Jak stawiać tamy zalewowi fake news, gasić w zarodku epidemie ściem, odróżniać prawdę od postprawdy, oceniać wiarygodność treści, a wreszcie jak budować marki w czasach reputation economy.

1. Wiarygodność w
czasach fake news,
pranków, postprawdy
oraz powszechnej
cyfrowej ściemy
Michał Kreczmar, PwC
Dyrektor, Transformacja Cyfrowa
Orson Welles: H.G. Wells, The War of the Worlds. CBS 30.10.1938, © Bettmann/CORBIS
www.pwc.pl

2. 2
Ściema reklamowa

3. 3
Ściema celebrycka

4. 4
Ściema polityczna

5. 5
Ściema historyczna

6. 6
Ściema naukowa

7. 7
Ściema sportowa

8. 8
Ściema modowa

9. 9
Ściema technologiczna/
startupowa

10. 10
Ściema jako model
biznesowy/reve

11. 11
Mistrzowie ściemy

12. 12
Fake news w dobie postprawdy:
Cambridge Analytica a kampania Trumpa

13. 13
Kto to jest? Czy ja to Kreczmar? Ktoś sprawdził?
Jak żyć?
Co ja właściwie mogę dla Was zrobić:
Jak odróżnić fake?
Jak produkować wiarygodne treści?

14. Szczypta teorii: Źródła informacji
14
Prymarne (pierwotne, oryginalne)
Dokumenty w formie i treści, w jakiej sporządził je autor, np. artykuły naukowe,
dziennikarskie itd.
Pochodne
Opracowania przygotowywane na podstawie dokumentów pierwotnych,
przestawiają informacje analityczno-syntetyczne z dokumentów prymarnych np.
omówienia, streszczenia, opracowania
Wtórne
Kopie dokumentów odzwierciedlające ich pełne i niezmienne cechy pod względem
treści, a często formy, sporządzone z dokumentu prymarnego lub pochodnego,
wykonane różnymi technikami np. c&p, kserokopie, fotokopie, mikrofisze, wydruki

15. A w erze digital? Zacznijmy od źródeł przekierowania
15
Wyszukiwarki (paid, organic)
Social media (paid, organic)
E-maile (paid, organic)
Komunikatory (paid, organic)
Reklamy (display, wideo, ogłoszenia, sponsoringi, native, mobile, remarketing,
programmatic…)
Rekomendacje (paid, organic)
Przekierowania (linki, deeplinki/apps, fora itd.)
…
Kto tym steruje? Ludzie czy algorytmy platform cyfrowych

16. 16

17. 17
• Website, apka, czy treści na platformie?
FB/Messanger/Snap itd.
• Domena/URL/Apka do kogo należy?
Czy można określić właściciela (whois)?
• Bezpieczeństwo, szyfrowanie itd.

18. 18
Wiarygodność:
• Źródła, wydawcy, autora np. kto finansuje,
albo kto ma interes w publikacji danych,
• Kto się reklamuje, jak utrzymuje się medium,
z czego (reklama, sprzedaż, ngo, public…)
• & Głębokie Gardło
• Forma/charakter prawny serwisu?

19. 19
Cechy formalne
• Data (aktualna? aktualizacja?)
• Autor (sprawdzić inne publikacje
tego autora – autorytet, czy są
dane kontaktowe do autora)

20. 20
Co w środku:
• Jaka forma treści (esej, reportaż, wywiad, analiza etc.)
• Ile ciasta w cieście: ile zajmują fakty (dane, wyniki badań, statystyki
oraz ich źródła) vs opinie autora, redakcji, wydawcy, sponsora…
• Powołania się, bibliografia/linki, testimoniale, eksperci, cytaty (kogo
cytują? Sprawdzić kim ta osoba jest? Czy cytat to nie c&p z innego
źródła?)
• Update’y, aktualizacje, korekty > uwaga na ciągłą zmienność treści
• Język: emocjonalny, obiektywny, żargon branżowy, sensacyjność,
błędy językowe/ortograficzne, czarny PR vs astroturfing

21. 21
• Ilustracje, grafiki, zdjęcia,
wideo, ich źródła,
• Linki czy embedy?

22. 22
Komentarze pod tekstem i reakcje
autora, redakcji, wydawcy

23. 23
Stopki:
• About us, disclaimery – autora,
medium, afiliacje, misja, skład
redakcji, kontakty, adres, copyright,
polityka prywatności, procedury
przetwarzania danych, polityka
bezpieczeństwa danych etc.

24. 24
• Profesjonalny wygląd i
działanie medium,
• UX/UI,
• brak błędów
działania/wyświetlania

25. Na koniec
25
Cross check
Ile wiarygodnych źródeł potwierdza informację? Wiarygodne czyli np. rejestry
państwowe, media opiniotwórcze a nie wiki. A może to satyra? Czy treści jest c&p,
czy dodana jest jakaś nowa jakość?
Ocena ryzyka
Ile może kosztować propagacja nieprawdy? „Dupochron” powołanie się na inne źródło
Co z homeless media?
Konsultacja z ekspertem branżowym, mediami branżowymi, opiniami z rynku
Krytyczne podejście, brak zaufania, wiarygodność jako podstawa własnego
biznesu > Reputation economy
Googlować, Face’ować, analizować

26. 26
A technologia i tak załatwi nam nieodróżnialność fake od
not fake CGI, AI, voice, Big Data… at scale

27. 27
There are three kinds of lies:
lies, damned lies, and statistics
Mark Twain
Benjamin Disraeli

28. 28
Michał Kreczmar
Director
Digital Transformation, PwC
michal.kreczmar@pl.pwc.com http://pl.linkedin.com/in/michalkreczmar
https://www.facebook.com/krecz
http://www.slideshare.net/krecz