メディアリテラシー教育の効果に対する人工知能ニュースソース信頼性識別システムの影響

大統領選挙やショービジネス、または社会ニュースイベントの際に、社会はフェイクニュースのリスクに取り組み始めました。持続可能な開発目標4は「すべての人に対し、包括的で公平な質の高い教育を確保し、生涯学習の機会を促進する」ことを2030年までに目指しています。その結果、さまざまな国はメディアリテラシー教育を必要な能力として位置づけ、聴衆が批判的な態度を持ち、メッセージを自動的に信じるのではなく検証することが求められています。本研究では、人工知能とビッグデータ情報処理を用いて、約938,000件の記事に関する一般ニュースやコンテンツファームメッセージデータを含む新技術を用いた高効率なメッセージ識別手法を開発しました。深層ニューラルネットワーク技術を用いてニュースソース信頼性識別システムを構築しました。メディアリテラシーは実験コース設計の中心でした。2つの参加者グループが異なる方法でメッセージ識別を行いました。結果は、システムが参加者のメディアリテラシーに関する知識を大幅に拡充させたことを明らかにしました。このシステムは、参加者のメディアリテラシー学習に対する態度、自信、動機にポジティブな影響を与えました。本研究は、聴衆がフェイクメッセージに影響されないようにフェイクニュースを特定する方法を提供し、民主的な社会を維持する助けとなることを目的としています。