ειδήσεων; Η πληροφοριακή παιδεία βοηθά, αλλά άλλες μορφές παιδείας όχι. American Behavioral Scientist\n, 65\n(2), 371–388. https://doi.org/10.1177/0002764219869406\n
    • \n
  • Kahan, D. M. (2013). Ιδεολογία, κίνητρο συλλογισμού και γνωστική αντανάκλαση. Judgment and Decision Making, 8(4), 407–424.\n
    • \n
  • \nKahan, D. M., Peters, E., Dawson, E. C., & Slovic, P. (2017). Κινητοποιημένη αριθμητική και φωτισμένη αυτοδιαχείριση. Behavioural Public Policy\n, 1\n(1), 54–86. https://doi.org/10.1017/bpp.2016.2\n
    • \n
  • \nLaato, S., Islam, A. K. M. N., Islam, M. N., & Whelan, E. (2020). Τι οδηγεί στην ανταλλαγή μη επαληθευμένων πληροφοριών και στην κυβερνοχονδρία κατά τη διάρκεια της πανδημίας COVID-19; European Journal of Information Systems\n, 29\n(3), 288–305. https://doi.org/10.1080/0960085X.2020.1770632\n
    • \n
  • \nLorenz-Spreen, P., Lewandowsky, S., Sunstein, C. R., & Hertwig, R. (2020). Πώς οι επιστήμες της συμπεριφοράς μπορούν να προωθήσουν την αλήθεια, την αυτονομία και τον δημοκρατικό διάλογο στο διαδίκτυο. Nature Human Behaviour\n, 4\n(11), 1102–1109. https://doi.org/10.1038/s41562-020-0889-7\n
    • \n
  • \nMartel, C., Pennycook, G., & Rand, D. G. (2020). Η εξάρτηση από τα συναισθήματα προάγει την πίστη στις ψευδείς ειδήσεις. Cognitive Research: Principles and Implications\n, 5\n(1), 47. https://doi.org/10.1186/s41235-020-00252-3\n
    • \n
  • \nNickerson, R. S. (1998). Προκατάληψη επιβεβαίωσης: Ένα πανταχού παρόν φαινόμενο με πολλές μορφές. Review of General Psychology\n, 2\n(2), 175–220. https://doi.org/10.1037/1089-2680.2.2.175\n
    • \n
  • Pennycook, G., Cheyne, J. A., Barr, N., Koehler, D. J., & Fugelsang, J. A. (2015). Σχετικά με την υποδοχή και την ανίχνευση ψευδο-βαθυστόχαστων ανοησιών. Κρίση και Λήψη Αποφάσεων, 10(6), 549–563.\n
    • \n
  • \nPennycook, G., McPhetres, J., Zhang, Y., Lu, J. G., & Rand, D. G. (2020). Καταπολέμηση της παραπληροφόρησης για την COVID-19 στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης: Πειραματικά στοιχεία για μια επεκτάσιμη παρέμβαση ακρίβειας-ώθησης. Psychological Science\n, 31\n(7), 770–780. https://doi.org/10.1177/0956797620939054\n
    • \n
  • \nPennycook, G., & Rand, D. G. (2019). Τεμπέλης, όχι προκατειλημμένος: Η ευαισθησία σε κομματικές ψευδείς ειδήσεις εξηγείται καλύτερα από την έλλειψη συλλογιστικής παρά από τη συλλογιστική με κίνητρα. Cognition\n, 188\n, 39–50. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2018.06.011\n
    • \n
  • \nReber, R., & Schwarz, N. (1999). Επιδράσεις της αντιληπτικής ευχέρειας στις κρίσεις για την αλήθεια. Consciousness and Cognition\n, 8\n(3), 338–342. https://doi.org/10.1006/ccog.1999.0386\n
    • \n
  • \nRoozenbeek, J., Schneider, C. R., Dryhurst, S., Kerr, J., Freeman, A. L. J., Recchia, G., van der Bles, A. M., & van der Linden, S. (2020). Ευπάθεια σε παραπληροφόρηση σχετικά με την COVID-19 σε όλο τον κόσμο. Royal Society Open Science\n, 7\n(10), 201199. https://doi.org/10.1098/rsos.201199\n
    • \n
  • \nSultan, M., Tump, A. N., Geers, M., Lorenz-Spreen, P., Herzog, S. M., & Kurvers, R. H. J. M. (2022). Η πίεση του χρόνου μειώνει την ικανότητα διάκρισης της παραπληροφόρησης, αλλά δεν μεταβάλλει την προκατάληψη στην απάντηση. Scientific Reports\n, 12\n(1), 22416. https://doi.org/10.1038/s41598-022-26209-8\n
    • \n
  • \nSultan, M., Tump, A. N., Ehmann, N., Lorenz-Spreen, P., Hertwig, R., Gollwitzer, A., & Kurvers, R. H. J. M. (2024). Ευπάθεια στην παραπληροφόρηση στο διαδίκτυο: Μια συστηματική μετα-ανάλυση δημογραφικών και ψυχολογικών παραγόντων. Πρακτικά της Εθνικής Ακαδημίας Επιστημών\n, 121\n(47), e2409329121. https://doi.org/10.1073/pnas.2409329121\n
    • \n
  • \nTraberg, C. S., & van der Linden, S. (2022). Τα πουλιά της ίδιας φτερούγας πείθονται μαζί: Η αντιληπτή αξιοπιστία της πηγής μεσολαβεί στην επίδραση της πολιτικής προκατάληψης στην ευπάθεια στην παραπληροφόρηση. Προσωπικότητα και Ατομικές Διαφορές\n, 185\n, 111269. https://doi.org/10.1016/j.paid.2021.111269\n
    • \n
  • \nUnkelbach, C., Koch, A., Silva, R. R., & Garcia-Marques, T. (2019). Η αλήθεια μέσω της επανάληψης: Επεξηγήσεις και επιπτώσεις. Τρέχουσες κατευθύνσεις στην ψυχολογική επιστήμη\n, 28\n(3), 247–253. https://doi.org/10.1177/0963721419827854\n
    • \n
\n
\n
\n

☑ Λογικές πλάνες

\n
\n
\n\n
    \n
  • Ελέγξτε για βιαστικές γενικεύσεις - Συμπέρασμα από ελάχιστα στοιχεία.\n
    • \n
  • Ελέγξτε για ψευδή διλήμματα - Περιορισμός των επιλογών σε δύο, ενώ υπάρχουν περισσότερες.\n
    • \n
  • Ελέγξτε για επιχειρήματα «ανδρείκελου» - Παραποίηση μιας θέσης για να την αντικρούσετε εύκολα.\n
    • \n
  • Ελέγξτε για επικλήσεις στην άγνοια - Ισχυρισμός αλήθειας λόγω έλλειψης αντίκρουσης.\n
    • \n
  • Ελέγξτε για επικλήσεις στην εξουσία - Υποθέτοντας την αλήθεια με βάση μόνο την εξουσία.\n
    • \n
  • Ελέγξτε για παραπλανητικά επιχειρήματα - Απόσπαση της προσοχής από το κύριο θέμα.\n
    • \n
  • Ελέγξτε για ψευδείς αιτίες - Σύγχυση της συσχέτισης με την αιτιότητα.\n
    • \n
  • Ελέγξτε για επιθέσεις ad hominem - Επίθεση στο πρόσωπο, όχι στο επιχείρημα.\n
    • \n
  • Ελέγξτε για επιχειρήματα ad populum - Υποστηρίζοντας την αλήθεια με βάση τη δημοτικότητα.\n
    • \n
  • Ελέγξτε για «ολισθηρές πλαγιές» - Ισχυρισμός ότι ένα βήμα οδηγεί σε ακραίες καταστάσεις.\n
    • \n
  • Ελέγξτε για κυκλική συλλογιστική - Χρήση του συμπεράσματος ως προϋπόθεση.\n
    • \n
\n
\n
\n
\n
\n\n
\n
\n
\n

Παραπληροφόρηση

\n

Η παραπληροφόρηση είναι ψευδής ή παραπλανητική πληροφορία που διαδίδεται σκόπιμα, από άτομα που γνωρίζουν ότι είναι ψευδής, με την πρόθεση να βλάψουν, να εξαπατήσουν ή να χειραγωγήσουν. Τόσο η επίγνωση του διαδότη για την ψευδότητα όσο και η επιβλαβής πρόθεση αποτελούν καθοριστικά χαρακτηριστικά.

\n

Συνηθισμένες μορφές περιλαμβάνουν πολιτικές επιχειρήσεις επηρεασμού, εμπορική εξαπάτηση, προπαγάνδα, πλαστογραφημένο περιεχόμενο και χειραγωγημένα μέσα ενημέρωσης. Η παραπληροφόρηση συχνά παράγεται από οργανωμένους παράγοντες και ενισχύεται μέσω της Συντονισμένης Μη Αυθεντικής / Τεχνητής Ενίσχυσης (παραπάνω).

\n

Εσφαλμένη πληροφόρηση

\n

Η κακή πληροφόρηση είναι αληθινή πληροφορία που μοιράζεται με πρόθεση να βλάψει. Το ίδιο το περιεχόμενο είναι ακριβές, αλλά η δημοσιοποίησή του, ο τρόπος παρουσίασής του ή ο χρόνος δημοσίευσής του είναι υπολογισμένοι ώστε να βλάψουν ένα άτομο, μια ομάδα ή έναν θεσμό. Το κλασικό μοτίβο είναι η σκόπιμη μεταφορά ιδιωτικών, ευαίσθητων ή εξαρτώμενων από το πλαίσιο πληροφοριών σε ένα δημόσιο ή επιβλαβές πλαίσιο.

\n

Παραδείγματα περιλαμβάνουν τη δημοσίευση διαρρεύσασων ιδιωτικών επικοινωνιών για να δυσφημιστεί ένας στόχος, τη δημοσίευση ακριβών αλλά στιγματιστικών προσωπικών δεδομένων (π.χ. πορνογραφία εκδίκησης) και τη στρατηγική αποκάλυψη πληροφοριών που είναι πραγματικά σωστές αλλά επιζήμιες από πλευράς πλαισίου, σε στιγμές που έχουν υπολογιστεί για μέγιστο αντίκτυπο.

\n

Η παραπληροφόρηση είναι η λιγότερο συζητημένη από τις τρεις κατηγορίες, επειδή το περιεχόμενο δεν είναι ψευδές, γεγονός που την τοποθετεί εκτός των πλαισίων επαλήθευσης των γεγονότων. Ωστόσο, αποτελεί σημαντικό μέρος της οικολογίας της πληροφοριακής αναταραχής (Wardle & Derakhshan, 2017).

\n
\n
\n\n

Τα όρια είναι ασαφή. Οι τρεις κατηγορίες συχνά αλληλεπικαλύπτονται ή μετατοπίζονται στην πράξη:

\n
    \n
  • Μια πληροφορία παραπληροφόρησης, όταν μοιραστεί από άτομα που την πιστεύουν ειλικρινά, μετατρέπεται σε παραπληροφόρηση καθώς διαδίδεται περαιτέρω. Το ίδιο περιεχόμενο μπορεί να ανήκει σε διαφορετικές κατηγορίες ανάλογα με το ποιος το μοιράζεται.\n
    • \n
  • Το περιεχόμενο μπορεί να είναι εν μέρει αληθές και εν μέρει ψευδές. Ο Wardle (2017) απαριθμεί επτά μορφές διαταραχής της πληροφόρησης — συμπεριλαμβανομένου του παραπλανητικού περιεχομένου, του ψευδούς πλαισίου και του παραποιημένου περιεχομένου — και δεν είναι όλο το ψευδές περιεχόμενο πλήρως κατασκευασμένο.\n
    • \n
  • Ο προσδιορισμός της πρόθεσης από έξω είναι εμπειρικά δύσκολος. Χωρίς πρόσβαση στη γνώση και τα κίνητρα του ατόμου που το μοιράζεται, η γραμμή μεταξύ παραπληροφόρησης και παραπληροφόρησης συχνά δεν μπορεί να τραβηχτεί οριστικά.\n

    Γι' αυτό το πλαίσιο ζητά από τους μαθητές να εξηγήσουν γιατί το όριο μεταξύ παραπληροφόρησης και παραπληροφόρησης είναι συχνά δύσκολο να προσδιοριστεί στην πράξη.

    \n
    • \n
\n
\n
\n
\n
\n\n
\n
\n
\n

Ψευδαισθήσεις / Παραμύθια της ΤΝ

\n

Η συστηματική τάση των γενετικών συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης να παράγουν περιεχόμενο που ακούγεται εύλογο, αλλά είναι αντικειμενικά λανθασμένο, πλαστό ή μη επαληθεύσιμο — συμπεριλαμβανομένων επινοημένων αναφορών, ανύπαρκτων μελετών, λανθασμένα αποδιδόμενων παραπομπών, πλαστών στατιστικών στοιχείων και ψευδών βιογραφικών, ιστορικών ή επιστημονικών λεπτομερειών.

\n

Οι ψευδαισθήσεις συμβαίνουν επειδή τα γενετικά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης παράγουν αποτελέσματα προβλέποντας εύλογες συνέχειες από μοτίβα που έχουν μάθει κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, και όχι ανακτώντας επαληθευμένες πληροφορίες από μια πηγή γνώσης. Το σύστημα βελτιστοποιείται για ευφράδεια και εύλογη λογική, όχι για ακρίβεια. Το πλασματικό περιεχόμενο παρουσιάζεται συνήθως με την ίδια βεβαιότητα όπως το ακριβές περιεχόμενο — δεν υπάρχει εσωτερικό σήμα που να διακρίνει αξιόπιστα τα δύο.

\n

Ο όρος «συνθέτηση» προτιμάται μερικές φορές έναντι του όρου «παραισθήσεις» σε ερευνητικά πλαίσια, καθώς η «συνθέτηση» στην ψυχολογία υποδηλώνει τη δημιουργία ψευδών αλλά ειλικρινά πιστευτών αφηγήσεων χωρίς πρόθεση εξαπάτησης — κάτι που προσεγγίζει περισσότερο αυτό που κάνουν στην πραγματικότητα τα γενετικά συστήματα. Ο όρος «παραισθήσεις» παραμένει ο κυρίαρχος όρος στον δημόσιο και τεχνικό λόγο και διατηρείται εδώ.

\n

Οι παραισθήσεις δεν είναι περιστασιακά σφάλματα. Αποτελούν δομικό χαρακτηριστικό της υποκείμενης διαδικασίας παραγωγής, όχι σφάλματα που μπορούν να εξαλειφθούν αξιόπιστα μέσω καλύτερων προτροπών (Kalai & Vempala, 2024). Εμφανίζονται σε όλα τα γενετικά συστήματα — συμπεριλαμβανομένου του ☑ RAG AI, όπου η επινόηση μπορεί επίσης να επηρεάσει τον τρόπο με τον οποίο συνοψίζονται, παρατίθενται ή αποδίδονται οι ανακτηθείσες πηγές.

\n

Διδακτική τοποθέτηση: Οι παραισθήσεις μπορούν να τοποθετηθούν εννοιολογικά ως μια τέταρτη κατηγορία παράλληλα με την παραπληροφόρηση, την αποπληροφόρηση και την κακή πληροφόρηση. Σε αντίθεση με τις δύο άλλες, δεν παράγονται από ανθρώπινη πηγή με πρόθεση ή λάθος, αλλά προκύπτουν από την ίδια τη διαδικασία δημιουργίας — ψευδές περιεχόμενο που δημιουργείται από το σύστημα χωρίς σκόπιμη πηγή. Αυτή η τριπλή διάκριση προσφέρεται εδώ ως ένα παιδαγωγικά χρήσιμο πλαίσιο και όχι ως καθιερωμένη ορολογία συναίνεσης.

\n

Συνηθισμένοι τύποι:

\n
    \n
  • πλαστές αναφορές — παραπομπές σε άρθρα, βιβλία ή μελέτες που δεν υπάρχουν\n
    • \n
  • λανθασμένα αποδιδόμενα ή πλαστά αποσπάσματα\n
    • \n
  • εφευρεθείσες στατιστικές ή αριθμητικές ισχυρισμοί\n
    • \n
  • ανακριβείς βιογραφικές, ιστορικές ή επιστημονικές λεπτομέρειες που παρουσιάζονται με σιγουριά\n
    • \n
  • περίληψεις πραγματικών πηγών που είναι σίγουρα λανθασμένες\n
    • \n
\n
\n
\n\n

Αντιμετωπίστε κάθε ισχυρισμό που βασίζεται σε γεγονότα από ένα γενετικό σύστημα τεχνητής νοημοσύνης ως μη επαληθευμένο, έως ότου ελεγχθεί σε σχέση με μια ανεξάρτητη πηγή. Οι αναφορές και τα αποσπάσματα είναι ιδιαίτερα εύκολο να επαληθευτούν — αναζητήστε αν η πηγή που αναφέρεται υπάρχει και περιέχει ό,τι ισχυρίστηκε η τεχνητή νοημοσύνη.

\n
\n
\n
\n
\n\n
    \n
  • \nBender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). Σχετικά με τους κινδύνους των στοχαστικών παπαγάλων: Μπορούν τα γλωσσικά μοντέλα να είναι υπερβολικά μεγάλα; Πρακτικά του Συνεδρίου ACM 2021 για τη Δικαιοσύνη, τη Λογοδοσία και τη Διαφάνεια (FAccT '21)\n, 610–623. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922\n
    • \n
  • \nJi, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Su, D., Xu, Y., Ishii, E., Bang, Y. J., Madotto, A., & Fung, P. (2023). Έρευνα για τις ψευδαισθήσεις στη δημιουργία φυσικής γλώσσας. ACM Computing Surveys, 55\n(12), Άρθρο 248. https://doi.org/10.1145/3571730\n
    • \n
  • \nKalai, A. T., & Vempala, S. S. (2024). Τα βαθμονομημένα γλωσσικά μοντέλα πρέπει να παρουσιάζουν παραισθήσεις. Πρακτικά του 56ου Ετήσιου Συμποσίου ACM για τη Θεωρία της Πληροφορικής (STOC 2024)\n, 160–171. https://doi.org/10.1145/3618260.3649777\n
    • \n
  • \nSmith, A. L., Greaves, F., & Panch, T. (2023). Ψευδαισθήσεις ή παραμύθια; Η νευροανατομία ως μεταφορά στα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα. PLOS Digital Health, 2\n(11), e0000388. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000388\n
    • \n
\n
\n
\n

Παραποίηση περιεχομένου

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
ΜορφήΠαραποίησηΠλαστογραφημένο
Κείμενοαυθεντικό απόσπασμα εκτός πλαισίου, παραποιημένος τίτλοςεφευρεμένο απόσπασμα, φανταστικό άρθρο, κείμενο που δημιουργήθηκε από τεχνητή νοημοσύνη
Εικόναφωτογραφία που έχει υποστεί επεξεργασία, πρωτότυπο που έχει περικοπείεικόνα που δημιουργήθηκε από τεχνητή νοημοσύνη, ζωγραφισμένη ψεύτικη «φωτογραφία»
Ήχοςεπεξεργασμένη ή επιταχυνόμενη αρχική ηχογράφησηκλώνος φωνής, ομιλία που δημιουργήθηκε από τεχνητή νοημοσύνη
Βίντεοφθηνά ψεύτικα, επαναμονταρισμένα κλιππλήρως συνθετικό βίντεο deepfake
Έγγραφοπλαστή επιστολόχαρτο σε τροποποιημένο πρότυποεπινοημένη «επίσημη» επιστολή
\n

Πλαστό περιεχόμενο

\n

Το πλαστό περιεχόμενο είναι πληροφορίες — κείμενο, εικόνα, ήχος, βίντεο, έγγραφο ή άλλη μορφή — που έχουν επινοηθεί εξ ολοκλήρου, χωρίς πραγματικό υλικό πηγής. Μπορεί να παραχθεί χειροκίνητα (επινοημένα αποσπάσματα, φανταστικά άρθρα ειδήσεων) ή να δημιουργηθεί συνθετικά από συστήματα τεχνητής νοημοσύνης (συνθετικά βίντεο, κλώνοι φωνής, εικόνες που δημιουργούνται από τεχνητή νοημοσύνη, κείμενο που γράφεται από τεχνητή νοημοσύνη).

\n

Παραποιημένο περιεχόμενο

\n

Το παραποιημένο περιεχόμενο είναι γνήσιες πληροφορίες — κείμενο, εικόνα, ήχος, βίντεο, έγγραφο ή άλλη μορφή — που έχουν τροποποιηθεί με σκοπό την παραπλάνηση. Το αρχικό υλικό είναι πραγματικό, αλλά έχει τροποποιηθεί μέσω επεξεργασίας, επιλεκτικής περικοπής, ρύθμισης της ταχύτητας, επαναπλαισίωσης, αλλαγών στο κάδρο, αντικατάστασης φωνής ή άλλων μετασχηματισμών που αλλάζουν το νόημά του ή το φαινομενικό του πλαίσιο.

\n

Φτηνή απομίμηση

\n

Ένα φθηνό ψεύτικο είναι ένα μέσο που έχει τροποποιηθεί χρησιμοποιώντας συμβατικά, ευρέως διαθέσιμα εργαλεία — λογισμικό επεξεργασίας εικόνων, λογισμικό επεξεργασίας βίντεο ή βασική επαναπλαισίωση — αντί για γενετικές μεθόδους βασισμένες στην τεχνητή νοημοσύνη. Ο όρος επινοήθηκε από τους Paris και Donovan (2019) για να επιστήσει την προσοχή στο γεγονός ότι οι πιο σημαντικές μορφές παραποιημένων μέσων στον δημόσιο διάλογο δεν είναι συνήθως εξελιγμένα deepfakes που δημιουργούνται από τεχνητή νοημοσύνη, αλλά απλές, χαμηλού κόστους τεχνικές που μπορεί να εφαρμόσει ο καθένας.

\n

Συνηθισμένες τεχνικές φθηνών πλαστών περιλαμβάνουν:

\n
    \n
  • τη χειραγώγηση της ταχύτητας (π.χ. το βίντεο της Pelosi με επιβραδυνμένη ταχύτητα, 2019)\n
    • \n
  • επαναμοντάζ και επιλεκτική επεξεργασία ήχου ή βίντεο\n
    • \n
  • επαναπλαισίωση (πραγματικά μέσα που παρουσιάζονται με ψευδή λεζάντα ή πλαίσιο)\n
    • \n
  • ρετουσάρισμα, περικοπή ή σύνθεση φωτογραφιών\n
    • \n
  • ανταλλαγή λεζάντων και παραποιημένα στιγμιότυπα\n
    • \n
  • σύνδεση ήχου\n
    • \n
\n

Το αν ένα φθηνό ψεύτικο αποτελεί παραπληροφόρηση, αποπληροφόρηση ή κακόβουλη παραπληροφόρηση εξαρτάται από τις γνώσεις και τις προθέσεις του δημιουργού (→ Διαταραχή της πληροφόρησης), και όχι από την ίδια την τεχνική. Το ίδιο επεξεργασμένο βίντεο μπορεί να χρησιμεύσει για σάτιρα, μυθοπλασία, εκπαίδευση ή εξαπάτηση.

\n

Σε σύγκριση με τα Deep Fakes, τα φθηνά ψεύτικα απαιτούν λιγότερες τεχνικές δεξιότητες, αλλά δεν είναι απαραίτητα ευκολότερα να εντοπιστούν — μια καλά εκτελεσμένη επαναπλαισίωση ή επιλεκτική επεξεργασία μπορεί να είναι εξαιρετικά δύσκολο να αναγνωριστεί χωρίς πρόσβαση στο αρχικό υλικό.

\n
\n
\n\n
\n
\n
\n
\n
\n\n

Εργαλεία επαλήθευσης φθηνών πλαστών:

\n
\n
\n
\n

Deep Fake

\n

Deep Fake

\n

Ένα deep fake είναι συνθετικό μέσο που δημιουργείται από τεχνητή νοημοσύνη — συγκεκριμένα χρησιμοποιώντας τεχνικές βαθιάς μάθησης όπως γενετικά ανταγωνιστικά δίκτυα (GAN), μοντέλα διάχυσης ή γεννήτριες βασισμένες σε μετασχηματιστές. Ο όρος είναι σύνθετος των λέξεων deep learning και fake, και προέρχεται από το 2017 από διαδικτυακές κοινότητες που παράγουν βίντεο ανταλλαγής προσώπων που δημιουργούνται από τεχνητή νοημοσύνη. Η τεχνολογία έχει από τότε επεκταθεί σε διάφορους τύπους μέσων και είναι πλέον ευρέως προσβάσιμη μέσω εργαλείων για καταναλωτές.

\n

Συνηθισμένες μορφές περιλαμβάνουν:

\n
    \n
  • Ανταλλαγή προσώπων: αντικατάσταση του προσώπου ενός ατόμου με αυτό ενός άλλου σε βίντεο\n
    • \n
  • Κλωνοποίηση φωνής: σύνθεση της φωνής ενός ομιλητή από ένα μικρό δείγμα ήχου\n
    • \n
  • Πλήρως συνθετικό βίντεο: πλάνα που δημιουργούνται με τεχνητή νοημοσύνη και δείχνουν ανθρώπους, γεγονότα ή σκηνές που δεν συνέβησαν ποτέ\n
    • \n
  • Συνθετική φωτογραφία: στατικές εικόνες που δημιουργούνται με τεχνητή νοημοσύνη και απεικονίζουν φανταστικά πρόσωπα ή γεγονότα\n
    • \n
  • Μετατροπή κειμένου σε βίντεο και κειμένου σε ήχο: δημιουργία πολυμέσων από γραπτές οδηγίες\n
    • \n
\n

Το αν ένα deep fake αποτελεί παραπληροφόρηση, ψευδοπληροφόρηση ή κακόβουλη παραπληροφόρηση εξαρτάται από τη γνώση και την πρόθεση του δράστη (→ Διαταραχή της πληροφόρησης), και όχι από την ίδια την τεχνική. Οι μέθοδοι deep fake χρησιμοποιούνται επίσης νόμιμα στην παραγωγή ταινιών, σε εργαλεία προσβασιμότητας (συνθετικές φωνές για άτομα που έχουν χάσει τη φωνή τους), στη μεταγλώττιση, στη σάτιρα, στην εκπαίδευση και στις τέχνες.

\n

Σε σύγκριση με τα φθηνά ψεύτικα, τα deep fakes απαιτούν μεγαλύτερη τεχνική ικανότητα για να παραχθούν πειστικά και μπορούν να επιτύχουν υψηλότερο οπτικό ή ακουστικό ρεαλισμό. Ωστόσο, δεν αποτελούν την κυρίαρχη μορφή χειραγώγησης των μέσων ενημέρωσης στον δημόσιο διάλογο — οι Paris και Donovan (2019) σημειώνουν ότι οι απλούστερες τεχνικές φθηνών ψεύτικων παραμένουν πιο συνηθισμένες και συχνά έχουν πιο σοβαρές συνέπειες. Η ανίχνευση αποτελεί ενεργό πεδίο έρευνας· οι τρέχουσες προσεγγίσεις συνδυάζουν την ανάλυση τεχνημάτων, τους ελέγχους βιολογικής ασυνέπειας και την επαλήθευση προέλευσης (π.χ. διαπιστευτήρια περιεχομένου C2PA).

\n
\n
\n\n
    \n
  • \nParis, B., & Donovan, J. (2019). Deepfakes and Cheap Fakes: The Manipulation of Audio and Visual Evidence\n. Data & Society Research Institute.https://datasociety.net/library/deepfakes-and-cheap-fakes/\n
    • \n
  • Chesney, R., & Citron, D. K. (2019). Deep fakes: A looming challenge for privacy, democracy, and national security. California Law Review, 107(6), 1753–1820.\n
    • \n
  • \nVaccari, C., & Chadwick, A. (2020). Deepfakes και παραπληροφόρηση: Διερεύνηση του αντίκτυπου των συνθετικών πολιτικών βίντεο στην παραπλάνηση, την αβεβαιότητα και την εμπιστοσύνη στις ειδήσεις. Social Media + Society\n, 6(1), 1–13. https://doi.org/10.1177/2056305120903408\n
    • \n
\n
\n
\n
\n
\n\n

Εργαλεία επαλήθευσης Deep Fake:

\n
\n
\n
","UPDATEDAT":"2026-05-11T20:49:09.513Z","LANG":"el","ID":"3a2e66d9-94a9-482d-a20b-3c977e896fa3","TITLE":"Ψευδείς πληροφορίες και χειραγώγηση","SOURCELANG":"en"}