الفصل السابع: إضافة الكمبيوتر إلى الحشد البشري
باتريك ماير (الحاصل على شهادة الدكتوراه) هو خبير معروف عالميًّا في مجال تطبيق التقنيات الحديثة المستخدمة في الاستجابة الإنسانية كرد فعل للكوارث الإنسانية والطبيعية. ويشغل حاليًّا منصب مدير الابتكار الاجتماعي في معهد بحوث الحوسبة بمؤسسة قطر (QCRI)؛ حيث يصمم النماذج الأولية Next Generation Humanitarian Technologies. قبل عمله بمعهد بحوث الحوسبة. شارك باتريك في تأسيس وإدارة برنامج مبادرة هارفارد الإنسانية لرسم خرائط الأزمات والإنذار المبكر، وشغل منصب مدير رسم خرائط الأزمات في أوشاهيدي Ushahidi؛ وذلك إلى جانب قيامه بالتدوين على مدونته الإلكترونية الشهيرة iRevolution التي يتابعها أكثر من مليون زائر، وكذلك بالتغريد على تويتر @patrickmeier.
ترجمة: دينا المهدي
على مدى عقود، استخدم الصحفيون الاستقصائيون والممارسون في مجال حقوق الإنسان مزيجًا من الاستراتيجيات للتحقق من المعلومات في حالات الطوارئ والأخبار العاجلة. تعد هذه الخبرة مطلوبة مع نمو المحتوى الذي يولده المستخدمون.
ولكن العديدين يلجؤون بشكل متزايد إلى "الحوسبة المتقدمة" لتسريع وربما لأتمتة عملية التحقق من صحة الأخبار. كما هو الحال مع أية تقنية أخرى، يعد استخدام الحوسبة المتقدمة للتحقق من المحتوى المتاح عبر وسائل الإعلام الاجتماعية بشكل شبه فوري له مزاياه وعيوبه.
تتكون الحوسبة المتقدمة من عنصرين: الحوسبة الآلية والحوسبة البشرية. الحوسبة الآلية تستخدم تقنيات من معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML)، بينما تهتم الحوسبة البشرية بأساليب التعهيد الجماعي crowdsourcing وأساليب توزيع المهام الصغيرة microtasking.
إن تطبيق الحوسبة المتقدمة للتحقق من صحة المحتوى الذي يولده المستخدمون محدودٌ في الوقت الراهن لأن مجال البحث لا يزال جديدًا؛ ولا تزال منصات وتقنيات التحقق من صحة الأخبار الموضحة أدناه قيد التطوير والاختبار. ونتيجة لذلك، يبقى كم القيمة التي ستضيفه تلك التقنيات إلى عملية التحقق بالضبط غير متوقع حتى الآن. ولكن من المرجح أن يستمر التقدم في مجال التكنولوجيا في تحقيق سبل جديدة لأتمتة عناصر من عملية التحقق.
هذه لحظة مهمة في تطبيق الحوسبة المتقدمة للتحقق من المحتوى الذي يولده المستخدمون؛ حيث يجري تطوير ثلاثة مشروعات جديدة في هذا المجال. ويوفر هذا الفصل لمحة عامة عنها، بالإضافة إلى خلفية عن كيفية استخدام (ومزج) الحوسبة البشرية والآلية في عملية التحقق. وفي حين تقديمنا تلك التفاصيل، اسمحوا لي أن أضيف تنويهاً: لقد قمت بقيادة جهود الاستجابة الإنسانية الرقمية – الموضحة أدناه – في المدن التالية: هايتي والفلبين وباكستان. بالإضافة إلى ذلك، أشارك أيضًا في مشروع فيريلي Verily وإنشاء "إضافة مصداقية تويتر" Twitter Credibility Plugin، وسنذكرهما لاحقاً.
الحوسبة البشرية
يشار إلى الحوسبة البشرية أيضًا بحوسبة الحشد؛ حيث تقوم الآلة بتعهيد مهام معينة إلى الإنسان أو الحشد، ثم تقوم بجمع وتحليل المهام المنجزة. إحدى الاستخدامات المبكرة للحوسبة البشرية في حالات الطوارئ كانت بعد زلزال هايتي عام 2010. أنشأت أوشاهيدي منصة للحوسبة البشرية لتوزيع مهام صغيرة لترجمة الرسائل النصية العاجلة من اللغة الكريولية الهايتية إلى اللغة الإنجليزية. وجاءت هذه الرسائل من المجتمعات المتضررة من الكوارث في جميع أنحاء مدينة بورت أو برنس. وقد تم فرز الرسائل النصية المترجمة وإضافتها إلى "خريطة الأزمة في هايتي من أوشاهيدي". في حين أن عملية ترجمة النصوص كانت المرة الأولى والوحيدة التي استخدمت فيها أوشاهيدي منصة الحوسبة البشرية لتوزيع المهام الصغيرة المتعلقة بمعلومات الأزمة. إن نجاح هذه التقنية في مجال علم الحاسوب سلط الضوء على القيمة التي أضافتها في الاستجابة للكوارث. ومن ثم استُخدمت الحوسبة البشرية في عام 2012 استجابةً لإعصار بابلو في الفلبين. بناءً على طلب الأمم المتحدة، قامت الشبكة الرقمية الإنسانية Digital Humanitarian Network بجمع وتحليل جميع التغريدات التي نشرت خلال الـ 48 ساعة الأولى من وصول الإعصار إلى اليابسة. وبشكل أكثر تحديدًا، طُلب من متطوعي الشبكة الرقمية الإنسانية تحديد جميع الصور ومقاطع الفيديو المنشورة على تويتر التي تكشف الأضرار الناجمة عن الرياح القوية والأمطار. لتنفيذ هذه العملية، استخدمت الشبكة منصة CrowdCrafting مفتوحة المصدر لتوزيع المهام الصغيرة لوسم التغريدات والصور الفردية، ثم استخدمت البيانات المعالجة لإنشاء خريطة أزمة للأضرار الناجمة عن الكارثة.
دفعت استجابة الحوسبة البشرية الناجحة لإعصار بابلو إلى إطلاق منصة توزيع مهام صغيرة جديدة ومبسطة تسمى MicroMappers، طوّرت باستخدام برامج CrowdCrafting استخدم لأول مرة في سبتمبر 2013 في وسم التغريدات والصور المنشورة على الإنترنت في أعقاب الزلزال بلوشستان. نفذت هذه العملية الشبكة الرقمية للأعمال الإنسانية (DHN) استجابةً لطلب من الأمم المتحدة في باكستان.
باختصار، بدأت الحوسبة البشرية تشتهر في المجتمع الإنساني. ولكن حتى الآن لم تستخدم الحوسبة البشرية للتحقق من محتوى وسائل الإعلام الاجتماعية.
منصة فيريلي Verily
تستخدم منصة فيريلي – التي أشارك في تطويرها – الحوسبة البشرية لتسارع في التعهيد الجماعي للأدلة التي تعزز أو تشوه المعلومات المنشورة على وسائل الإعلام الاجتماعية. نتوقع أن تُستخدم منصة فيريلي في فرز التقارير المتضاربة عن الأضرار الناجمة عن الكوارث الطبيعية، والتي غالبًا ما تظهر أثناء وبعد وقوع الكوارث الكبرى وبطبيعة الحال، يمكن استخدام المنصة للتحقق من الصور ومقاطع الفيديو.
فكرة منصة فيريلي مستوحاة من مسابقة "تحدي البالون الأحمر" التي أطلقتها وكالة مشروعات أبحاث الدفاع المتقدمة (DARPA) في عام 2009. من ضمن شروط التحدي أن يحدد المشاركون بشكل صحيح موقع 10 بالونات طقس حمراء منتشرة في جميع أنحاء الولايات المتحدة. وجد الفريق الفائز، من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، 10 بالونات في أقل من تسع ساعات دون الحاجة للابتعاد عن أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم. في الواقع، فقد لجأوا إلى وسائل الإعلام الاجتماعية، وتويتر على وجه الخصوص، لحشد الجمهور. في بداية المسابقة، أعلن أعضاء الفريق رغبتهم في اقتسام الجائزة النقدية؛ وهي 40000 دولار، في حالة فوزهم، مع أفراد الجمهور الذين ساعدوهم في البحث عن البالونات. فقد قاموا بتشجيع الناس على دعوة أعضاء شبكتهم الاجتماعية للمشاركة في المطاردة، حيث كتبوا: "نقدم 2000 دولار لكل بالون لأول شخص يرسل لنا الإحداثيات الصحيحة؛ ولكن الأمر لا يقتصر على ذلك، نقدم أيضًا 1000 دولار للشخص الذي دعاهم. ثم نمنح 500 دولار لمن دعا الداعي، و250 دولارًا لمن دعاهم، وهلم جراٌ." تستخدم منصة فيريلي النظام التشجيعي نفسه في شكل نقاط. فبدلاً من البحث عن بالونات عبر البلاد بأسرها، تسهل المنصة التحقق من صحة تقارير وسائل الإعلام الاجتماعية خلال الكوارث؛ وذلك لتغطية منطقة جغرافية أصغر بكثير – عادةً مدينة.
تخيل منصة فيريلي كلوح على بينتريست Pinterest مع العناصر المُثبتة التي تتكون من الأسئلة بنعم أو لا. على سبيل المثال: "هل تسبب إعصار ساندي في اغلاق جسر بروكلين؟" ويمكن لمستخدمي فيريلي مشاركة طلب التحقق من الأضرار عبر تويتر أو الفيسبوك والبريد الإلكتروني أيضًا مع الأشخاص الذين يعيشون في مكان قريب.
ينشر الأشخاص الذين لديهم أدلة للرد على تلك النوعية من الأسئلة على لوحة فيريلي، المقسمة إلى قسمين؛ الأول: مخصص للأدلة التي تجيب على أسئلة التحقق بالإيجاب، والثاني: مخصص للأدلة التي تجيب على أسئلة التحقق بالنفي.
تتضمن نوعية الأدلة التي يمكن نشرها على النصوص والصور ومقاطع الفيديو، كلٌّ منها يجب أن يكون مصحوبًا بتفسير من الشخص الذي يقوم بالنشر عما إذا كانت الأدلة ذات صلة وذات مصداقية. على هذا النحو، يعد الهدف الموازي لمشروع منصة فيريلي هو التعهيد الجماعي لشحذ التفكير النقدي. ومن المتوقع أن يتم إطلاق منصة فيريلي على الرابط التالي www.Veri.ly في أوائل عام 2014.
الحوسبة الآلية
نُقِلت أخبار زلزال تشيلي عام 2010 بشكل واسع على تويتر وكانت قوته 8.8 ريختر. كما هو الحال دائمًا، إلى جانب هذا العدد الكبير من الأزمات، أشاعت التغريدات معلومات خاطئة.
حذرت إحدى الشائعات من حدوث تسونامي في مدينة فالبارايسو. ونقلت أخرى أخباراً عن النهب في بعض المناطق بمدينة سانتياغو. على الرغم من انتشار هذه الأنواع من الشائعات، فقد أثبتت البحوث التجريبية الأخيرة أن تويتر به نظام التصحيح الذاتي. ووجدت دراسة عن التغريدات التي نُشرت في أعقاب زلزال التشيلي أن مستخدمي تويتر عادة ما يتحدّون التغريدات التي غير الموثوقة ويشككون بمصداقيتها. من خلال تحليل مناهضة التغريدات الكاذبة، أظهر الباحثون أن مصداقية التغريدات يمكن التنبؤ بها. كما كشف تحليل البيانات ذات الصلة أن التغريدات ذات خصائص معينة غالبًا ما تكون كاذبة. على سبيل المثال، طول التغريدات، والمشاعر وراء الكلمات المستخدمة وعدد الوسوم المستخدمة والوجوه التعبيرية توفر مؤشرات تدل على مصداقية للتغريدات. تنطبق نفس القاعدة على التغريدات التي تشتمل على روابط لصور ومقاطع فيديو - يمكن استخدام اللغة الواردة في التغريدات التي تربط بين محتوى الوسائط المتعددة (صور، فيديو، تسجيلات صوتية)؛ لتحديد ما إذا كان هذا المحتوى موثوقًا به أم لا.
تقدم هذه البيانات المعايير والذكاء الاصطناعي التي تحتاجها الأجهزة لبدء التحقق من دقة التغريدات وغيرها من محتوى وسائل الإعلام الاجتماعي. هذا يفتح الباب لدور أكبر لعملية الأتمتة في إجراءات التحقق أثناء الكوارث وغيرها من الأخبار العاجلة والحالات الطارئة. من حيث التطبيقات العملية، تستخدم هذه النتائج لتطوير "إضافة التحقق من مصداقية" على تويتر Credibility Plugin. . وهذا يضم فريقي بمعهد قطر لبحوث الحوسبة، بالشراكة مع معهد إندرابراسثا لتكنولوجيا المعلومات في دلهي بالهند. تقيّم إضافة المتصفح التغريدات الفردية على نطاق ما بين 0-100 اعتماداً على احتمالية أن يكون محتوى التغريدة موثوقًا به. ومن المتوقع إطلاق هذه الإضافة في أوائل عام 2014. تتلخص الميزة الرئيسية لهذا الحل في مجال الحوسبة الآلية في أنه تمت أتمته بالكامل، وبالتالي يمكن استخدامه على نطاق أوسع من منصة الحوسبة البشرية فيريلي.
الحوسبة الهجينة
إن منصة الذكاء الاصطناعي للاستجابة للكوارث (AIDR) نموذج هجين بين الحوسبة البشرية والآلية.
تجمع المنصة بين الحوسبة البشرية (توزيع المهام الصغيرة) والحوسبة الآلية (التعلم الآلي)؛ حيث تقوم عملية توزيع المهام الصغيرة بتقسيم المهام الكبيرة إلى سلسلة من المهام الصغيرة. كما يشمل التعلم الآلي تدريب الكمبيوتر على تنفيذ مهام محددة. تمكِّن منصة الذكاء الاصطناعي للاستجابة للكوارث (AIDR) المستخدمين من تعليم خوارزمية للعثور على المعلومات المهمة على تويتر. تتم عملية التعليم باستخدام توزيع المهام الصغيرة. على سبيل المثال، إذا كان الصليب الأحمر معنيًّا برصد تويتر للحصول على أي ذِكر لدمار البنية التحتية بعد وقوع الكارثة، يستخدم العاملين به واجهة توزيع المهام الصغيرة في AIDR ليحدد تغريدات فردية تشير إلى الأضرار. ومن ثم ستتعلم الخوارزمية من هذه العملية تلقائيًّا، وتعثر أوتوماتيكيًّا على تغريدات إضافية تشير إلى الأضرار.
ويمكن استخدام نهج الحوسبة الهجينة لتحديد الشائعات أوتوماتيكيًّا على أساس مجموعة أولية من التغريدات تشير إلى تلك الشائعات. يعد تحديد الشائعات ومصدرها بسرعة عنصرًا هامًّا من عناصر التحقق من المحتوى الذي يولده المستخدمون؛ حيث يمكِّن الصحفيين والمهنيين في مجال تقديم المساعدات الإنسانية من التحقق من مصادر المعلومات، ومعرفة الأشخاص الذين يمكن الاتصال بهم لاتخاذ الخطوات الضرورية التالية في عملية التحقق من المعلومات. للتأكد من مصادر المعلومات، لا ينبغي أن يكون الهدف تحديد المعلومات الكاذبة أو المضللة في وسائل الإعلام الاجتماعية فحسب، ولكن مواجهة وتصحيح هذه المعلومات آنياً. صدر الإصدار الأول من مشروع الذكاء الاصطناعي للاستجابة للكوارث (AIDR) في نوفمبر 2013.
تسريع عملية التحقق
كما ذكرت سابقًا، إن منصات التحقق التي تعمل على الحوسبة المتقدمة ما تزال في بداياتها، وذلك يعني أن فائدتها الكلية في التحقق من المحتوى الذي يولده المستخدمون تبقى غير واضحة. فحتى لو كانت هذه المنصات تؤتي ثمارها، فإن إصداراتها الأولية ما تزال محدودة بشكل ملحوظ. ولكن هذا العمل المبكر محوري للتوصل إلى تطبيقات قيّمة للحوسبة المتقدمة في عملية التحقق.
وتعد إحدى القيود الحالية هي الاعتماد الكلي لمشروع AIDR وإضافة تحديد المصداقية المذكورة أعلاه على مصدر واحد فقط؛ وهو تويتر. وهناك حاجة إلى منصات التحقق عبر وسائل الإعلام لتثليث ومقارنة التقارير عبر المصادر والوسائط واللغات. بينما تقترب منصة Veri.ly من تحقيق هذه الحاجة، فهي تعتمد كليًّا على المدخلات البشرية، والتي لا يمكن زيادة سعتها ومداها بسهولة.
على أية حال، هذه الحلول للتحقق من صحة المعلومات هي أبعد ما تكون عن الحلول المقدمة على طبق من ذهب؛ والتي يسعى كثيرون لتحقيقها. ومثل منصات المعلومات الأخرى، يمكن التلاعب بها وتخريبها مع مرور الوقت وبذل الجهود الكافية. لا تزال هذه الأدوات تحمل احتمالية تسريع عملية التحقق من المعلومات، كما يحتمل أن تتقدم كلما تم تركيز المزيد من الجهود والاستثمارات في هذا المجال.
