Vaka Çalışması 3.1: Ukrayna Parlamento Seçimleri Sürecinde İzleme ve Doğrulama
Anahi Ayala Iacucci Internews Center for Innovation & Learning İnsani Medya Projesinin kıdemli danışmanıdır. Dört yıldan fazla bir zamandır teknolojinin ve gelişmenin insani kriz, medya gelişimi, çatışmaların engellemesi ve insan hakları alanlarına uygulanmasında Dünya Bankası, Birleşmiş Milletler, NDI ve Freedom House gibi örgütlerle çalışıyor. anahiayala.com'da blog yazılarını paylaşıyor ve burada tweetliyor: @anahi_ayala.
2012 Ukrayna Parlemento seçimleri süresince, küresel bir sivil toplum örgütü (STÖ) olan Internews tarafından desteklenen, yerel bir STÖ olan Internews Ukraine Elect.UA isimli bir seçim izleme projesi yürüttü. Bu proje, seçim sürecini ve seçim sonuçlarını etkileyecek ihlalleri izlemek için kitle kaynak, mobile telefonlar, sosyal medya, profesyonel seçim izleme, medya izleme gibi araçların bir karışımını kullandı.
Proje oldukça kompleks bir yapı üzerine kuruluydu, seçim kampanyaları süresince ve seçim günü ülkenin farklı yerlerinden 36 gazeteci haber geçti. Aynı zamanda 3 farklı seçim izleme örgütü çalışanları SMS, online formlar ve e-postalar ile aynı platforma raporlarını ilettiler. Elect.UA aynı zamanda Ukraynalıları da seçim deneyimlerini sosyal medya (Facebook, Twitter), mobil teknolojiler (SMS ve çağrı merkezi aracılığıyla), akıllı telefon uygulamaları ve online bir form ve e-posta aracılığı ile paylaşmaya davet etti.
Ukraynalılardan gelen mesajlar Kiev’deki 16 kişilik yönetici ekibi tarafından işlenirken, Internews’den eğitim almış gazetecilerden, seçim gözlemcilerinden gelen bütün bilgiler doğrulandıkça etiketlendi.
Kiev’deki yönetici ekibi, Ukraynalılardan gelen mesajlar için mesajların kaynağına bağlı olarak bir doğrulama protokolü geliştirdi: mobil teknoloji, sosyal medya, online form ya da e-posta.
Her kaynak için, bilgiyi göndereni (mümkün olduğunca), içeriği ve kapsamı doğrulamayı deneyecekti. Her bir bölüm için ekip, bilgilerin %100 doğrulanıp doğrulanamayacağını ya da bir kısmının doğrulanabileceğini saptamaya çalışmalıydı.
Sosyal medyadan gelen bilgilerin doğrulanması için yöneticiler tarafından kullanılan karar alma ağacı modeli aşağıda görülebilir.
İlk adım bilgi ve kaynağı olan kişi hakkındaki mümkün olan dijital izlerin belirlenmesi için bir online araştırma yapmaktı. (Örneğin, diğer sosyal medya hesaplarını, makalelerdeki referansları, üniversiteler hakkındaki bilgileri, ilişkileri vb. inceledik). Araştırmanın amacı, bilgiyi veren kişinin güvenilir biri olup olmadığını anlamak ve verdikleri bilgiye benzer haberlerin online izlerini sürmekti.
İkinci adım toplanan bilgilerle kişinin ve sağladıkları içeriğin birer profilini oluşturmaktı. 5N1K’nın (Ne? Ne zaman? Nerede? Nasıl? Neden? Kim?), her bir harfi için yöneticiler ne gibi bilgiler sağlayabileceklerini ve ne sağlayamayacaklarını belirlemek zorundaydılar.
Multimedya içerik için de kaynak doğrulama protokolü aynıydı ancak içerik için başka bir yolumuz vardı. Fotoğraflar ve videolar belirlenebilen nesneler-simgelere bakılarak, videoların sesleri analiz edilerek (dil, lehçe, gündelik konuşma dili, arka plan sesleri v.b.), giysiler, ışıklandırma (yapay ya da doğal) içeriğin diğer bileşenleri analiz edilerek doğrulandı.
Bilgiler yeterli derecede kesinlik oranı ile doğrulanamadığında, rapor seçim izleyicilerine ya da alandaki raportörlere bizzat ve zamanında doğrulama için geri gönderildi.
Örneğin, 28 Eylül 2012’de Elect.UA’ya web sayfası aracılığıyla anonim bir mesaj ulaştırıldı. Anonim mesaj, parlamenter adayı Leonid Datsenko’nın tanımadığı bir kişi tarafından bir tartışmaya davet edildiği ve adaylığını geri çekmesi için bu kişi tarafından tehdit edildiğini belirtiyordu.
Ertesi gün, platformun yöneticileri güvenilir bir medya kaynağında böyle bir görüşmenin olduğuna dair bir makaleye ulaştı. Bu dönemde raporu doğrulama için askıda tuttuk. Sonrasında 1 Ekim günü yerel bir gazeteci konuyla ilgili bir basın konferansını haberleştirdi. Sürecin tamamında Elect.UA bu protokolleri kullanarak inanılmaz sayıda bilgiyi doğrulamayı başardı. Yöneticiler bu protokolleri kullandıkça sürece daha da hakim oldular ve daha hızlı bir şekilde çalışabildiler.
Bu durum gösteriyor ki, kullanıcı tarafından oluşturulmuş içeriğin doğrulanması süreci sistemleştirilebilen ve öğrenilebilen bir süreçtir ve bu süreç güvenilir ve etkili sonuçlar doğurabilir.
