Редактор и редактирование в цифровом обществе

Последний из названных видов аналитико-синтетической переработки информации – тезирование. В традиционной информатике этот термин не встречается, а процедура не выделена, хотя в системе вузовского обучения она существует давно и крайне востребована. Тезирование имеет разные цели, и, соответственно, в результате создаются разные текстовые форматы. Это могут быть тезисы, составленные после прочтения определенного документа, на основе анализа его содержания, но в отличие от реферата не в форме краткого изложения существенной информации, а в виде перечня основных положений (микротем). Другую задачу решают тезисы выступлений (докладов) для различных учебных мероприятий, в первую очередь конференций. В этом случае необходимо не извлечение и систематизация информации, а синтезированное предоставление данных собственного исследования. Тезирование требует определенных информационно-аналитических навыков и одновременно формирует их, поскольку ориентировано на использование приемов логичного изложения и формализацию подачи информации, в том числе через графическое обозначение. При составлении тезисов допускаются одни и те же типичные ошибки (повествовательное изложение сообщения, использование формы синопсиса или плана), которые связаны и с непониманием особенностей этого жанра, и все с тем же отсутствием необходимых умений.

Кроме перечисленных форм и ракурсов обработки информации, требующих от студентов определенных аналитических навыков, существуют и другие, и информационная культура, конечно же, не исчерпывается компетентностью только на этом участке информационной деятельности. Столь же важно уметь правильно сформулировать поисковый запрос, определить релевантность и авторитетность найденных источников, понимать объем нужных для разных видов учебной деятельности потребностей. Грамотная и качественная обработка информации становится основным показателем осознанного информационного поведения учащихся.

Формирование информационной культуры учащихся вузов, безусловно, является одной из насущно важных задач системы высшего образования. Как показало знакомство с основными программами, посвященными информационному обучению студентов, теоретическая, установочная части в них слишком объемны. Такой подход концептуально оправдан, и подобные программы могут быть успешно реализованы в рамках профильной (библиотечно-библиографической, информационной и даже редакторской) подготовки. Однако при обучении другим специальностям, как гуманитарным, так и техническим, введение в комплекс дисциплин информационно ориентированных учебных программ в полном объеме представляется в ближайшее время весьма проблематичным. Вместе с тем уровень информационной компетентности учащихся по-прежнему остается неудовлетворительным, что требует принятия оперативных решений. Системный подход к информационной подготовке личности сохраняет свою актуальность, но в качестве компромиссных мер необходимо создавать более локальные, практически направленные курсы, в которых сосредоточиться на выработке у студентов базовых навыков работы с информацией.

Информационно-аналитические навыки приоритетны в этом комплексе, в том числе для выполнения всех видов учебных и исследовательских работ, обязательных в вузовском пространстве. Они имеют одновременно методологическое и прикладное значение, поскольку способствуют эффективному изучению всех учебных дисциплин, оптимизируют процесс вхождения в профессию и помогают выработать исследовательскую дисциплину учащихся.

Специальные курсы и специальные семинары, охватывающие эту тематику, должны включать разделы, которые связаны с изучением особенностей текста, в том числе креолизованного, раскрывать методические основания приемов аналитико-синтетической переработки информации, обеспечивать развитие логической культуры и языковой грамотности, умение организовать работу с большими объемами информации. Эти навыки помогут учащимся структурировать полученную информацию, оперативно принимать решения о необходимости дальнейшего усвоения и использования извлеченных сведений, снизят временны́е и интеллектуальные затраты на подготовку ко всем формам аттестации и промежуточного контроля. Эти курсы целесообразно вводить с первых этапов обучения в качестве обязательных, а не факультативных, повторяя некоторые разделы на последующих этапах, постепенно усложняя теоретический материал и уровень практических заданий.

Глава 2.

Редактирование: традиции, технологические новации, проблемы

2.1. Фактчекинг сетевых научных публикаций

Фактчекинг (от англ. fact-cheking – проверка фактов) стал настолько распространенным явлением, что само понятие перестало быть сугубо профессиональным журналистским термином и проникло даже в разговорную речь: фактчекингом называют проверку любой информации при принятии бытовых решений. Число публикаций о том, как бороться с недостоверными данными, какие факты требуют наиболее пристального внимания, какие технологии проверки следует использовать и о прочих аспектах работы с содержательной основой текстов различных типов и жанров, в том числе креолизованных, постоянно растет [см., например, 1—4]. И одновременно растут объемы дезинформации и обостряются проблемы, связанные с поиском достоверных сведений и их проверкой.

Большинство работ по понятным причинам содержат рекомендации для журналистов [см., например, 5, 6], однако очевидно, что «плохая» информация присутствует и в других сферах коммуникаций, в том числе в научной. Ее не могли обойти стороной «болезни», возникшие в цифровой среде, хотя бы уже потому, что результаты научных исследований фиксируются прежде всего в научных трудах разного ранга. При этом специфика фактчекинга в научной деятельности почти не обсуждается, а если и анонсируется, то авторы просто транслируют общие положения [см., например, 7,8].

Мы не раз обращались к теме качества сетевого контента [9], в том числе и научных произведений [10]. Здесь мы хотели бы остановиться на вопросах информационной гигиены именно в сетевых научных публикациях и сделать акцент на тех параметрах фактчекинга, которые еще не были зафиксированы другими исследователями. Самостоятельный интерес представляет вопрос о привлечении искусственного интеллекта к процедурам проверки достоверности информации.

Факты: функции, критерии оценки, принципиальные установки при проверке. Понятие «факт» неоднократно интерпретировано и с позиций теории познания, и c учетом интересов разных научных и практических дисциплин. В проекции на научные коммуникации вполне уместно использовать философскую трактовку: «ФАКТ (от лат. factum – сделанное, совершившееся) – синоним понятий истина, событие, результат; нечто реальное в противоположность вымышленному; конкретное, единичное в отличие от абстрактного и общего» [11]. Показательно, что именно на это определение ориентируется редактирование – профессиональная деятельность, направленная на оптимизацию всех видов коммуникаций.

Процедура проверки фактов не может строиться только на знании последовательности обязательных опций. Овладение инструментарием и использование даже самых совершенных техник не обеспечат эффективность фактчекинга. Необходимо определить принципиальные подходы к отбору, подаче и проверке информации, сформулировать «идеологию» этой аналитической деятельности. Одна из предпосылок сокращения количества проблем при фактчекинге – четкое понимание того, для чего используются в научной публикации те или иные данные. Именно функциональное назначение определяет «статус» фактического материала и способы его последующей верификации. Факты могут выступать как собственно информация, могут использоваться в качестве аргумента в процессе логического доказательства, служить для обоснования общих утверждений [12] или для иллюстрирования того или иного положения, наблюдения, вывода. На важность понимания целевого назначения информации при ее анализе уже обращают внимание разработчики механизма фактчекинга. Так, в одном из университетов Швеции предложено начинать экспертизу с вопроса: действительно ли сведения нужны для изложения, какова их ценность? [2].

В научной сфере функциональный подход к данным особенно важен, поскольку «науку образуют факты, соотношения между ними и толкование этих соотношений. Факты и соотношения надо чтить, как Уголовный кодекс. Хорошо установленные факты неизменны» [13]. Очевидна взаимосвязь и взаимозависимость общих принципов научной работы и подходов к проверке фактов на этапе завершения исследования и оформления его результатов в виде публикации.

Академик А. Мигдал в статье «Отличима ли истина от лжи?», актуальной, как и почти сорок лет назад, подробно рассмотрел ситуации появления недобросовестной интерпретации фактов и отдельно остановился на способах создания того, что сейчас называют дезинформацией. «Вот простой и эффективный прием: фраза вырывается из текста опровергаемой статьи, лишается смысла или приобретает смысл прямо противоположный, становясь удобным объектом для критики. Редкий читатель окажется таким дотошным, чтоб сверить цитаты: он понадеется, что это сделал редактор» [13]. Обязательное участие редактора в проверке фактического материала, о чем мы скажем далее, объясняет, почему именно в теории редактирования была разработана система критериев его оценки еще задолго до того, как появилось понятие «фактчекинг». Эти критерии: точность, достоверность, полнота, новизна, наглядность и выразительность [14]. Первые два критерия непосредственно связаны с фактчекингом, при этом важно, что в научной работе, как и при редакторском вмешательстве в научный текст, они не рассматриваются как синонимичные или взаимозаменяемые. В редакторской трактовке под точностью понимается возможность проверки по уже существующим источникам – от справочно-энциклопедических до любых других, признанных авторитетными. Достоверность – категория непростая, разные науки предлагают разные варианты ее дефиниции. В качестве усредненного значения зафиксировано следующее: «обоснованность, доказательность, бесспорность знания» [15]. Для редактора научного текста достоверность означает прежде всего необходимость «включить» здравый смысл и соотнести событие с объективной реальностью, а также сопоставить с аналогичными событиями того или иного порядка. Последующая проверка на точность при этом не исключается. Понимание сути одного из основных качеств информации представляется очень важным: так формируется алгоритм дальнейших действий при ее проверке. Отметим попутно, что в большинстве публикаций понятие используется как очевидное,

несмотря на то, что нередко встречаются противоположные толкования.

Методологический характер имеют следующие установки при работе с фактами, в научной сфере в первую очередь: установка на ошибку (и даже мнительность), критическое отношение к своим знаниям, владение специфическими приемами и навыками анализа фактического материала, знание общих и специальных авторитетных источников [14]. Современные исследователи проблем фактчекинга обнаруживают аналогичные ориентиры: «рациональное сомнение, профессиональное недоверие, критический подход – именно это дает возможность откалибровать исследовательскую оптику» [3].

О необходимости использовать качественные источники при проверке информации пишут все, кто занимается изучением фактчекинга. Как правило, эти ресурсы обозначают нейтральной лексемой «официальные». На наш взгляд, такое определение не вполне вмещает в себя источниковедческий и фактологический арсенал, необходимый при экспертизе, а именно это должно происходить в научной коммуникации. В терминосистему фактчекинга следует ввести и узаконить понятие «авторитетный источник», которое более терминологично и объемно именно в редакционно-издательском контексте. При этом его значение не идентично принятому, например, в текстологии, где авторитетным считается авторский автограф или авторизованная копия (в условиях цифровизации такие копии могут по техническим причинам подвергаться неумышленным искажениям).

В редакционно-издательской практике знание авторитетных источников считается одной из базовых профессиональных компетенций редактора, а их системное использование традиционно признано одним из важнейших условий подготовки качественной публикации. К авторитетным источникам принято относить в первую очередь выпущенные государственными издательствами энциклопедии, словари, справочники, как общие, так и специализированные (естественно, и их сетевые версии, выложенные на официальных сайтах). В категорию авторитетных источников входят государственные стандарты, правовая и нормативная документация, информация официальных представительств ведущих государственных отраслевых структур. Число авторитетных источников достаточно константно, большинство из них подвергаются конъюнктурным изменениям нечасто, что позволяет составить источниковедческий реестр для всех, кто обеспечивает проверку фактов.

Коллективная ответственность. Рецензенты, эксперты, фактчекеры и гейткиперы. Фактчекинг при всей своей популярности не получил пока однозначного толкования и воспринимается и как услуга, и как отдельная область профессиональной деятельности, о чем ниже, и как форма редакционного контроля или даже просто как «способ доказательства и подтверждения достоверности источника» [3]. Столь же неопределенно выглядит описание функционала и распределение обязанностей. В журналистике по умолчанию считается, что фактчекингом занимается автор текста при участии редактора. В отдельных случаях предлагается приглашать эксперта или научного консультанта, который выступает как эксперт эксперта [16].

В научной сфере процедура оценки и проверки авторского материала всегда была многоступенчатой и сохранилась в таком виде и сейчас, независимо от того, цифровой или бумажный формат у издания. Основные участники процесса: автор – рецензент (как правило два) – редактор – научный редактор – редакционный совет. Число действующих лиц может расти на этапе оценки в случае неоднозначности отзывов и расхождения во мнениях. Казалось бы, такой надежный фильтр исключает возможность проникновения в текст некачественных сведений любого рода, даже самых сложных для оценки, концептуальных. Однако в действительности это не так. По сравнению с доцифровой эпохой, когда не было мощной поддержки высоких технологий и «участок» оценки считался одним из самых уязвимых, ничего не изменилось. О чем свидетельствуют, например, материалы 10-й Международной научно-практической конференции «Научное издание международного уровня: от настоящего к будущему-2022» [17]. Доклады демонстрируют то, что участники конференции всерьез озабочены качеством научных публикаций и уровнем научной экспертизы материалов. (Правда, сам термин «фактчекинг» в кругу ученых и издателей ни разу не упоминался.) Как положительную тенденцию хочется отметить интерес сообщества не только к поиску и аттестации авторов и рецензентов научных журналов, но и редакторов. Их компетенции и навыки должны совершенствоваться с учетом требований цифровой действительности. Рекомендовано даже включить профильное образование редакторов и издателей научной периодики в национальную программу поддержки журналов, а также принять решение о создании ассоциации научных редакторов [17].

Показательно, что в научных коммуникациях, как, впрочем, и в журналистике, никто не берется устанавливать степень ответственности действующих лиц, что, на наш взгляд, также снижает эффективность фактчекинга. И дело, конечно, не в поисках «крайнего», а в технологической целесообразности разделения функций с учетом функционального статуса информации. Полагаем, что это одна из причин, по которой в номенклатуре издательских профессий появились новые «коммуникационные» специальности, не вполне однозначные по их месту в профессиональной и должностной иерархии. Появился, например, фактчекер, «человек, который выписывает в столбик все факты в тексте и перепроверяет их по достоверным источникам» [16]. Позиции такого специалиста в информационной сфере укрепились столь основательно, что даже создан неформальный альянс фактчекеров, который видит свои задачи в том, чтобы «продвигать идеи фактчекинга, медиаграмотности и критической автономии граждан» [18].

Еще одна новая фигура в коммуникационном пространстве – гейткипер (от англ. gatekeeper – дословно «страж ворот», или привратник). Гейткипинг – явление не новое – получил распространение во многих сферах деятельности. Вполне понятен интерес к нему и журналистики. Актуальность процедур, связанных с «фильтрацией» информации перед публикацией, то есть с отбором на основе качественной объективной (самое трудное) оценки, очевидна. Обязанности гейткипера в медиа, судя по немногочисленным публикациям на эту тему, выполняют люди, профессия которых и должностной статус не названы. В реальности экспертами такого рода могут быть и бывают издатели и учредители изданий, сами авторы, рецензенты и (применительно к цифровым медиа) пользователи. При этом навыки контроля за качеством предназначенных для распространения материалов всегда входили в профессиограмму редактора [19].

Хотелось бы еще раз обратить внимание на то, что эти фигуранты информационной деятельности в значительной степени повторяют функционал традиционного редактора научных текстов. И еще более важная констатация: искусственное внедрение все новых и новых действующих лиц в систему проверки точности и достоверности фактов не решит проблему ликвидации многочисленных ошибок.

Искусственный интеллект и фактчекинг. В соответствии с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года», утвержденной в Российской Федерации в 2019 г., «искусственный интеллект – комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека» [20]. Сейчас национальные стратегии развития искусственного интеллекта существуют более чем в 30 странах, что привело к борьбе за лидерство и, соответственно, к разработке новой сетевой среды. Такие технологии, как компьютерное зрение, обработка естественного языка, распознавание речи и другие, позволяют применять его при работе с базами данных, машинном переводе, сложных вычислениях, что привело к значительной экономии времен, в том числе и в научной деятельности. Это важно, поскольку 90 процентов используемой информации появилось за последние два года, а поисковые системы (например, Google) за одну минуту обрабатывают до 4 миллионов запросов [21]. В то же время увеличиваются и риски, связанные с достоверностью получаемых сведений. Вот лишь один из примеров: «Гугловский механизм искусственного интеллекта сам стал одной из жертв. Им манипулировала история, которая создала много шумихи вокруг стрельбы в Лос-Анджелесе. В том случае сам Google счел, что это реальная история, и вознес ее в верхние строки поиска. А на самом деле история была фейковая. Получилось, что Google стал источником дезинформации, без умысла, просто не зная об этом. И это не единственный случай» [2].

Один из наиболее известных примеров «творчества» искусственного интеллекта – сотни якобы научных статей, сгенерированных компьютерной программой SCIgen. Эти статьи (с гипотезами, определениями, графиками, выводами и библиографией) были опубликованы в научных журналах и в материалах конференций, попали в поисковые системы, стали цитируемыми (подробно об этом методе в статье [22]). С многочисленными примерами лженаучных статей, полностью сгенерированных программой SCIgen, можно ознакомиться по адресу https://hmong.ru/wiki/SCIgen. В данном случае проблема для фактчекера состоит в том, что известно о части таких статей, в то время как некоторые остались в открытом доступе и могут быть использованы неопытными авторами. Здесь автоматическая верификация не принесет положительного результата, так как искусственный интеллект не обладает критическим мышлением, который метафорично можно назвать «культурой сомнения».

Созданные с помощью нейросетей материалы (не только вербальные, но и изобразительные) сложно, а иногда и невозможно отличить от тех, в которых речь идет о реальных событиях, людях и произведениях. Проблема в том, что при создании собственных статей, монографий и курсов лекций авторы (в первую очередь молодые, полностью полагающиеся на автоматическую верификацию) могут неумышленно распространять недостоверные сведения, строить на их основании гипотезы, делать выводы и т. д. На наш взгляд, в этой связи научному сообществу предстоит выработать новые правовые и этические нормы, так как сам по себе искусственный интеллект, используемый при фактчекинге, пока не способен учитывать морально-нравственные и юридические тонкости. Например, он может найти в интернете персональные данные, которые еще не удалены по требованию суда, использовать порочащую или фейковую информацию, нарушать интеллектуальные права. Обязательно возникнет вопрос о правосубъектности (не только об исключительных правах, но и об авторстве созданных искусственным интеллектом материалов). Созданный ЮНЕСКО международный коллектив экспертов разработал глобальный нормативный акт об этических аспектах искусственного интеллекта, но этот документ является лишь рекомендацией, о которой сказано, что «ни один глобальный инструмент не охватывает все области, которые определяют развитие и применение ИИ в рамках подхода, ориентированного на человека» [23]. Сейчас в России разрабатываются государственные стандарты в области искусственного интеллекта (всего их будет 217, информация об уже принятых размещена в интернете). Они призваны обеспечить безопасность, прозрачность, надежность и, что важно, – доверие, о чем отдельно сказано в ГОСТ Р 59276—2020. Безусловно, программисты будут совершенствовать алгоритмы, расширять функциональность, но при создании и подготовке к обнародованию научного произведения человеческий фактор должен оставаться решающим (на уровне ответственности автора и редактора, в обязанности которых входит фактчекинг). Поэтому одним из важных моментов является создание новых и регулярное обновление действующих официальных ресурсов, которые должны быть в обязательном списке для фактчекинга. Если исследователь пишет о здравоохранении, то он (а впоследствии и редактор), зная об обилии информации в этой отрасли и о подвижности приоритетов в области медицины, обратится к сайту Росздравнадзора, проверит реестр медицинских изделий и изготовителей, регистрационный номер и дату регистрации, срок действия регистрационного удостоверения, а в случае сомнения обратится к официальным сайтам профессионально-экспертных сообществ или к составленному Роскомнадзором перечню сетевых ресурсов, которые содержат недостоверную информацию. Для поиска людей по имени и фамилии редакторы часто используют сервис webmii.com; для идентификации сайтов и доменных имен – https://whois.domaintools.com/; для проверки сведений о классических литературных произведениях и их авторах – сайты http://feb-web.ru/ (Фундаментальная электронная библиотека») или https://rusneb.ru/ (Национальная электронная библиотека), для работы с нормативными правовыми актами – https://www.garant.ru/ или http://www.consultant.ru/ и т. д. Второй путь – дополнительное обучение редакторов научных изданий, которые будут готовы использовать новейшие программы и разработки (например, апробированную российской компанией ABBYY технологию Adaptive Document Recognition, которая «распознает оформление страниц, отделяет текст от нетекстового контента, определяет роль таких элементов, как колонтитулы и проверяет логическую структуру» [24]. (Это может быть эффективным лишь при условии, что пользователи (авторы и эксперты) обладают критическим мышлением и высоким уровнем медиаграмотности).

В зоне риска при фактчекинге остаются преобразование голосового (аудио) файла в вербальный письменный текст; использование машинного перевода, при котором не всегда учитываются метафоры, многозначность термина и контекст; отсутствие альтернативного источника информации; игнорирование первоисточника при работе с «вторичными» цитатами (применение автором метода «копипаст»); возможность ссылок в статье на сгенерированный компьютерной программой случайный текст (мистификацию).

На данный момент искусственный интеллект специалисты разделяют на два вида: существующий «слабый» (перевод, вычисления, игры) и прогнозируемый «сильный», который будет решать «широкий спектр интеллектуальных задач как минимум наравне с человеческим разумом» и характеризоваться «глубоким пониманием и переводом сложного текста, сложными научными выводами, полноценным общением с человеком, эмпатией» [21]. Но пока он еще не создан, потому в условиях быстрого появления и стремительного распространения материалов, а также моментального доступа к ним миллионов пользователей, правдивость и достоверность информации будет находиться в прямой зависимости от личной и социальной ответственности авторов научных статей (верификация), редакторов (фактчекинг) и читателей (критический подход к контенту, публичная оценка недостатков).