Paul Arnold tərəfindən , Phys.org

redaktə edən: Gaby Clark , rəy verən: Robert Egan

 Redaktorların qeydləriYanlış məlumatlandırıcı mesajların ardıcıl ötürülməsi. (A) Həqiqi təhlükə olmadığı halda, siqnalizasiya davranışının quş sürüsü vasitəsilə yayıldığı yalançı siqnalizasiya kaskadı. (B) Sosial ötürülmə, mesajın qavranılmasını və dekodlaşdırılmasını, inancların yenilənməsini və qrupdakı digər şəxslər tərəfindən hiss edilən hərəkətlər (məsələn, siqnalizasiya, qaçış) vasitəsilə mesajın yenidən kodlaşdırılmasını əhatə edir. Mənbə: Journal of the Royal Society Interface (2025). DOI: 10.1098/rsif.2025.0161

Peyvəndlərin işləməməsi iddialarından tutmuş manipulyasiya edilmiş görüntülərə və siyasətçilərin dediklərinin qəsdən təhrif edilməsinə qədər sosial media tez-tez dezinformasiya ilə doludur. Lakin ” Interface” jurnalında dərc olunan yeni bir məqaləyə görə, sözdə “saxta xəbərlər”də yeni bir şey yoxdur . Tədqiqatçılar iddia edirlər ki, dezinformasiya bakteriyalardan quşlara və insan cəmiyyətlərinə qədər bioloji sistemlərin ayrılmaz və qaçılmaz bir xüsusiyyətidir.

Dezinformasiya hər yerdədir

Sosial ünsiyyət sosial təkamülün və kollektiv davranışın əsas hissəsidir. Bu, orqanizmin riskli, sınaq və səhv metodlarına və ya bakteriyanın kollektiv müdafiəni başlatmaq üçün davranışını qonşuları ilə necə əlaqələndirməsinə ehtiyac olmadan yaxın ətraf mühit haqqında necə məlumat əldə etməsidir. Lakin, bu sosial əlaqələr həmçinin dezinformasiya kanalları kimi də çıxış edə bilər. İnsan cəmiyyətlərində dezinformasiyanın yayılması ilə bağlı bir çox tədqiqatlar olsa da, onun bioloji mənşəyi haqqında anlayışımız məhduddur.

Beləliklə, komanda bioloji sistemlərdə dezinformasiyanın təbiətdə harada və necə baş verdiyini görmək üçün onilliklər ərzində aparılan empirik və nəzəri tədqiqatları nəzərdən keçirdi. Onlar quşun yalançı həyəcan siqnalı verməsi, bütün sürün qaçmasına səbəb olması, heyvan populyasiyasının köhnəlmiş miqrasiya yollarını kopyalaması və hətta bakteriyalarda aldadıcı siqnalizasiya kimi bir çox nümunə tapdılar.

Müxtəlif sistemlərdə yanlış məlumatları müəyyən etmək və ölçmək üçün tədqiqat müəllifləri istənilən növdə araşdırmaq üçün riyazi modellər hazırlayıblar . Bu, alimlərə bir orqanizmin mövcud inanclarının nə qədər dəqiq olduğunu və digər orqanizmlərdən gələn məlumatların bu inancları nə dərəcədə dəyişdirdiyini anlamağa imkan verəcək. Bu modellərlə işləmək komandanı yanlış məlumatların bütün bioloji ünsiyyətin əsas xüsusiyyəti olduğu, bir səhv, uğursuzluq və ya digər patologiya olmadığı qənaətinə gəlməyə vadar etdi.

Müəlliflər izah edirlər ki, “Sosial yolla ötürülən dezinformasiya, çox güman ki, bioloji ünsiyyətin hər yerdə yayılmış bir xüsusiyyəti olacaq və buna görə də, bu sistemlərin normal fəaliyyətindən kənarda qalan bir patoloji kimi deyil, sosial, ekoloji və təkamül sistemlərinin fundamental bir hissəsi kimi qəbul edilməlidir”.

Yanlış məlumatlarla mübarizə aparmaq üçün yeni yollar?

Tədqiqatçılar öz modellərini qurduqdan sonra indi diqqətlərini bu biliklərin yanlış məlumatların real həyatdakı suallara təsirini araşdırmağımıza necə kömək edə biləcəyinə yönəltmək istəyirlər. Məsələn, yanlış məlumat heyvan populyasiyalarının sağ qalmasına necə təsir edir? Balıq dəstəsi vasitəsilə və ya sosial media platformalarında meşə yanğını kimi yayılmasından asılı olmayaraq, yanlış məlumatları idarə etmək üçün universal qanunlar tapa bilərikmi? Cavablar həm insan, həm də bioloji sistemlərdə yanlış məlumatları idarə etmək üçün strategiyalar hazırlamağımıza kömək edə bilər.

Müəllifimiz Paul Arnold tərəfindən sizin üçün yazılmış, Qeb Klark tərəfindən redaktə edilmiş və Robert Eqan tərəfindən faktlar yoxlanılmış və nəzərdən keçirilmiş bu məqalə diqqətli insan əməyinin nəticəsidir. Müstəqil elmi jurnalistikanı yaşatmaq üçün sizin kimi oxuculara güvənirik. Bu reportaj sizin üçün vacibdirsə, xahiş edirik ianə etməyi düşünün (xüsusilə aylıq). Təşəkkür olaraq reklamsız hesab əldə edəcəksiniz .

Əlavə məlumat: Ling-Wei Kong və digərləri, Yanlış məlumatın qısa təbii tarixi, Kral Cəmiyyəti İnterfeysi Jurnalı (2025). DOI: 10.1098/rsif.2025.0161

Jurnal məlumatı: Kral Cəmiyyətinin İnterfeysi Jurnalı 

© 2025 Science X Network