شكلت جائحة فيروس كورونا المستجد خطرًا صحيًا جسيمًا غيّر سلوكيات الناس المتصلة بالمعلومات، وأدى إلى تصاعد مشاركة الشائعات والأخبار المضللة عبر منصات التواصل الاجتماعي، حتى غدا التصدي للجائحة يستلزم التصدي للشائعات في الوقت ذاته، ومن هنا تزايد اهتمام الباحثين بتقنيات التعلم الآلي الذكية القادرة على تصنيف المحتوى وكشف الأخبار الزائفة بصورة آلية سريعة، وتأتي هذه الدراسة لتقدم عرضًا شاملًا للأدبيات المتعلقة بتصنيف الشائعات المرتبطة بالجائحة وكشفها باستخدام تقنيات التعلم الآلي، وتقوّم الأساليب والسمات المستخدمة في هذا المجال وترتب بدائلها، بما يرسم صورة متكاملة للمعرفة المتاحة حاليًا ويوجه البحوث المقبلة نحو الفجوات الباقية، وقد كشفت تجربة الجائحة أن الشائعات الصحية تنتشر بسرعة تفوق سرعة التصحيحات الرسمية، وأن آثارها تمتد من إرباك الجمهور إلى تقويض الاستجابة الجماعية للإجراءات الوقائية، ولذلك لم يعد كشفها ترفًا تقنيًا بل مكونًا من مكونات إدارة الأزمات الصحية الحديثة، تستند إليه الجهات الرسمية في حماية الجمهور من المعلومات التي قد تضره بصورة مباشرة أو غير مباشرة في أشد الأوقات حساسية
أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها
هدفت الدراسة إلى تقديم نظرة شاملة على البيانات والأدبيات المتاحة حول كشف الشائعات والأخبار المضللة المرتبطة بجائحة كورونا والتعرف عليها بمختلف خوارزميات التعلم الآلي، وقد بحثت الدراسة في عدد من المكتبات العلمية المرموقة شملت ساينس دايركت وسبرنغر ومكتبة جمعية الحوسبة الأميركية ومستكشف معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات، واستعرضت بتفصيل أساليب اكتشاف المعلومات المضللة المتنوعة التي طبقتها الدراسات السابقة، واستخلصت من الأدبيات سمات مهمة استخدمتها في عملية الترتيب، ووظفت منهج مصفوفة نظرية الرسوم البيانية في التصنيف الفعال للبدائل المتاحة وترتيبها استنادًا إلى قيم دالتها الدائمة، كما عرضت الدراسة أساليب متعددة لتحليل الأدبيات تتيح للدارسين بناء منظورات جديدة حول الموضوع
ثانيًا: أبرز النتائج
خلصت الدراسة إلى أن تطبيق المنهج المقترح يحقق كفاءة في تصنيف المعلومات على منصات التواصل الاجتماعي إلى أخبار حقيقية وأخبار زائفة، وأن السمات المستخلصة من الأدبيات السابقة يمكن توظيفها بفاعلية في عملية الترتيب والتصنيف، وأن ترتيب البدائل وفق قيم الدالة الدائمة يمنح الباحثين أساسًا كميًا للمفاضلة بين أساليب الكشف المختلفة، كما أظهرت الدراسة تنوع الأساليب المتاحة لتحليل الأدبيات في هذا المجال وتكاملها في رسم صورة شاملة عن تقنيات كشف الشائعات وتطورها، وأكدت الدراسة أن البيانات المتاحة حاليًا تمثل قاعدة غنية يمكن للباحثين والطلاب البناء عليها لتطوير منظورات وأساليب جديدة في مواجهة المعلومات المضللة، ولا سيما في أوقات الأزمات الصحية التي تتضاعف فيها الحاجة إلى معلومات يمكن الاعتماد عليها وسريعة التحقق
ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها
وتحمل هذه النتائج دلالات عملية للجهات الصحية والإعلامية ومطوري منصات التواصل الاجتماعي، إذ تقدم لهم خريطة بالأساليب والسمات الأكثر كفاءة في كشف الشائعات المرتبطة بالأزمات الصحية، بما يساعدهم في بناء أنظمة رصد مبكر للمحتوى المضلل والحد من انتشاره قبل اتساع أثره، كما تفيد الباحثين في علوم الحاسب ودراسات الإعلام بمنهجية منظمة لترتيب البدائل التقنية والمفاضلة بينها عند تصميم أنظمة التصنيف والكشف، وتفيد الطلاب والدارسين بعرض أساليب تحليل الأدبيات التي تمكنهم من توليد أسئلة ومنظورات بحثية جديدة، وبذلك تسهم الدراسة في دعم الجهود الرامية إلى بيئة معلوماتية أصدق أثناء الأزمات، وتعزيز ثقة الجمهور بالمعلومات الصحية المعتمدة ومصادرها الرسمية والمتخصصة
وتفيد نتائج الدراسة كذلك القائمين على التعليم الإعلامي والرقمي، إذ تقدم تصنيفًا منظمًا لسمات المحتوى المضلل وأساليب كشفه يمكن تحويله إلى محتوى تدريبي يرفع وعي الجمهور والطلاب بآليات الشائعات وطرائق التحقق منها، كما تفيد وكالات الأنباء ومنصات التحقق من الأخبار في ترتيب أولويات أدواتها التقنية عند تبني أنظمة كشف آلي أو شبه آلي، وتدعو الدراسة ضمنًا إلى تطوير قواعد بيانات عربية وغير إنجليزية للشائعات الصحية تتيح تدريب الخوارزميات على سياقات لغوية وثقافية متنوعة، وإلى بحوث تقارن كفاءة الأساليب المرتبة في بيئات منصاتية مختلفة، حتى لا يبقى الكشف الآلي حبيس لغة واحدة أو منصة واحدة
وخلاصة القول إن الدراسة قدمت عرضًا شاملًا لتقنيات التعلم الآلي المستخدمة في تصنيف الشائعات المرتبطة بجائحة كورونا وكشفها، ورتبت بدائلها وسماتها بمنهج مصفوفة نظرية الرسوم البيانية وفق قيم الدالة الدائمة، مؤكدة كفاءة هذه التقنيات في التمييز بين الأخبار الحقيقية والزائفة على منصات التواصل الاجتماعي، وبذلك تشكل الدراسة مرجعًا مفيدًا للباحثين والممارسين في مواجهة المعلومات المضللة وقت الأزمات الصحية وغيرها
