फिलिपो मेंक्ज़र

फिलिपो मेनक्ज़र (जन्म 16 मई 1965) एक अमेरिकी और इतालवी शिक्षाविद हैं। वे इंडियाना विश्वविद्यालय के लुडी स्कूल ऑफ इंफॉर्मेटिक्स, कंप्यूटिंग और इंजीनियरिंग में विश्वविद्यालय के विशिष्ट प्रोफेसर और लुडी प्रोफेसर ऑफ इंफॉर्मेटिक्स एंड कंप्यूटर साइंस हैं। मेनक्ज़र सोशल मीडिया पर वेधशाला का निर्देशन करते हैं, जो एक शोध केंद्र है जहां डेटा वैज्ञानिक और पत्रकार समाज में मीडिया और प्रौद्योगिकी की भूमिका का अध्ययन करते हैं और सोशल मीडिया पर गलत सूचना और हेरफेर का विश्लेषण और मुकाबला करने के लिए उपकरण बनाते हैं। वे संज्ञानात्मक विज्ञान और भौतिकी में मानद नियुक्तियां रखते हैं, और जटिल नेटवर्क और सिस्टम अनुसंधान केंद्र के पूर्व निदेशक हैं। उन्हें 2020 में ACM फेलो और 2024 में AAAS फेलो नामित किया गया था।

मेनक्ज़र का शोध कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, और कम्प्यूटेशनल सामाजिक विज्ञान के प्रतिच्छेदन पर स्थित है। उनके कार्य ने यह समझने में उन्नति की है कि सामाजिक नेटवर्क के माध्यम से सूचना कैसे फैलती है, सामाजिक बॉट और समन्वित अभियान जनमत में हेरफेर कैसे करते हैं, और AI को लोकतांत्रिक प्रक्रियाओं को खतरे में डालने के लिए कैसे हथियार बनाया जा सकता है। उन्होंने Botometer और Hoaxy जैसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले उपकरण विकसित किए हैं, और उनके निष्कर्षों ने गलत सूचना पर शैक्षणिक अनुसंधान और सार्वजनिक नीति बहस दोनों को प्रभावित किया है।

शिक्षा और प्रारंभिक करियर

मेनक्ज़र ने सैपिएन्ज़ा विश्वविद्यालय रोम से भौतिकी में लॉरिया और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन डिएगो से कंप्यूटर विज्ञान और संज्ञानात्मक विज्ञान में पीएचडी अर्जित की। उन्होंने आयोवा विश्वविद्यालय में प्रबंधन विज्ञान के सहायक प्रोफेसर के रूप में अपना शैक्षणिक करियर शुरू किया और सांता फे संस्थान में फेलो-एट-लार्ज थे। वे 2003 में इंडियाना विश्वविद्यालय ब्लूमिंगटन में शामिल हुए, जहां उन्होंने बाद में 2009 से 2011 तक लुडी स्कूल में डिवीजन अध्यक्ष के रूप में कार्य किया। उन्होंने फुलब्राइट कार्यक्रम, रोटरी फाउंडेशन और नाटो से फेलोशिप, साथ ही राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन से CAREER पुरस्कार प्राप्त किया है।

नेतृत्व और सेवा

इंडियाना विश्वविद्यालय में, मेनक्ज़र ने कई नेतृत्व भूमिकाएं निभाई हैं। वे सोशल मीडिया पर वेधशाला (OSoMe) का निर्देशन करते हैं, जिसे उन्होंने मीडिया, प्रौद्योगिकी और समाज के प्रतिच्छेदन का अध्ययन करने के लिए सह-स्थापित किया था। उन्होंने पहले जटिल नेटवर्क और सिस्टम अनुसंधान केंद्र का निर्देशन किया और किन्से संस्थान में वरिष्ठ शोध फेलो और कंप्यूटर-मध्यस्थ संचार केंद्र के फेलो रहे हैं। उन्होंने ट्यूरिन, इटली में वैज्ञानिक आदान-प्रदान संस्थान में भी फेलो के रूप में कार्य किया। मेनक्ज़र ने नेटवर्क साइंस, ईपीजे डेटा साइंस, पीयरजे कंप्यूटर साइंस और एचकेएस मिसइंफॉर्मेशन रिव्यू सहित पत्रिकाओं के लिए संपादकीय पदों पर कार्य किया है। उन्होंने द वेब कॉन्फ्रेंस और एसीएम कॉन्फ्रेंस ऑन हाइपरटेक्स्ट एंड सोशल मीडिया जैसे सम्मेलनों की अध्यक्षता की है, और एसीएम वेब साइंस 2014 के सामान्य अध्यक्ष और नेटसाइ 2017 के सामान्य सह-अध्यक्ष के रूप में कार्य किया है।

वेब विज्ञान और सूचना नेटवर्क

मेनक्ज़र के प्रारंभिक शोध ने विषयगत और अनुकूली वेब क्रॉलर की अवधारणा पेश की, जो विशेष एजेंट हैं जो प्रासंगिक सामग्री खोजने के लिए बुद्धिमानी से वेब को नेविगेट करते हैं। उन्होंने सूचना और सामाजिक नेटवर्क के लिए अर्थ संबंधी समानता उपायों का भी अध्ययन किया, और एलेसेंड्रो वेस्पिग्नानी जैसे सहयोगियों के साथ जटिल सूचना नेटवर्क के मॉडल विकसित किए। खोज इंजन पूर्वाग्रह और सेंसरशिप पर उनके काम ने इस बात पर प्रकाश डाला है कि एल्गोरिदमिक सिस्टम सूचना तक पहुंच को कैसे विकृत कर सकते हैं। इस मौलिक शोध ने सोशल मीडिया गतिशीलता में उनकी बाद की जांच के लिए आधार तैयार किया।

गलत सूचना और प्रतिध्वनि कक्ष

मेनक्ज़र के शोध का एक केंद्रीय विषय यह है कि सोशल मीडिया के माध्यम से गलत सूचना कैसे फैलती है। उनकी टीम ने अधिग्रहण आंदोलन, गेज़ी पार्क विरोध और राजनीतिक चुनाव जैसी घटनाओं के दौरान प्रसार पैटर्न का विश्लेषण किया है। उन्होंने पिज़्ज़ागेट साजिश सिद्धांत की जड़ों की पहचान करने और व्हाइट हेलमेट को लक्षित करने वाले गलत सूचना अभियानों में भी योगदान दिया है, और ट्विटर पर मतदाता-दमन बॉट को हटाने में मदद की है। एक व्यापक रूप से उद्धृत अध्ययन में, मेनक्ज़र और सह-लेखकों ने ऑनलाइन COVID-19 गलत सूचना, टीकाकरण हिचकिचाहट और मौतों के बीच एक कड़ी पाई।

2010 के संयुक्त राज्य चुनावों के दौरान ट्विटर के मेनक्ज़र के विश्लेषण ने सूचना-प्रसार नेटवर्क की प्रतिध्वनि-कक्ष संरचना का प्रदर्शन किया। टीम ने पाया कि रूढ़िवादियों ने लगभग विशेष रूप से अन्य रूढ़िवादियों को रीट्वीट किया, जबकि उदारवादियों ने अन्य उदारवादियों को रीट्वीट किया। इस कार्य को 2021 में 15वें अंतर्राष्ट्रीय एएएआई सम्मेलन ऑन वेब एंड सोशल मीडिया में टेस्ट ऑफ टाइम पुरस्कार मिला। उनकी टीम ने बाद में एक मॉडल विकसित किया जो दिखाता है कि सामाजिक प्रभाव और अनफॉलो करना ऑनलाइन प्रतिध्वनि कक्षों के उद्भव को कैसे तेज करते हैं, जो लगातार राजनीतिक ध्रुवीकरण को समझाने में मदद करता है।

वायरलता और ध्यान गतिशीलता

मेनक्ज़र ने सूचना वायरलता की समझ को आगे बढ़ाया है, विशेष रूप से कैसे प्रारंभिक प्रसार नेटवर्क की संरचना भविष्यवाणी करती है कि कौन से मीम वायरल होते हैं। उनका शोध यह भी पता लगाता है कि सीमित ध्यान के लिए प्रतिस्पर्धा वायरलता पैटर्न को कैसे आकार देती है। नेचर ह्यूमन बिहेवियर में 2018 के एक पेपर में, मेनक्ज़र और सह-लेखकों ने एक मॉडल का उपयोग करके दिखाया कि उच्च सूचना भार और कम ध्यान के तहत, सूचना की गुणवत्ता और लोकप्रियता के बीच सहसंबंध घट जाता है। पेपर ने शुरू में सुझाव दिया कि यह प्रभाव अकेले यह समझा सकता है कि फेसबुक पर नकली समाचार वैध समाचारों की तरह व्यापक रूप से क्यों फैलते हैं, लेकिन एक त्रुटिपूर्ण विश्लेषण ने लेखकों को पेपर वापस लेने के लिए प्रेरित किया। वापसी के बावजूद, अंतर्निहित शोध प्रश्न गलत सूचना के अध्ययन में प्रभावशाली बना हुआ है।

बॉट पहचान और समन्वित अभियान

मेनक्ज़र की टीम ने Botometer विकसित किया, एक उपकरण जो मशीन लर्निंग का उपयोग करके यह आकलन करता है कि ट्विटर खाता सामाजिक बॉट होने की कितनी संभावना है। Botometer का व्यापक रूप से बॉट प्रसार और गतिविधि को मापने के लिए उपयोग किया गया है। Hoaxy के साथ, एक उपकरण जो कम-विश्वसनीयता सामग्री के प्रसार को देखता है, Botometer ने 2016 के संयुक्त राज्य राष्ट्रपति चुनाव के दौरान कम-विश्वसनीयता सामग्री फैलाने में सामाजिक बॉट की प्रमुख भूमिका का खुलासा किया। मेनक्ज़र की टीम ने पक्षपातपूर्ण राजनीतिक बॉट की धारणाओं का भी अध्ययन किया, यह पाते हुए कि रिपब्लिकन उपयोगकर्ता रूढ़िवादी बॉट को मनुष्यों के साथ भ्रमित करने की अधिक संभावना रखते हैं, जबकि डेमोक्रेटिक उपयोगकर्ता रूढ़िवादी मानव उपयोगकर्ताओं को बॉट के साथ भ्रमित करने की अधिक संभावना रखते हैं। बॉट जांच का उपयोग करके, उन्होंने ट्विटर के ट्रेंडिंग एल्गोरिदम पर एक रूढ़िवादी राजनीतिक पूर्वाग्रह का प्रदर्शन किया।

जैसे-जैसे सोशल मीडिया प्लेटफार्मों ने स्वचालित खातों के खिलाफ काउंटरमेशर्स बढ़ाए, मेनक्ज़र और सह-लेखकों ने दिखाया कि अप्रमाणिक खातों द्वारा समन्वित अभियान सूचना अखंडता को खतरा देते रहते हैं। उन्होंने इन समन्वित नेटवर्कों का पता लगाने के लिए एक ढांचा विकसित किया और नई हेरफेर रणनीतियों का प्रदर्शन किया, जैसे प्रभाव नेटवर्क बढ़ाना और उच्च-मात्रा सामग्री छिपाना। मॉडलिंग के माध्यम से, उन्होंने दिखाया कि बुरे अभिनेता लक्षित समुदाय में अप्रमाणिक खातों के साथ घुसपैठ करके दुर्भावनापूर्ण सामग्री के प्रसार को सबसे प्रभावी ढंग से नियंत्रित कर सकते हैं।

AI और प्रतिकूल हेरफेर

मेनक्ज़र ने जल्दी पहचान लिया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को नकली लेकिन विश्वसनीय सामग्री बड़े पैमाने पर बनाने और मुश्किल-से-पता लगाने वाले सामाजिक बॉट प्रबंधित करने के लिए हथियार बनाया जा सकता है। उनकी टीम ने ट्विटर और एक्स पर ऐसे AI-संचालित बॉट की खोज की, जिससे AI एजेंटों के दुर्भावनापूर्ण झुंडों के बारे में चेतावनी दी गई जो लोकतंत्र को खतरे में डाल सकते हैं। शोध की यह पंक्ति सीधे जनरेटिव AI और बड़े भाषा मॉडल के बारे में चिंताओं से जुड़ती है, जो ठोस गलत सूचना उत्पन्न कर सकते हैं। मेनक्ज़र ने सोशल मीडिया वातावरण में AI के प्रतिकूल उपयोग पर अधिक ध्यान देने का आह्वान किया है।

एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह और विश्वसनीयता

मेनक्ज़र के शोध ने यह भी जांच की है कि सोशल मीडिया रैंकिंग और अनुशंसा एल्गोरिदम सूचना जोखिम को कैसे आकार देते हैं। उनकी टीम ने दिखाया कि राजनीतिक दर्शकों की विविधता समाचार स्रोत विश्वसनीयता के संकेतक के रूप में काम कर सकती है। एक उच्च-प्रोफ़ाइल साइंस पेपर के बाद जिसने सुझाव दिया कि फेसबुक का फ़ीड एल्गोरिदम कालानुक्रमिक फ़ीड की तुलना में गलत सूचना के जोखिम को कम करता है, मेनक्ज़र ने साइंस में एक पत्र सह-लिखा जिसमें तर्क दिया गया कि निष्कर्ष अधूरा था और एल्गोरिदमिक प्रवर्धन अभी भी जोखिम पैदा करता है। उनका काम एल्गोरिदमिक सिस्टम में पारदर्शिता और जवाबदेही की आवश्यकता पर जोर देता है।

पुरस्कार और मान्यता

मेनक्ज़र के योगदान को कई सम्मानों से मान्यता दी गई है। उन्हें 2020 में सामाजिक कंप्यूटिंग और गलत सूचना अनुसंधान में योगदान के लिए ACM फेलो और 2024 में AAAS फेलो नामित किया गया था। उन्होंने ICWSM से टेस्ट ऑफ टाइम पुरस्कार और कई सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार भी प्राप्त किए हैं। उनके काम को राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन, रक्षा उन्नत अनुसंधान परियोजना एजेंसी और अन्य एजेंसियों द्वारा वित्त पोषित किया गया है। वे ऑनलाइन गलत सूचना के खिलाफ लड़ाई में एक अग्रणी आवाज बने हुए हैं।

चयनित प्रकाशन

मेनक्ज़र ने 200 से अधिक सहकर्मी-समीक्षित पेपर प्रकाशित किए हैं। उल्लेखनीय कार्यों में "द राइज़ ऑफ़ सोशल बॉट्स" (2016), "द स्प्रेड ऑफ़ लो-क्रेडिबिलिटी कंटेंट बाय सोशल बॉट्स" (2018), और "द वेब ऑफ़ फाल्स इंफॉर्मेशन: रूमर्स, फेक न्यूज़, एंड होक्सेस" (2020) शामिल हैं। सूचना अधिभार और लोकप्रियता पर उनका 2018 का नेचर ह्यूमन बिहेवियर पेपर, अपनी वापसी के बावजूद, गलत सूचना के मॉडलिंग की सीमाओं के बारे में महत्वपूर्ण चर्चाएं शुरू कीं। उनके शोध को प्रमुख मीडिया आउटलेट्स द्वारा कवर किया गया है और नीति बहसों में उद्धृत किया गया है।

बाहरी लिंक

मेनक्ज़र की शैक्षणिक प्रोफ़ाइल और उपकरण इंडियाना विश्वविद्यालय और सोशल मीडिया पर वेधशाला के माध्यम से उपलब्ध हैं। उनका Google Scholar पृष्ठ उनके प्रकाशनों और उद्धरणों को सूचीबद्ध करता है।