- 2020 के अमेरिकी राष्ट्रपति चुनाव के दौरान X (पूर्व Twitter) के अमेरिकी मतदाताओं के एक sample में लगभग 2000 supersharers ने fake news sites के content का 80% फैलाया, जिससे पता चला कि misinformation का प्रसार बहुत कम accounts में केंद्रित था
- इस group की औसत उम्र 58 वर्ष थी, जो sample के औसत से 17 वर्ष अधिक थी; लगभग 60% महिलाएं थीं, और registered party में Republican 64%, Democrat 16% थे
- researchers ने अधिक activity के कारण automation की उम्मीद की थी, लेकिन tweet के समय और intervals में bot patterns नहीं मिले; यह actual users द्वारा सीधे retweet करने के pattern के ज़्यादा करीब था
- अनुमान है कि अगर अगस्त 2020 में इन्हें suspend कर दिया गया होता, तो मतदाताओं द्वारा देखी गई fake election news दो-तिहाई कम हो जाती; रोज़ 50 retweets की limit supersharers के लगभग 90% को प्रभावित करती, जबकि कुल users में केवल 1% इस limit में आते
- retweet limits या re-confirmation process अधिकांश users के experience को बहुत नुकसान पहुंचाए बिना प्रसार को कम कर सकते हैं, लेकिन वास्तविक असर इस बात को समझने पर निर्भर करता है कि ये लोग लगातार क्यों फैलाते हैं
2020 राष्ट्रपति चुनाव के data में दिखा केंद्रित प्रसार
- Science में प्रकाशित analysis के अनुसार, X (पूर्व Twitter) के 6 लाख से अधिक अमेरिकी मतदाताओं के sample में fake news sites के content का प्रसार कुछ users पर बहुत अधिक केंद्रित था
- अगर Infowars, Gatewaypundit जैसी sites का 2020 अमेरिकी राष्ट्रपति चुनाव से जुड़ा content social feed में दिखा, तो उसके बहुत छोटे user group से शुरू होने की संभावना अधिक थी
- researchers ने असली नाम और location इस्तेमाल करने वाले 6.6 लाख अमेरिकी X users के data का उपयोग कर उसे voter registration data से match किया
- इन users ने एक दिन में जो political news share की, उसमें से लगभग 7% Infowars और Gatewaypundit जैसी अविश्वसनीय websites से आई थी
- उनमें से 2107 लोगों ने fake news का 80% फैलाया, और dataset के हर 20 users में से 1 से अधिक ने कम से कम 1 supersharer को follow किया था, जिससे छोटे group की reach बड़ी रही
supersharers की विशेषताएं और संभावित response
- supersharers की औसत उम्र 58 वर्ष थी, जो पूरी study के औसत से 17 वर्ष अधिक थी, और लगभग 60% महिलाएं थीं; यह social media manipulators के युवा alt-right पुरुष होने की रूढ़ि से मेल नहीं खाता
- registered party में Republican 64%, Democrat 16% पाए गए
- अधिक activity के बावजूद, tweet के समय या intervals में automation का संकेत देने वाला pattern नहीं मिला, और co-author Briony Swire-Thompson ने बताया कि वे सचमुच computer के सामने बैठकर retweet button दबाते हैं
- Nir Grinberg के लिए supersharing technology में दक्ष व्यक्तियों की एक बार की election intervention से अधिक, समाज के एक हिस्से के information ecosystem को दूषित करने वाली लंबी अवधि की socio-technical process जैसी है
- पिछली research में भी ऐसा ही concentration दिखा था
- 2019 में Nir Grinberg और उनके colleagues ने 2016 अमेरिकी राष्ट्रपति चुनाव से पहले और बाद के 16,000 से अधिक Twitter users के sample में analysis किया कि अविश्वसनीय websites से tweet की गई news का 80% केवल 16 लोगों से आया था
- response को supersharers को सीधे target करने या retweet process को limit करने के तरीके से design किया जा सकता है
- अनुमान है कि अगर अगस्त 2020 में supersharers को suspend कर दिया गया होता, तो मतदाताओं द्वारा देखी गई fake election news दो-तिहाई घट जाती
- रोज़ retweet cap 50 रखने पर study में fake news supersharers के लगभग 90% प्रभावित होते
- उसी limit में कुल users में लगभग 1% ही cap तक पहुंचते
- Stephan Lewandowsky के अनुसार absolute limit के बजाय X process को थोड़ा अधिक friction वाला बना सकता है, जैसे user से पूछना कि क्या वे सचमुच retweet करना चाहते हैं
- बाकी सवाल अब यह नहीं है कि supersharers क्या कर रहे हैं, बल्कि यह है कि वे ऐसा क्यों कर रहे हैं
1 टिप्पणियां
Hacker News की रायें
सही सवाल यह नहीं है, “फेक न्यूज़ शेयर होने से कैसे रोकें?”, बल्कि “लोगों के पास फेक न्यूज़ पहचानने के टूल कैसे हों?”
अगर टूल देने के बाद भी कोई ऐसी चीज़ फैलाता है जिसे मैं फेक न्यूज़ मानता हूँ, तो समझिए जो किया जा सकता था वह कर लिया गया। बहुत सारे लोग इस बात पर नाराज़ हो जाते हैं कि कोई उनसे अलग बातें शेयर कर रहा है, और संवाद को दबाना चाहते हैं। लेकिन इसका मतलब सिर्फ यह है कि वह विचार मनवाने की लड़ाई में हार गया; लोगों को ऐसे विचार सोचने और शेयर करने की आज़ादी है जो मुझे गुस्सा दिलाते हैं। अगर हम सेंसरशिप का हथियार उठा लेते हैं, तो उसे चलाने वाला आख़िरी व्यक्ति मैं नहीं रहूँगा
फेक न्यूज़ आम तौर पर झूठी अफ़वाहों या साबित न हो सकने वाले, बेबुनियाद दावों को बढ़ाने जैसी चीज़ है, और यह विमर्श को बहुत खराब करती है। अगर विरोधी राय भी साबित किए जा सकने वाले तथ्यों के रूप में पेश और समर्थित हो, तो मैं उसे खुशी से पढ़ना चाहूँगा
मात्रा तथ्य या सत्य नहीं होती। सेंसरशिप खतरनाक है, यह सही है, लेकिन यह लेख सेंसरशिप की वकालत नहीं करता। Mark Twain की बात “झूठ तब तक दुनिया का चक्कर लगा आता है जब तक सच अपने जूते पहन रहा होता है” की तरह, सोशल मीडिया उस असर पर रॉकेट ईंधन डाल देता है। अगर कोई समूह लगातार और असंतुलित तरीके से झूठ को बढ़ा रहा है, तो थोड़ी friction जोड़ना, या यह प्राथमिकता से चुनवाना कि क्या repost करना है, तर्कसंगत है। यह झूठ पोस्ट करने से नहीं रोकता, बस व्यक्ति को वही चुनने देता है जो उसकी नज़र में सबसे महत्वपूर्ण है
Hacker News पर भी अगर आप बहुत ज़्यादा पोस्ट करें तो “Please slow down, you're posting too fast.” जैसा संदेश आता है और कुछ घंटों तक दोबारा पोस्ट नहीं कर सकते। मैंने किसी को इसे “सेंसरशिप!!” कहकर रोते नहीं देखा, और शायद कम ही लोग सोचेंगे कि Twitter की चर्चा HN से बेहतर है। इसलिए अगर दूसरे सोशल मीडिया पर इसी तरह की पोस्टिंग मात्रा सीमा सुझाई जाए तो उसे “सेंसरशिप” क्यों कहा जाए—यह भी ध्यान में रखते हुए जवाब देना होगा कि किसी खास सामग्री पर कोई रोक नहीं है
असल चाहत यह है कि लोग दुश्मन की फेक न्यूज़—या अगर सच भी हो लेकिन दुश्मन ने कहा हो—वहीं ब्लॉक हो जाएँ। तब लोग मेरी कही हर बात पर भरोसा करेंगे और दुश्मन असर नहीं डाल पाएगा
करीब 1990 में, जब इंटरनेट ईमेल पहली बार तकनीक-समझ रखने वाली संस्थाओं के non-technical कर्मचारियों तक पहुँचा, तब बहुत कम लोगों में मनोरंजनात्मक शेयरिंग डिसऑर्डर जैसा व्यवहार दिखा
चाहे वह blonde jokes हों, “कैंसर से पीड़ित Katie के लिए सब प्रार्थना करें” हो, या “इसे 1,000 बार forward करने से विश्व शांति आएगी” हो—कोई फर्क नहीं पड़ता था। न विश्वसनीयता का फ़िल्टर था, न दूसरों के समय और रुचियों का सम्मान करने वाला फ़िल्टर। जैसे-जैसे जुड़े हुए यूज़र बढ़े, ऐसे मामलों का बहुत छोटा प्रतिशत भी dial-up modem या आंशिक T-1 लाइन स्तर की ईमेल सेवा को ठप करने लायक ट्रैफ़िक पैदा कर देता था। गणितीय रूप से यह दिलचस्प था, और कार्यस्थल में मैनेजर कभी-कभी याद दिला दें तो इसे काफी हद तक नियंत्रित किया जा सकता था। अब इसमें राजनीति और भावनाएँ जुड़ जाने से यह कहीं ज़्यादा विषैला हो गया है, लेकिन याद रखना चाहिए कि इसकी बुनियाद ज़्यादातर बहुत बड़े नेटवर्क और मानव व्यवहार के bell-shaped distribution में है
अगर प्लेटफ़ॉर्म चाहें तो राजनीति, outrage पैदा करने वाली सामग्री आदि को फ़िल्टर करने वाली user settings बनाना आसान लगता है। उदाहरण के लिए Reddit मेरे home पर पुलिस हिंसा के वीडियो लिंक दिखाता है, भले ही मैं उस sub-community का हिस्सा न हूँ। यह checkout counter के सामने chocolate bar रखकर जानबूझकर मेरी self-control से लड़वाने जैसा खराब pattern लगता है
मैं न्यूयॉर्क से कार से कुछ घंटे दूर एक छोटी कंपनी में काम कर रहा था, और वह पश्चिम में स्थित headquarters वाली एक बड़ी कंपनी की subsidiary थी। headquarters के admin organization में किसी ने पिछले दिन की घटना की बहुत high-resolution तस्वीरें forward कीं, और जिस group email address का इस्तेमाल किया गया था उसमें management hierarchy के तहत आने वाली सभी organizations शामिल थीं, इसलिए संभव है कि 10,000–20,000 लोगों को तस्वीरें मिली हों। लगभग तीन emails भेजने के बाद वह रुका या रोक दिया गया। अच्छा हो या बुरा, लगता है RSD प्रवृत्ति वाले लोग Facebook पर चले गए
https://www.youtube.com/watch?v=KCSA7kKNu2Y
यह बात अच्छी तरह जानी जाती है कि छोटा और केंद्रित समूह समाज पर बड़ा असर डाल सकता है, और LGBT rights जैसे progressive ideas, जो शुरू में fringe थे, भी इसी तरह लागू हुए
फेक न्यूज़ की समस्या यह है कि उसमें से कुछ बातें सच निकल आती हैं, जिससे विरोध करने वालों की विश्वसनीयता घटती है, “सत्य के निर्णायकों” पर शक होता है, और supersharers को और ज़्यादा भरोसा मिलता है। बात ऐसी हो जाती है: “अगर official media ने उस मामले में झूठ बोला था, तो क्या यह व्यक्ति भी सही नहीं हो सकता?” अब Jeffrey Sachs जैसे सम्मानित लोग भी, जो जीवन भर सत्ता के दायरे में रहे हैं, कई official narratives पर सवाल उठा रहे हैं। इससे “सत्य” का signal और कमजोर होता है और भ्रम बढ़ता है। AI भी जल्द ही स्थिति को और खराब कर सकता है
बस वह समय याद करें जब lab leak theory का ज़िक्र भर करने पर लोगों को कलंकित किया जाता था। आखिरकार mainstream media ने भी रुख बदला, लेकिन इस प्रक्रिया में उसने अपनी विश्वसनीयता को बहुत नुकसान पहुँचाया। Iraq के पास weapons of mass destruction होने की कथा को भी कई लोगों ने सीधे झूठ साबित होते देखा है। अब लोग कुछ भी विश्वास नहीं करते। अगर किसी के पास scientific mindset है, तो वह खुद निर्णय कर सकता है और कुछ हद तक आश्वस्त रह सकता है कि वह पागल नहीं है; लेकिन मुख्य समस्या यही लगती है कि ज़्यादातर लोगों के लिए यह तरीका ठीक से काम नहीं करता
किसी भी organization में अच्छी तरह organized minority, unorganized majority या बाकी लोगों पर शक्ति चला सकती है। इसलिए अजीबोगरीब local ordinances बन जाते हैं। छोटा लेकिन अच्छी तरह organized group दबाव बनाता है, जबकि विरोध बिखरा हुआ और उदासीन रहता है। अगर वह minority group बहुत ही छोटा न हो, तो छोटा होने की वजह से ही sympathizers या useful idiots जैसे बड़े peripheral support base को organize करना आसान हो जाता है। शनिवार दोपहर साथ में march करें तो fringe idea majority opinion जैसा दिखने लगता है, और जिन लोगों को परवाह नहीं थी वे भी “ठीक है, जो भी” कहने लगते हैं
निजी तौर पर मुझे ऐसा सोशल मीडिया पसंद है जिसमें “retweet” फ़ीचर बिल्कुल न हो
मैं जिन लोगों को follow करता हूँ, उनके असली original updates देखना चाहता हूँ, न कि news, fake news या chain letters
जिन accounts को मैं follow करता हूँ, उनमें से ज़्यादातर मुझे उन लोगों के retweet करने से मिले जिन्हें मैं पहले से follow करता था, या Mastodon पर boost के ज़रिए मिले
इसलिए पता नहीं इसे पूरी तरह रोक पाना संभव होगा या नहीं
समस्या यह है कि लोग बिना वास्तविक सबूत के “मैंने सुना है कि X हो रहा है!” जैसे original sources पर बिना आलोचनात्मक सोच के भरोसा कर लेते हैं
अगर बहुत पुराने समय में लौटकर देखें, तो हम कल्पना कर सकते हैं कि अजनबी लोग खुले माहौल में मिलते थे और एक-दूसरे से सतर्क रहते थे
यह तय करने के लिए कि सामने वाला खतरा है या संभावित दोस्त, trust बनाना पड़ता था। जैसे वह कहाँ से आया, किसे जानता है, क्या हमारे जानने वालों में कोई common है, क्या वह झूठ बोल रहा है। शुरुआती trust networks दूसरों के बारे में निजी जानकारी पर आधारित थे। मुझे लगता है कि वैसा ही trust का जाल फिर से सामने आना चाहिए। ढाँचा ऐसा हो कि कोई किसी की गारंटी ले, और अगर वह व्यक्ति गड़बड़ करे तो गारंटी देने वाले पर भी असर पड़े। इसे ऐसे सोचिए कि अगर आप trust के circle में भेड़िया घुसा दें, तो relationship graph ढह सकता है
अगर trust circle खराब होने पर उसे पूरा काटा जा सके, तो शायद हम फिर से ज़्यादा वास्तविक web पा सकें। घटिया ads या blog spam दिखे तो उसे जगह देने वाले circle के content को आगे न देखकर penalty दी जाए। छोटे circles दूसरे circles से जुड़ें, और पहले circle में कुछ लोग ऐसे हों जिन्हें आप सच में जानते हों। यह एक तरह का नया webring है। अगर internet तक पहुँचने का मेरा इकलौता gateway मेरा ring और उससे जुड़े rings ही हों, तो echo chamber बन सकता है, लेकिन immediate ring से bad actors को हटाने की क्षमता भी मिलती है। Fake news propaganda आए तो जब तक भेड़िया हटाया न जाए, ring और उसके सभी members को penalty मिले
uniform पहन लें तो bonus है, और हर कोई भरोसा कर लेगा। किस पर भरोसा करना है यह जानना इंसानों की ताकत कभी नहीं रहा
आप किसी व्यक्ति पर एक विषय में भरोसा कर सकते हैं, लेकिन दूसरे विषय पर आँखें घुमा सकते हैं। वह trust बदलता है, और सच में अक्सर बदलता है। कभी इसलिए कि सामने वाला बदलता है, कभी इसलिए कि मैं बदलता हूँ। कम से कम मेरे लिए यह किसी एक node से जुड़ी अनगिनत blink करती हुई depth-1 connections जैसा है
मुझे लगता है ज़्यादातर लोग, भले ही उन्हें इसका एहसास न हो, कुछ ऐसा ही सोचते होंगे। हमारे पास ऐसी democracy है जिसमें हर कोई ऊपर से उस candidate को vote देता है जिसे वह जीतते देखना चाहता है, लेकिन Congress की approval rating single digits के करीब पहुँच जाती है। [1] यह तभी संभव है जब लोग अपनी side और उनकी party के सत्ता में होने पर भी बेहद असंतुष्ट हों; वरना rating कम से कम 50% के आसपास बनी रहती
[1] - https://news.gallup.com/poll/1600/congress-public.aspx
व्यक्ति अब मौजूद नहीं रहा। क्योंकि हर व्यक्ति मुख्य रूप से mass media और school की बड़े पैमाने पर ठूँसी गई education से बनता है। जो थोड़े से individual मौजूद हैं, वे supersharers की तरह असामान्य रूप से बड़ा प्रभाव डाल सकते हैं
“fake news” शब्द इतना व्यापक है और उसमें ideological positioning, भाषाई अतिशयोक्ति, आत्मधर्मी और भोला realism इतना मिला हुआ है कि इसे लगभग ban कर देना चाहिए
ऊपर से मकसद लोगों को जो वे पढ़ते और share करते हैं उसके प्रति ज़्यादा critical बनाना लगता है, लेकिन असल में यह उल्टा काम करता है। यह सिर्फ sources पर bad या good के labels लगाता है, और यह propaganda के बहुत करीब है। fake news/good news वाली binary से कहीं ज़्यादा सूक्ष्म classification की सख्त जरूरत है
सारी information diffusion power law follow करती है, इसमें कोई हैरानी की बात नहीं। अगर उन्होंने politics, outrage bait, technical discussions, neutral और boring news जैसी information categories की तुलना की होती, तो कुछ दिलचस्प कहा जा सकता था। लेकिन यह ज़्यादातर value judgments पर आधारित misinformation की एक संकरी category पर ही focus करता है। अगर हम जान पाते कि खास information types topological properties में कैसे अलग हैं, तो यह कहीं ज़्यादा दिलचस्प होता
पिछले कुछ वर्षों में मैंने कई tweets को paid promotion दिया है, और लगातार users का एक तय प्रतिशत दिखा जो feed की लगभग हर चीज़ retweet करता लगता था
मेरा content niche है, इसलिए आम तौर पर audience बहुत छोटी होती है; ऐसे में मेरे tweets पर react करने वालों को देखने पर ये अंधाधुंध retweet accounts बहुत अलग से दिखते हैं। मैंने जो behavior देखा, वह article की बातों से मेल खाता है। Retweet bursts का timing काफ़ी अच्छी तरह संकेत दे सकता है कि कोई असली इंसान button दबा रहा है, और मुझे शक है कि सच में ऐसा ही है। अगर long tail में ऐसी बेहद बेतुकी fake news देखें जिनकी per-tweet audience कम होती है, तो यह हैरानी की बात नहीं होगी कि ऐसी साफ़ झूठी बातों पर retweets का बड़ा हिस्सा इन्हीं अंधाधुंध retweet accounts से आता है
कुल असर इतना है कि ऐसे users जिस bubble में हैं वह थोड़ा amplify हो जाता है, absurdity सहित; लेकिन वे किसी चीज़ को सचमुच popular बनाने में क्या भूमिका निभाते हैं, इसे लेकर मुझे शक है। असली समस्या ज़्यादा subtle है। कम obvious fake news जो उन लोगों को भी बेवकूफ बना देती है जो अंधाधुंध click नहीं करते, कम obvious fake news जिसे बहुत लोग plausible मानते हैं और वह बड़ी audience पा लेती है, और वे धोखे जो rebuttal या fact-check से popularity ठंडी पड़ने के बाद भी collective unconscious में रह जाते हैं—ये ज़्यादा बड़ी समस्या हैं। पूरी तरह बकवास दोहराने वाले superspreaders का असर, सच में mainstream बन जाने वाली लगभग plausible बकवास के असर की तुलना में मामूली लगता है
इस rule के मुताबिक social networks या review sites पर सिर्फ 1% users actively content बनाते हैं, 9% comments, ratings और sharing से participate करते हैं, और बाकी 90% बिना react किए देखते-पढ़ते हैं। मेरा अनुभव भी ऐसा ही है, और HN पर भी ज़्यादातर लोग lurkers हैं। मुझे लगता है कि सिर्फ lurk करने पर किसी चीज़ को बिना ज़्यादा सोचे consume करने की संभावना बहुत बढ़ जाती है। जैसे कहावत है कि किसी चीज़ को सच में जानना हो तो उसे सिखाकर देखें; कम से कम उसे explain कर पाना चाहिए, लेकिन passivity में ऐसा नहीं होता। यह conversation में होता है
हम एक reductionist दुनिया में रहते हैं, और यह बदलने वाला नहीं है। जैसा किसी और ने सही कहा, बाहर निकलने का रास्ता सिर्फ बेहतर tools हैं
अब नकली लोगों और असली लोगों में फर्क करना भी मुश्किल है, और जानकारी की quality को सही-सही परखना तो और भी कठिन है। ad-based internet ने जो गंदा दलदल बनाया था, वह यहां तक आ गया है, और कोई exit नजर नहीं आता
मैंने ऐसी कई organizations के साथ काम किया है जो संकट में थीं या अंत की ओर जा रही थीं। एक समय आता है जब सबको पता होता है कि यह आखिरी दौर है, फिर भी वे चलते रहते हैं। लोगों का व्यवहार Potemkin village में रहने जैसा हो जाता है। Soviet Union के आखिरी दिनों में ऐसा ही था
मुझे लगता है कि आगे जिन tools की जरूरत होगी, उनका coding से बहुत कम संबंध होगा। असली लोगों के छोटे trusted groups, gradual sharing, overlapping interests और groups, और ऐसे devices चाहिए जो एक समय में सिर्फ एक काम करें। ताकि मैं और मेरा social group usage को monitor और optimize कर सकें। हम जानते हैं कि ये चीजें इंसानों पर काम करती हैं, और हम हजारों साल से ऐसा करते आए हैं। HN पर यह बात लोकप्रिय नहीं होगी, लेकिन एक species के तौर पर आगे बढ़ने के लिए हमें यही tools चाहिए। technology निश्चित रूप से मदद कर सकती है, लेकिन हमारे भीतर दर्ज साझा social और evolutionary experience की जगह लेने के आसपास भी नहीं पहुंचती
लंबे समय में मैं technology और progress को लेकर optimistic हूं, लेकिन tools में बड़े बदलावों की तरह हमें बकवास को छांटकर social norms को फिर से adapt करना होगा। हम ऐसा कई बार कर चुके हैं, और उम्मीद है आगे भी करेंगे
“एक simple retweet limit इस information के प्रसार को रोक सकती है और फिर भी ज्यादातर users पर लगभग कोई असर नहीं पड़ेगा” वाला समाधान अच्छा है
मुझे लगता है पहले India में ऐसा हुआ था, जब WhatsApp का platform जातीय हिंसा भड़काने के लिए इस्तेमाल हुआ, तो उसने एक बार में share किए जा सकने वाले users की संख्या सीमित कर दी। ऐसी chain virality पर brakes लगाना किसी भी communication network को sanity बनाए रखने में मदद ही कर सकता है
बिना किसी verification के personal accounts का बड़े TV news station जैसी speed से broadcast करना, truth के करीब कुछ भी पैदा नहीं कर सकता था। किसी group द्वारा truth पैदा करने की premise representative wisdom of the crowd effect में होती है। highly correlated 0.1% users का सारी discussion को हिला देना बेहद pathological स्थिति है
सबसे बड़ी समस्या यह है कि viral users को limit करना for-profit social media platforms के business incentives के सीधे खिलाफ है, और खासकर Twitter पर ऐसा होने की संभावना नहीं लगती
“fake news” को खत्म करने का कोई तरीका नहीं है
और शायद आप उसे खत्म करना चाहेंगे भी नहीं। कई मामलों में लोग जिसे fake news कहते हैं, वह opposing-view news होती है। मुख्य बात यह है कि लोगों को खुद सोचने और हर चीज पर सवाल करने के लिए educate किया जाए
कोई समाधान नहीं है, और education निश्चित रूप से एक कदम आगे है, लेकिन समस्या इससे कहीं ज्यादा complex है
मुझे नहीं पता लोग कितनी बार fake news को opposing opinion मानते हैं, लेकिन यह term disinformation के लिए defined है। https://en.wikipedia.org/wiki/Fake_news
असली disinformation फैलाने वालों की यह काफी आम tactic है कि वे अपनी position को झूठ नहीं बल्कि opposing opinion बताते हैं, और कहते हैं कि वे कमजोर पक्ष हैं और opposing opinion की वजह से उन्हें exclude किया जा रहा है
लोगों को हर चीज पर doubt करवाना भी उनकी चाहत का हिस्सा है। disinformation का goal distrust है, और हर चीज पर doubt करना बहुत कठिन है। उदाहरण के लिए Brandolini's law देखिए। मुझे समाधान नहीं पता, लेकिन मैं खुद highly educated हूं और ऐसे लोगों को व्यक्तिगत रूप से जानता हूं जो disinformation rabbit hole में गिर चुके हैं। distrust और conspiracy theories एक बार जम जाएं, तो reliable sources और scientific sources को evaluate करने की क्षमता को खराब कर देती हैं। यह मानकर नहीं चलना चाहिए कि education ही key है। fake news बहुत, बहुत effective है और इसीलिए लोग इसे करते हैं