5、印度数字领域的历史争议与虚假信息现象

印度数字领域的历史争议与虚假信息现象

1. 数字时代虚假信息的全球背景

数字生态系统中虚假信息的泛滥,与媒体生产、传播和消费领域的技术变革直接相关。如今,媒体工具变得普及且易用,批判性媒体研究中言论民主化的乌托邦梦想似乎比以往任何时候都更接近现实。与此同时,传统媒体组织编辑权威的下降,催生了公民新闻等实践,填补了主流媒体报道的空白。此外,用户逐渐利用媒体生产工具,用于各种颠覆性目的,形成了全球范围内的恶搞、讽刺和批判文化。

然而,本文关注的是那些伪装成真实新闻和事实主张,却隐瞒虚假身份以误导读者和消费者的文本。全球对这一现象的研究不断深入,涉及诸多方面,如与新冠疫情全球传播相关的“信息疫情”。本文聚焦印度,该国在线虚假信息问题已成为严重的社会问题,其恶劣影响不仅限于无害的谎言,还会对选举进程造成干扰,侵犯弱势群体的生命和自由。印度以智能手机为主导的数字人口不断扩大,接近6亿,且数据费率全球最低,使其成为“世界上最大的开放互联网市场”,其互联网人口将对全球网络发展轨迹产生重大影响。在当前政治背景下,印度数字领域的虚假信息问题与右翼政治复兴相互交织,变得尤为紧迫。

2. 印度的“假新闻”现象

全球调查显示,印度在公民容易遇到虚假新闻的国家中名列前茅,人们常通过朋友和熟人网络接触到虚假新闻。除了易于使用的网络编辑工具外,数字化文本和图像的大规模可用性,以及社交媒体网络和消息应用等强大的传播渠道,使得虚假信息得以广泛传播。印度主要政党,包括执政的印度人民党和印度国民大会党,都利用这种力量来误导公众舆论,以达到不良政治目的。

其中,WhatsApp在印度拥有超过4亿用户,是该国最常用的消息应用,也是虚假信息传播的关键媒介。印度的互联网连接增长主要

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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