Gefälschte Nachrichten mit Crowdwisdom und Blockchain Bitcoin Insider behoben, wo ich Bitcoin Gold kaufen kann

Zwischen 2016 und 2017 ist die Anzahl der Personen, die Nachrichten von Twitter erhalten haben, um 15% gestiegen. Für snanty sind es 12%. Und von 2013–2017 ist die Anzahl der Menschen, die Nachrichten von Facebook erhalten, um 21% (Shearer und Gottfried) gestiegen. Während es unmöglich ist, das genaue Verhältnis zwischen gefälschten und echten Nachrichten in sozialen Medien zu kennen, kann alles geteilt werden, und es gibt keine Unterscheidung zwischen Fakten, Meinungen und Lügen. Mainstream-Fernsehen ist oft nicht besser. Laut politifact sind 60% der Forderungen gegen Fox unwahr, 44% für MSNBC und 21% für CNN (Sharockman). Diese Ansprüche beziehen sich nur auf die Nachrichtenkanäle und können Ansprüche von Ankern oder Experten einschließen. Das Phänomen der falschen Nachrichten wurde als falsche Nachrichten bekannt. Der Begriff „gefälschte Nachrichten“ wurde erstmals während der Wahlen 2016 in die Öffentlichkeit gerückt, als ein Buzzfeed-Journalist eine große Anzahl falscher Nachrichten aus Mazedonien bemerkte.


Bald darauf benutzten beide Kandidaten gefälschte Nachrichten, um sich gegenseitig anzugreifen, und Trump benutzte den Begriff falsche Nachrichten, um Nachrichten abzulenken, die er nicht mochte. Laut einer Stanford-Studie haben 84% der amerikanischen Wähler aufgrund der Verbreitung gefälschter Nachrichten Schwierigkeiten bei der Unterscheidung zwischen echten und gefälschten Nachrichten gehabt. Dieses Problem betrifft auch junge Menschen. 44% der Teenager und Tweens geben an, dass sie den Unterschied zwischen echten und falschen Nachrichten nicht unterscheiden können. Warum es schwierig ist, gefälschte Nachrichten zu reparieren?

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Um gefälschte Nachrichten wirklich loszuwerden, müssen wir die dahinter stehende Anreizstruktur angreifen. Die Hauptursache für gefälschte Nachrichten ist die falsche Ausrichtung von Anreizen zwischen Nachrichtenverlegern und Lesern. Wie der harvard-Geschäftsbericht schreibt, muss eine echte Lösung „die strukturellen Herausforderungen der Medien lösen [und] ihre Anreize ändern“. Nachrichtenverlage verdienen Geld, indem sie interessante Nachrichten schreiben und Klicks erhalten (es gibt abonnementbasierte Nachrichtenseiten, die geringfügig besser sind, aber die meisten Leute abonnieren keine Nachrichtenverlage, die keine interessanten Nachrichten schreiben). Die Anreize der Leser sollten darin bestehen, sich selbst zu informieren, aber unser Gehirn ist darauf ausgerichtet, „Beliebtheit über Qualität“ zu priorisieren. Daher werden Nachrichtenverlage dafür belohnt, dass sie sensationelle (und oft völlig falsche) Nachrichten verfassen. Dies war schon immer der Fall (z. B. gelber Journalismus) und das Internet hat die Anzahl der Menschen, die durch das Schreiben von sensationellen Nachrichten Geld verdienen können, drastisch erhöht. Lösung

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Meine vorgeschlagene Lösung besteht in Form einer auf Prognosen basierenden News-Site. Bei diesem System müssten Nachrichtenverleger einen bestimmten Geldbetrag einsetzen, um eine Story veröffentlichen zu können. Wenn sich die Geschichte als wahr herausstellt, erhalten die Nachrichtenverleger ihren Anteil zurück. Wenn sich die Geschichte als falsch herausstellt, verlieren die Verlage ihren Anteil. Dies entmutigt die Verleger nicht dazu, die Struktur für gefälschte Nachrichten zu belohnen, da ihre Nachrichten gelöscht werden und sie Geld verlieren. Dies ändert die Belohnungsstruktur für Nachrichtenverleger vollständig. Es gibt absolut keine Belohnung (tatsächlich Verlust) für das Schreiben von gefälschten Nachrichten. Die potenzielle Belohnung für Verleger ist jedoch viel größer als beim traditionellen Verlagswesen. Nachrichtenleser möchten natürlich gerne Geld verdienen können. Dies führt zu mehr Anzeigengeld für den Nachrichtenverleger. Der schwierige Teil dabei ist der Beweis, ob eine Geschichte echt oder falsch ist. Hier setzt die Weisheit der Menschenmenge an. Die Leser der Geschichte können gefragt werden, ob sie der Meinung sind, dass die Geschichte wirklich oder falsch ist. Diese Leser müssen Geld für ihre Vorhersage einsetzen. Darüber hinaus werden die Leser gefragt, wie sie denken, dass andere wählen werden. Ihre Antworten werden durch das Bayes’sche Wahrheitsserum geschickt, das die überraschend beliebte Antwort findet. Studien zeigen, dass die überraschend beliebte Antwort (und nicht die Stimmenmehrheit) die richtige ist. Eine MIT-Studie zeigte, dass das bayesische Wahrheitsserum „Fehler im Vergleich zu einfachen Mehrheitsentscheidungen um 21,3 Prozent reduzierte“ (Ritter). Wenn die Abstimmung besagt, dass die Nachricht richtig ist, bleibt die Geschichte auf der Website und kann Anzeigengeld, Abonnementgeld, einen Teil des Geldes, das die falschen Wähler eingesetzt haben, usw. erzielen Der Nachrichtenverlag verliert seinen Anteil an die Ja-Wähler und die Geschichte wird gelöscht. Die Menschen, die wahr gestimmt haben, verlieren auch ihr Geld. Das Wettsystem (auch als Prognosemarkt bekannt) regt Leser an, zu recherchieren, und, was noch wichtiger ist, es regt sie an, ihre Forschungen mitzuteilen, um zu versuchen, andere Leute von ihrer Seite zu überzeugen. Darüber hinaus zwingt dieses System die Menschen dazu, ihre Einstellung zu ändern. Anstatt Nachrichtenartikel aus einem Blickwinkel zu sehen, mit dem sie zustimmen oder nicht zustimmen, müssen sie ihn aus rein objektiver Sicht betrachten, um eine Abstimmung zu treffen. Die Wirksamkeit dieser Lösung hängt von zwei Faktoren ab. Der erste ist seine Popularität. Wenn niemand Geschichten auf dieser Site liest, wird es unbrauchbar. Der zweite ist die Genauigkeit des Prognosemarktes. Wenn der Prognosemarkt nicht die meiste Zeit genau ist, wäre diese Lösung tatsächlich schädlich, da gefälschte Nachrichten als echt befördert würden. “Der Prognosemarkt ist jedoch näher am tatsächlichen Ergebnis als in 74% der Fälle” (cornell).

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