זיהוי מסרי כזב באינטרנט באמצעות מחקר מעקב עיניים: החברה החרדית כמקרה מבחן

מחקר פסיכו-פיזיולוגי ייחודי בוחן את יכולות הזיהוי של פייק ניוז (חדשות כזב) על בסיס ניתוח דפוסי הסריקה של דפי האינטרנט ורשתות חברתיות אשר במסגרתם התפרסמו הידיעות. קשיים משמעותיים בזיהוי פייק ניוז ברשתות החברתיות ובאתרי אינטרנט נמצאו במקרה המבחן של החברה החרדית בישראל, בהשוואה לחברה היהודית הלא-חרדית. השוני בין דפוסי הסריקה באוכלוסיה החרדית לבין האוכלוסיות שאינן חרדיות מצביע על הבדלים ברמת האוריינות הדיגיטלית ואופני צריכת המידע בין קבוצות אלו בחברה הישראלית.

בימים אלו מתחדדים כוחה של הדיס-אינפורמציה והשפעתה על החברה הישראלית בהיבטים חברתיים, בטחוניים וכלכליים. על רקע הלחימה בעזה ואירועי השבת השחורה של השבעה באוקטובר, והצורך הדחוף שהתעורר בקרב החברה הישראלית במידע ועדכונים שוטפים, הפכו הרשתות החברתיות לזירה המרכזית שבה מתעצבים ומופצים נרטיבים תקשורתיים וכן קונספירציות, שזוכים לתשתית נוחה להתפשטות ועקב כך חודרים בקלות לתודעה הציבורית, חוצים את גבולות המרחב המקוון, משפיעים עמוקות על החברה הישראלית ואף מאיימים על ביטחונה. לעיתים קרובות, פיסות המידע המטעות והשקריות ברשת מונעות גם על גבי אידיאולוגיות של קיטוב ופילוג חברתי, ואף מהודהדות על ידי התקשורת המרכזית, המחזיקה בכוח משמעותי מתוקף מעמדה המסורתי ולפיכך גם באחריות רבה.

מתוך ההבנה כי לתופעת מסרי הכזב יש השלכות משמעותיות ומקיפות על החברה, מחקר זה רלוונטי כעת יותר מתמיד, על מנת להעמיק את ידיעותינו על תמונת המצב של האוריינות הדיגיטלית בקרב אוכלוסיות שונות, ויכולתן לזהות ידיעות כזב ולהפעיל גם כלים של חשיבה ביקורתית במסגרת החשיפה אליהן.המחקר נערך על ידי חוקרים מהמכון לחקר מדיה חדשים, פוליטיקה וחברה של אוניברסיטת אריאל בשיתוף צוות מחקר של המכון החרדי למחקרי מדיניות, וראה אור לראשונה בכתב העת "קשר" (60, אביב 2023) של המכון לחקר העיתונות והתקשורת היהודית ע"ש שלום רוזנפלד.

א. דיסאינפורמציה במדיה החברתית: היקף הבעיה וחומרתה

התופעה של מסרי כזב היא מקור לדאגה בישראל ובעולם בכלל בגלל השלכותיה הממשיות והפוטנציאליות. עקב הנטייה הגוברת של צרכני חדשות להסתמך על מדיה חברתית כמקור העיקרי לחדשות (Newman et al., 2022; Steinfeld, 2022a), והתפוצה הגוברת של מסרי כזב במדיה החברתיות, המשתמשים נתונים למניפולציות שכנוע שעלולות להשפיע על עמדותיהם, וכתוצאה אף להוביל לשינוי התנהגות. מחקר שנערך לאחרונה מראה כי בישראל רוב ברור מסכים כי "הודעות כוזבות משאירות את הציבור מבולבל לגבי עובדות בסיסיות" וכי "ההשלכות של התופעה הן חמורות" במידה רבה או רבה מאוד" (Steinfeld, 2022a). תוצאות דומות דווחו גם במחקרים שנערכו בארצות הברית (Barthel, Mitchell & Holcomb, 2016), בבריטניה ובאוסטרליה (Leung et al., 2021), וכן במדינות שונות ברחבי העולם (Newman et al., 2022). לצריכתם של מסרי כזב עלולות להיות השלכות חברתיות משמעותיות. חוקרים מביעים חשש מהפוטנציאל של מסרי כזב להשפיע על התנהגות הציבור ועמדותיו, להטות דעות, להסית נגד קבוצות אוכלוסייה, ולגרום לניכור חברתי.
בהתאם, הכרחי להבין טוב יותר מי חשוף יותר לתופעה זו ומי פגיע יותר להשפעות שלה, במטרה למנוע הטיות וקיטוב חברתי, שמשפיעים מאוד על סדר היום החברתי והכלכלי בישראל. בהמשך לכך, מחקר זה מתמקד בפערי האוריינות הדיגיטלית, כמנבאים לפער בהצלחה בזיהוי מסרי כזב. בישראל, האוכלוסיות הערבית והחרדית מאופיינות ברמת אוריינות דיגיטלית נמוכה בשיעור משמעותי מהאוכלוסייה היהודית הלא חרדית (הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה, 2016; כהנר, מלאך וחושן, 2017). אחת הסיבות המרכזיות לפער זה היא ההבדלים המשמעותיים באופן, היקף ומטרות צריכת התוכן הדיגיטלי בין האוכלוסיות. הציבור החילוני צורך בשיעור משמעותי יותר תוכן דיגיטלי מהציבור הדתי, והציבור החרדי צורך עוד פחות תוכן דיגיטלי מהאחרון (Laor & Galily, 2022).

מחקר זה מתמקד בהשוואה בין האוכלוסייה החרדית ללא-חרדית, ובוחן את יכולת הזיהוי של מסרי הכזב ואופן צריכת המידע, כמדד לאוריינות הדיגיטלית של קבוצות המחקר.

ב. מדידת אוריינות דיגיטלית באמצעות מעקב עיניים

מעקב עיניים היא מתודולוגיה פסיכו־פיזיולוגית המתחקה אחר מבטם של נחקרים. בשנים האחרונות הוצעה מתודולוגיה זו כמדד מדויק, מעמיק ואובייקטיבי של כישורים דיגיטליים (Steinfeld, Lev-On & Abu-Kishk, 2021). שיטה זו מסייעת לתיקוף תוצאות של דיווחים עצמיים של נבדקים ולמדידה של דפוסי צריכת המידע שלהם ברשת (LiuLai & Chuang, 2011) ונמצאה כמדד מהימן למעקב אחר תשומת לבם של המשתתפים (Guan et al., 2006; Poole & Ball, 2006; Steinfeld, 2016; Steinfeld, Samuel-Azran & Lev-On, 2016).

נתוני מעקב עיניים במהלך ניסוי מקוון יכולים לשפוך אור על התהליכים המתרחשים בזמן שהמשתתפים מבצעים משימה נדרשת, מעריכים מידע או צורכים אותו. היתרון העיקרי של מעקב עיניים כמדד אובייקטיבי הוא בכך שאינו נתון להטיה הנגרמת כתוצאה מרצייה חברתית של המשתתפים. יתר על כן, זהו כלי תצפית מדיד, אובייקטיבי וניתן לשחזור, ויכול לספק מידע איכותני וכמותני על דפוסי סריקת הדף של משתמשים באינטרנט והתנהגותם האוקולרית (Ocular Behavior).

מחקר זה התמקד באופן הסריקה של דף האינטרנט המציג את הידיעה, ובמיוחד באזורי ה"מטא־נתונים" (Metadata), קרי אזורים המכילים מידע על הידיעה (”Data about data”, Mayernik, 2021)  ויכולים להכיל רמזים על מידת מהימנותו של המידע. בצורתו הבסיסית מטא־נתונים הוא מידע הקשור לתוכן הרלוונטי שאינו חלק מהמסר. בהקשר של זיהוי מסרי כזב יכולים רמזים שונים על פוסטים ברשתות חברתיות ותוכן דיגיטלי, שאינם חלק מטקסט הפוסט, להיות מנבאים אמינים וחשובים לאמינותו של הפוסט: אורך הפוסט/ציוץ, שימוש בסימני קריאה או סימני שאלה, מספר ציוצים חוזרים/ שיתופים/לייקים או אזכורים, מספר חברים/עוקבים של חשבון המפרסם, ותק חשבון המפרסם, שימוש ומספר האימוג'ים, מספר הקישורים הכלולים בפוסט/ציוץ (Ajao Garg & Da Costa-Abreu, 2022; Krishnan & Chen, 2018), ביוגרפיה של החשבון והשתייכות פוליטית (Haupt, Li & Mackey, 2021), מטא נתונים של תמונה (מיקום גיאוגרפי של תמונה, אמינותה) (Safieddine, Masri & Pourghomi, 2016) ותגובות של אחרים לטקסט (Sharma et al., 2019).

ג. מתודולוגיית הניסוי: תצפית ומעקב עיניים

במחקר זה נמדדו לראשונה דפוסי צריכת מידע החשוד כמידע כוזב כמדד לאוריינות דיגיטלית, באמצעות מעקב אחר מבטי המשתתפים במחקר. המחקר היה מורכב מניסוי, שבו 83 משתתפים התבקשו להעריך ידיעות מרשתות חברתיות ואתרי חדשות, תוך מעקב אחר תנועות עיניהם. משתתפי המחקר היו גברים ונשים בגילאי 63-18, מהם 45% חרדים ו-54% לא-חרדים.

הנבדקים הושבו מול מסך מחשב ומכשיר למעקב אחר תזוזות עיניים, והתבקשו להעריך מהימנות של 11 ידיעות (חמש מהימנות ושש כוזבות), כאשר הן מוצגות בסביבתן האורגנית (פייסבוק/טוויטר/אתר אינטרנט). כך, מעבר לתוכן הידיעה, הדף כלל גם מטא-נתונים שיכולים לספק מידע על מהימנות הידיעה: כתובת האתר שבה פורסמה הידיעה, מספר השיתופים והתגובות, שם המשתמש שפרסם את הידיעה ומספר העוקבים אחריו, אייקון וי כחול ועוד. המכשיר מבוסס על מתקן המחובר לתחתית המסך שמולו יושב הנבדק, ועוקב אחר אישוני הנבדק בעזרת קרן אינפרא אדום באופן לא חודרני, המאפשר שמירה על סביבת עבודה טבעית יחסית, מאחר שהמשתתפים יכלו לנוע בחופשיות מול המסך. המכשיר עוקב ומתעד את תנועות העיניים והעכבר של המשתתפים לכל רוחב המסך ולכל משך זמן המחקר.

המשתתפים התבקשו לדרג את הידיעות בין 1="הכי לא אמיתי", לבין 10 ="הכי אמיתי". נעשה היפוך לסולמות בתשובות שניתנו עבור מסרי הכזב כך שציון גבוה יותר היה נכון יותר בכל השאלות. ציון "מבחן הכזב" חושב לכל משתתף/ת לפי דירוג הידיעות שלו/ה. ציון גבוה יותר במבחן פירושו הצלחה טובה יותר בזיהוי. ציוני המבחנים נעו בין 45 ל-107. לאחר מכן, הנבדקים התבקשו להשיב על שאלון שבו הצהירו על מעורבות פוליטית, אוריינות דיגיטלית, שימוש ברשתות חברתיות, חשיפה קודמת למסרי כזב ועמדות ביחס לכך, וכן משתנים סוציו-דמוגרפיים. כמו כן, הנבדקים ביקשו להעריך את יכולתם בזיהוי מסרי כזב, ואם השתתפו בעבר בהפצת מסרי כזב ביודעין ושלא ביודעין.

ד. ממצאי המחקר

ממצאי המחקר מעלים כי קיימים פערים בין הקבוצה החרדית לקבוצה שאינה חרדית שמשליכים על יכולתם של הנבדקים החרדים לזהות ולהתמודד עם תופעת מסרי כזב.

הנבדקים החרדים העריכו במחקר את יכולת השליטה שלהם באינטרנט בכלל ובזיהוי מסרי כזב בפרט בדומה לנבדקים הלא-חרדים, אך המשתתפים החרדים הצליחו פחות באופן מובהק במבחן זיהוי מסרי הכזב וקיבלו ציון ממוצע נמוך ב-9.5 נקודות מהציון שקיבלו המשתתפים הלא-חרדים. כמו כן, נמצא כי נבדקים חרדים דיווחו שהפיצו מסרי כזב שלא-במודע יותר מהנבדקים הלא-חרדים.

כלומר, הערכת היכולת לזהות מסרי כזב לא עמדה במבחן המציאות, כאשר בפועל התקשו חברי הקבוצה החרדית לזהות מסרי כזב בהשוואה למשתתפים שאינם חרדים. פער זה ביכולת לזהות מסרי כזב מעיד למעשה על פערים ברמת האוריינות הדיגיטלית בין הקבוצות.

הממצאים העלו הבדלים מובהקים בין שתי הקבוצות בכמה מדדים הקשורים לסריקת אזורי המטא-נתונים. מניתוח הנתונים ממכשיר מעקב העיניים עולה כי הנבדקים הלא-חרדים נטו יותר לסרוק את אזורי המטא-נתונים שבהם הסתתרו רמזים המעידים על אמינות הידיעה, לעומת הנבדקים החרדים: ניכר כי משתתפים לא־חרדים נטו יותר לסקור את התגובות לפוסט, את שם החשבון ואת המקור לתמונה שמוצגת בפוסט, בעוד החרדים התמקדו יותר בטקסט הידיעה (השקרית) ובתמונה.

סיכום ומסקנות

אף שמחקרים קודמים בחנו את הקשר שבין אוריינות דיגיטלית וזיהוי מוצלח של מסרי כזב, תשומת לב המשתמשים למטא נתונים כאזורים אינפורמטיביים המעידים על אמינות המסר כמעט ולא נבחנה מחקרית. במחקר זה הוצעה גישה ומתודולוגיה חדשה לבחינת דפוסי סריקת משתמשים באתרי אינטרנט ודפי מדיה חברתית לשם הערכת אמינות המידע, אשר תורמת להבנתנו כיצד להעריך ולזהות מסרי כזב ומהו הקשר בינם לדפוסי סריקה ואוריינות דיגיטלית.

מכיוון שמסרי כזב עלולים להשפיע על עיצוב וגיבוש תפיסות ודעות, גולשים שאינם מיומנים בזיהוי מסרי הכזב עלולים להיות פגיעים יותר להשפעות אלה. כמו כן חשיפה למסרי כזב ופערים ביכולת לזהותם עלולים לתרום לפערים בין קבוצות בחברה הישראלית וקיטובה. הממצאים שעלו במחקר אוששו כי לציבור החרדי יכולת נמוכה לזהות מסרי כזב בהשוואה לציבור הלא-חרדי. ממצאים אלו עלולים להצביע על היותם של חרדים פגיעים יותר במרחב הווירטואלי בכך שהם בסיכון גבוה להיחשף למסרי כזב ולהיות מושפעים מהם.

נוסף על כך, אי-יכולת הזיהוי של מסרי כזב עלולה להצביע גם על קושי בקריאה ביקורתית וזיהוי של טקסטים נוספים ומגוון פשעי סייבר, ובכך הופכת את האוכלוסיות חסרות האוריינות המתאימה לחשופות להשלכות ופגיעות שונות במרחבי הרשת.

הפערים שנמצאו באוריינות הדיגיטלית של הקבוצה החרדית עלולים להשליך על היכולת של פרטים בקהילה החרדית למצות זכויות, להיות מעורבים חברתית ואזרחית, ולהשתלב בתחומי ההשכלה והתעסוקה. אלה דורשים רמת אוריינות גבוהה, במיוחד לאור מגמות הדיגיטציה בשנים האחרונות.

בעקבות ממצאי המחקר  מדגישות החוקרות את הצורך לפתח כלים מותאמים לאופן השימוש של האוכלוסייה החרדית ברשת בכלל ובצריכת מסרים בפרט, ולרתום תהליכי הסברה בסביבות הווירטואליות שבהן פועלים המשתמשים החרדים. שם יש להסביר את משמעויות מסרי הכזב, לחשוף את הפער הקיים בין ההערכה של יכולתם לזהותם לעומת ההצלחה בכך בפועל ולתת כלים בסיסיים ומותאמים תרבותית בזיהוי, איתור ומניעה של חשיפה למסרי כזב.

המחקר מדגיש גם את חשיבות פיתוח הכלים האובייקטיבים למדידת אוריינות דיגיטלית ואוריינות נתונים. הוא מציע לעשות בהם שימוש לא רק בהקשרים אקדמיים אלא גם בתהליכי יישום מדיניות מבוססת ממצאים, בבניית כלי הערכה לתוכניות לצמצום פערים דיגיטליים והקניית מיומנויות, בהמחשת פערים דיגיטליים לצוותי תכנון והכשרה, וככלי לבחינת הצלחה ודפוסי שימוש בטכנולוגיות דיגיטליות בקרב אוכלוסיות שונות.

החוקרות מקוות שממצאי מחקר זה יעזרו למקבלי ההחלטות ולאנשי המקצוע לפתח תוכניות מתאימות, ובכך לצמצם פערים חברתיים משמעותיים אלה בנושא אוריינות דיגיטלית ופייק ניוז.

בבליוגרפיה

הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה. (2016). מיומנויות בוגרים בישראל 2015-2014.

כהנר, ל., מלאך, ג., & חושן, מ. (2017). שנתון החברה החרדית בישראל 2017.

Ajao, O., Garg, A., & Costa-Abreu, M. (2022). Exploring content-based and meta-data analysis for detecting fake news infodemic: A case study on COVID-19. 2022 12th International Conference on Pattern Recognition Systems (ICPRS, 1–8.

Barthel, M., Mitchell, & Holcomb, J. (2016). Many Americans Believe Fake News is Sowing Con-fusion. Pew Research Center. https://www.journalism.org/2016/12/15/many-americans-believe-fake-news-is-sowing-confusion/.

Guan, Z., Lee, S., Cuddihy, E., & Ramey, J. (2006). The validity of the stimulated retrospective think-aloud method as measured by eye tracking. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1253–1262.

Haupt, M. R., Li, J., & Mackey, T. K. (2021). Identifying and characterizing scientific authority-related misinformation discourse about hydroxychloroquine on twitter using unsupervised machine learning. Big Data & Society, 8(1), 20539517211013844.

Krishnan, S., & Chen, M. (2018). Identifying tweets with fake news. 2018 IEEE International Conference on Information Reuse and Integration (IRI, 460–464.

Laor, T., & Galily, Y. (2022). Who’S clicking on on-demand? media consumption patterns of generations Y & Z. Technology in Society, 70, 102016. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2022.102016

Leung, J., Schoultz, M., Chiu, V., Bonsaksen, T., Ruffolo, M., Thygesen, H., Price, D., & Geirdal, A. Ø. (2021). Concerns Over the Spread of Misinformation and Fake News on Social Media – Challenges amid the Coronavirus Pandemic". Proceedings of the 3rd International Electronic Conference on Environmental Research and Public Health, 1–6.

Liu, H. C., Lai, M. L., & Chuang, H. H. (2011). Using eye-tracking technology to investigate the redundant effect of multimedia web pages on viewers’ cognitive processes. Computers in Human Behavior, 27(6), 2410–2417.

Newman, N., Fletcher, R., Robertson, C. T., Eddy, K., & Nielsen, R. K. (2022). Reuters Institute Digital News Report 2022.

Poole, A., & Ball, L. J. (2006). Eye tracking in HCI and usability research. Encyclopedia of Human Computer Interaction, 1, 211–219.

Safieddine, F., Masri, W., & Pourghomi, P. (2016). Corporate responsibility in combating online misinformation. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 7(2).

Sharma, K., Qian, F., Jiang, H., Ruchansky, N., Zhang, M., & Liu, Y. (2019). Combating fake news: A survey on identification and mitigation techniques. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST, 10(3), 1–42.

Steinfeld, N. (2016). “i agree to the terms and conditions”: (How) do users read privacy policies online? An eye-tracking experiment. Computers in Human Behavior, 55. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.09.038

Steinfeld, N. (2022). What is fake news? Perceptions, definitions and concerns by gender and political orientation among Israelis. International Conference on Digital Transformation and Global Society, 3–18.

Steinfeld, N., Lev-On, A., & Abu-Kishk, H. (2021). Measuring Digital Literacy with Eye Tracking: An examination of skills and performance based on user gaze. ACM International Conference Proceeding Series. https://doi.org/10.1145/3447535.3462485

Steinfeld, N., Samuel-Azran, T., & Lev-On, A. (2016). User comments and opinion formation: Findings from an eye-tracking experiment. Computers in Human Behavior, 61, 63–72.