TEDSalon London Fall 2012
Markham Nolan: How to separate fact and fiction online
มาร์คแฮม โนแลน (Markham Nolan): วิธีแยกข้อเท็จจริงกับนิยายบนโลกออนไลน์ออกจากกัน
Filmed:
Readability: 3.7
1,386,207 views
เมื่อการพูดนี้จบลง จะมีวีดีโอเพิ่มขึ้น 864 ชั่วโมงบน YouTube และ รูปภาพเพิ่มขึ้น 2.5 ล้านรูปบน Facebook และ Instagram แล้วเราจะมองผ่านความท่วมท้นนี้ได้อย่างไร? ที่ TED Salon ในลอนดอน มาร์คแฮม โนแลน แบ่งปันเทคนิคการสืบค้นที่เขาและทีมของเขาใช้ในการพิสูจน์ข้อเท็จจริงแบบทันการณ์ เพื่อให้คุณได้รู้ว่า รูปเทพีเสรีภาพได้ถูกตกแต่งหรือไม่ หรือวีดีโอที่หลุดออกมาจากซีเรียเป็นของจริงหรือไม่
Markham Nolan - Journalist
The managing editor of Storyful.com, Markham Nolan has watched journalism evolve from the pursuit of finding facts to the act of verifying those floating in the ether. Full bio
The managing editor of Storyful.com, Markham Nolan has watched journalism evolve from the pursuit of finding facts to the act of verifying those floating in the ether. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
I've been a journalist now since I was about 17,
0
635
2621
ผมเป็นนักข่าวตั้งแต่ผมอายุ 17
00:19
and it's an interesting industry to be in at the moment,
1
3256
3560
และมันเป็นแวดวงที่น่าสนใจที่จะเข้ามาอยู่ในตอนนี้
00:22
because as you all know, there's a huge amount of upheaval
2
6816
2336
เพราะอย่างที่รู้ๆกันอยู่ มันมีความวุ่นวายมากมาย
00:25
going on in media, and most of you probably know this
3
9152
2480
กำลังเกิดขึ้นในสื่อ
และพวกคุณส่วนใหญ่ก็อาจจะรู้เรื่องนี้
และพวกคุณส่วนใหญ่ก็อาจจะรู้เรื่องนี้
00:27
from the business angle, which is that the business model
4
11632
3223
จากมุมมองทางธุรกิจ
นั่นก็คือว่า
นั่นก็คือว่า
00:30
is pretty screwed, and as my grandfather would say,
5
14855
2943
โมเดลธุรกิจค่อนข้างจะมีปัญหา
ก็อย่างที่ปู่ผมคงจะพูดว่า
ก็อย่างที่ปู่ผมคงจะพูดว่า
00:33
the profits have all been gobbled up by Google.
6
17798
2714
กำไรต่างๆถูกสวาปามไปหมดโดยกูเกิ้ล
00:36
So it's a really interesting time to be a journalist,
7
20512
2344
เพราะงั้น นี่เป็นเวลาที่น่าสนใจจริงๆที่จะทำอาชีพนักข่าว
00:38
but the upheaval that I'm interested in is not on the output side.
8
22856
3084
แต่ความวุ่นวายที่ผมสนใจไม่ใช่ในด้านของผลลัพธ์
00:41
It's on the input side. It's concern with
9
25940
3095
แต่มันอยู่ในด้านของปัจจัยนำเข้า
มันเกี่ยวข้องกับ
มันเกี่ยวข้องกับ
00:44
how we get information and how we gather the news.
10
29035
2498
วิธีการที่เราได้รับข้อมูล และวิธีที่เรารวบรวมข่าวสาร
00:47
And that's changed, because we've had a huge shift
11
31533
3071
และมันได้เปลี่ยนไป เพราะมีการเคลื่อนย้ายขนานใหญ่
00:50
in the balance of power from
12
34604
2238
ในดุลแห่งอำนาจ
00:52
the news organizations to the audience.
13
36842
2017
จากองค์กรข่าว สู่ผู้ชม
00:54
And the audience for such a long time was in a position
14
38859
2215
และเป็นช่วงระยะเวลานานมากเหลือเกิน
ที่ผู้ชมนั้นตกอยู่ในสภาวะ
ที่ผู้ชมนั้นตกอยู่ในสภาวะ
00:56
where they didn't have any way of affecting news
15
41074
2690
ที่พวกเขาไม่สามารถส่งผลอะไรต่อข่าวสารได้
00:59
or making any change. They couldn't really connect.
16
43764
2267
หรือสร้างความเปลี่ยนแปลงอะไรได้
พวกเขาไม่สามารถเชื่อมต่อกับมันได้จริงๆ
พวกเขาไม่สามารถเชื่อมต่อกับมันได้จริงๆ
01:01
And that's changed irrevocably.
17
46031
1476
แล้วนั่นก็ได้เปลี่ยนไปอย่างไม่มีทางย้อนกลับ
01:03
My first connection with the news media was
18
47507
2889
การเชื่อมโยงกันครั้งแรกระหว่างผมกับสื่อคือ
01:06
in 1984, the BBC had a one-day strike.
19
50396
3811
เมื่อปี 1984 ที่ BBC มีการประท้วงหยุดงานหนึ่งวัน
01:10
I wasn't happy. I was angry. I couldn't see my cartoons.
20
54207
3288
ผมไม่มีความสุขเลย ผมโกรธ
ผมไม่สามารถดูการ์ตูนได้
ผมไม่สามารถดูการ์ตูนได้
01:13
So I wrote a letter.
21
57495
2547
ผมก็เลยเขียนจดหมาย
01:15
And it's a very effective way of ending your hate mail:
22
60042
2849
และวิธีการลงท้ายที่ได้ผลมากสำหรับจดหมายด่าก็คือ
01:18
"Love Markham, Aged 4." Still works.
23
62891
3087
"รักนะ มาร์คแฮม, 4 ขวบ"
ถึงตอนนี้ก็ยังได้ผล
ถึงตอนนี้ก็ยังได้ผล
01:21
I'm not sure if I had any impact on the one-day strike,
24
65978
3011
ผมไม่แน่ใจว่า
ผมได้ส่งผลกระทบอะไรกับการหยุดงานครั้งนั้นรึเปล่า
ผมได้ส่งผลกระทบอะไรกับการหยุดงานครั้งนั้นรึเปล่า
01:24
but what I do know is that it took them three weeks to get back to me.
25
68989
2682
แต่ที่ผมรู้ก็คือ มันเป็นเวลา 3 สัปดาห์เลยทีเดียว
กว่าที่พวกเขาจะตอบกลับหาผม
กว่าที่พวกเขาจะตอบกลับหาผม
01:27
And that was the round journey. It took that long for anyone
26
71671
2160
และนั่นคือการเดินทางไปกลับ [ของจดหมาย]
มันก็ใช้เวลาประมาณนั้นแหละ ไม่ว่าจะเป็นใครก็แล้วแต่
มันก็ใช้เวลาประมาณนั้นแหละ ไม่ว่าจะเป็นใครก็แล้วแต่
01:29
to have any impact and get some feedback.
27
73831
2193
ในการที่จะสร้างผลกระทบ
และได้รับการตอบกลับ
และได้รับการตอบกลับ
01:31
And that's changed now because, as journalists,
28
76024
2482
และตอนนี้ มันเปลี่ยนไปแล้ว
เพราะ ในฐานะนักข่าว
เพราะ ในฐานะนักข่าว
01:34
we interact in real time. We're not in a position
29
78506
3166
เราต้องโต้ตอบทันควัน
เราไม่ได้อยู่ในสถานะ
เราไม่ได้อยู่ในสถานะ
01:37
where the audience is reacting to news.
30
81672
2334
ที่ผู้ชมตอบกลับข่าวสาร
01:39
We're reacting to the audience, and we're actually relying on them.
31
84006
3757
เราต่างหากที่ตอบกลับผู้ขม
และเราต่างหากที่พึ่งพาพวกเขาอยู่
และเราต่างหากที่พึ่งพาพวกเขาอยู่
01:43
They're helping us find the news. They're helping us
32
87763
2386
พวกเขาช่วยเราหาข่าว
พวกเขาช่วยเรา
พวกเขาช่วยเรา
01:46
figure out what is the best angle to take and what is the stuff that they want to hear.
33
90149
4770
มองหามุมมองที่ดีที่สุด
และเรื่องราวอะไรที่พวกเขาอยากได้ยิน
และเรื่องราวอะไรที่พวกเขาอยากได้ยิน
01:50
So it's a real-time thing. It's much quicker. It's happening
34
94919
3904
เพราะงั้น มันเป็นเรื่องการทันการณ์ มันเร็วกว่ามาก
มันเกิดขึ้นบนฐานของความต่อเนื่อง
มันเกิดขึ้นบนฐานของความต่อเนื่อง
01:54
on a constant basis, and the journalist is always playing catch up.
35
98823
5917
และนักข่าวก็มักจะอยู่ในบทบาทของการไล่ตามให้ทัน
02:00
To give an example of how we rely on the audience,
36
104740
2633
ยกตัวอย่างหนึ่งของการที่เราพึ่งพาผู้ชม
02:03
on the 5th of September in Costa Rica, an earthquake hit.
37
107373
4537
เมื่อวันที่ 5 กันยายน เกิดเหตุแผ่นดินไหวขึ้นในคอสตาริกา
02:07
It was a 7.6 magnitude. It was fairly big.
38
111910
2326
ความรุนแรงอยู่ที่ 7.6 (ริคเตอร์)
มันค่อนข้างใหญ่ทีเดียว
มันค่อนข้างใหญ่ทีเดียว
02:10
And 60 seconds is the amount of time it took
39
114236
2880
และ 60 วินาทีเป็นเวลาที่มันใช้
02:13
for it to travel 250 kilometers to Managua.
40
117116
2565
ในการเดินทาง 250 กิโลเมตร ไปยังมานากัว (Managua)
02:15
So the ground shook in Managua 60 seconds after it hit the epicenter.
41
119681
4145
ดังนั้น แผ่นดินไหวเกิดขึ้นที่มานากัว
60 วินาที หลังจากที่มันเกิดขึ้น ณ จุดศูนย์กลาง
60 วินาที หลังจากที่มันเกิดขึ้น ณ จุดศูนย์กลาง
02:19
Thirty seconds later, the first message went onto Twitter,
42
123826
2656
30 วินาทีถัดมา ข้อความแรกก็ปรากฏบนทวิตเตอร์
02:22
and this was someone saying "temblor," which means earthquake.
43
126482
2861
และนี่ก็คือใครบางคนกำลังพูดว่า "temblor"
ที่แปลว่า แผ่นดินไหว
ที่แปลว่า แผ่นดินไหว
02:25
So 60 seconds was how long it took
44
129343
2337
เพราะงั้น 60 วินาทีเป็นเวลาที่
02:27
for the physical earthquake to travel.
45
131680
1906
แผ่นดินไหวใช้เวลาในการเดินทางจริงๆ
02:29
Thirty seconds later news of that earthquake had traveled
46
133586
2560
30 วินาทีหลังจากนั้น
เป็นเวลาที่ข่าวของแผ่นดินไหวใช้เดินทาง
เป็นเวลาที่ข่าวของแผ่นดินไหวใช้เดินทาง
02:32
all around the world, instantly. Everyone in the world,
47
136146
2974
ไปทั่วโลกในทันทีทันใด
โดยสมมุติฐาน ทุกคนบนโลก
โดยสมมุติฐาน ทุกคนบนโลก
02:35
hypothetically, had the potential to know that an earthquake
48
139120
3197
มีโอกาสที่จะได้รู้ว่า แผ่นดินไหว
02:38
was happening in Managua.
49
142317
2414
กำลังเกิดขึ้นในมานากัว
02:40
And that happened because this one person had
50
144731
2351
และนั่นเกิดขึ้นเพราะคนหนึ่งคนนี้
02:42
a documentary instinct, which was to post a status update,
51
147082
3949
มีสัญชาตญาณของการบันทึกความจริง
ซึ่งก็คือการเขียนลงไปในการอัพเดทสถานะ
ซึ่งก็คือการเขียนลงไปในการอัพเดทสถานะ
02:46
which is what we all do now, so if something happens,
52
151031
2532
ซึ่งก็เป็นสิ่งที่พวกเราทุกคนทำกันในปัจจุบัน
ถ้ามีอะไรเกิดขึ้น
ถ้ามีอะไรเกิดขึ้น
02:49
we put our status update, or we post a photo,
53
153563
2082
เราก็จะเขียนลงไปในการอัพเดทสถานะ
หรือไม่ก็โพสต์รูปภาพ โพสต์วีดีโอ
หรือไม่ก็โพสต์รูปภาพ โพสต์วีดีโอ
02:51
we post a video, and it all goes up into the cloud in a constant stream.
54
155645
3778
และทั้งหมดนี้ก็ขึ้นไปยังคลาวด์ (cloud)
ซึ่งอยู่ในกระแสข้อมูลต่อเนื่อง
ซึ่งอยู่ในกระแสข้อมูลต่อเนื่อง
02:55
And what that means is just constant,
55
159423
2761
ซึ่งนั่นก็หมายความว่า ข้อมูลต่อเนื่องมหาศาล
02:58
huge volumes of data going up.
56
162184
2406
เพิ่มสูงขึ้นๆ
03:00
It's actually staggering. When you look at the numbers,
57
164590
2281
จริงๆแล้ว มันทำให้เรามึนได้เลยล่ะ
ถ้าคุณดูที่สถิติตัวเลข
ถ้าคุณดูที่สถิติตัวเลข
03:02
every minute there are 72 more hours
58
166871
2991
ทุกหนึ่งนาที มีวีดีโอความยาว
03:05
of video on YouTube.
59
169862
1382
72 ชั่วโมง เพิ่มขึ้นบนยูทูป (You Tube)
03:07
So that's, every second, more than an hour of video gets uploaded.
60
171244
3282
นั่นก็คือ ทุกหนึ่งวินาที
มีวีดีโอความยาวมากกว่าหนึ่งชั่วโมงถูกอัพโหลด
มีวีดีโอความยาวมากกว่าหนึ่งชั่วโมงถูกอัพโหลด
03:10
And in photos, Instagram, 58 photos are uploaded to Instagram a second.
61
174526
4256
และในด้านภาพถ่าย ในอีนสตาแกรม
58 รูปถูกอัพโหลดบนอินสตาแกรมในทุกหนึ่งวินาที
58 รูปถูกอัพโหลดบนอินสตาแกรมในทุกหนึ่งวินาที
03:14
More than three and a half thousand photos go up onto Facebook.
62
178782
3756
มากกว่า 3,500 รูป ถูกโพสต์ในเฟซบุค
03:18
So by the time I'm finished talking here, there'll be 864
63
182538
3708
เพราะงั้น ตอนที่ผมพูดเสร็จ
ก็จะมีวีดีโอเพิ่มมากขึ้น
ก็จะมีวีดีโอเพิ่มมากขึ้น
03:22
more hours of video on Youtube than there were when I started,
64
186246
3618
864 ชั่วโมงในยูทูบ เทียบกับก่อนที่ผมเริ่มพูด
03:25
and two and a half million more photos on Facebook and Instagram than when I started.
65
189864
3863
และมีรูปเพิ่มมากขึ้น 2.5 ล้านรูปในเฟซบุคและอินสตาแกรม
เทียบกับตอนที่ผมเริ่มพูด
เทียบกับตอนที่ผมเริ่มพูด
03:29
So it's an interesting position to be in as a journalist,
66
193727
3932
เพราะงั้น มันเป็นอะไรที่น่าสนใจมาก
กับการตกอยู่ในสถานะของนักข่าว
กับการตกอยู่ในสถานะของนักข่าว
03:33
because we should have access to everything.
67
197659
2416
เพราะเราน่าจะได้มีช่องทางเข้าถึงทุกอย่าง
03:35
Any event that happens anywhere in the world, I should be able to know about it
68
200075
2898
เหตุการณ์อะไรก็แล้วแต่ที่เกิดขึ้นบนโลกนี้
ผมควรจะได้รู้มัน
ผมควรจะได้รู้มัน
03:38
pretty much instantaneously, as it happens, for free.
69
202973
3931
ค่อนข้างจะทันทีทันใด ณ ขณะที่มันเกิดเลยล่ะ
และมันก็ฟรีด้วย
และมันก็ฟรีด้วย
03:42
And that goes for every single person in this room.
70
206904
3165
และมันก็เป็นเช่นนั้นกับทุกคนในห้องนี้ด้วย
03:45
The only problem is, when you have that much information,
71
210069
2610
ปัญหาเดียวที่มีก็คือ เมื่อคุณมีข้อมูลมากขนาดนั้น
03:48
you have to find the good stuff, and that can be
72
212679
2287
คุณต้องหาสิ่งดีๆให้เจอ
และนั่นก็ยากอย่างเหลือเชื่อเลยทีเดียว
และนั่นก็ยากอย่างเหลือเชื่อเลยทีเดียว
03:50
incredibly difficult when you're dealing with those volumes.
73
214966
1988
เมื่อคุณต้องต่อกรกับข้อมูลปริมาณขนาดนี้
03:52
And nowhere was this brought home more than during
74
216954
2319
และมันก็ชัดเจนมากที่สุด ในช่วงของการเกิดเฮอริเคนแซนดี้
03:55
Hurricane Sandy. So what you had in Hurricane Sandy was
75
219273
2904
สิ่งที่คุณจะได้เจอในระหว่างเฮอริเคนแซนดี้ก็คือ
03:58
a superstorm, the likes of which we hadn't seen for a long time,
76
222177
3027
โคตรพายุ แบบที่เราไม่ได้เห็นมาเป้นเวลานาน
04:01
hitting the iPhone capital of the universe -- (Laughter) --
77
225204
3143
โจมตีไปที่ไอโฟน ซึ่งเป็นศูนย์กลางของจักรวาลนี้
(เสียงหัวเราะ)
(เสียงหัวเราะ)
04:04
and you got volumes of media like we'd never seen before.
78
228347
4215
และคุณก็จะได้รับสื่อจำนวนมากแบบที่เราไม่เคยเจอมาก่อน
04:08
And that meant that journalists had to deal with fakes,
79
232562
2744
และนั่นหมายความว่า
นักข่าวจะต้องต่อกรกับข้อมูลปลอมต่างๆ
นักข่าวจะต้องต่อกรกับข้อมูลปลอมต่างๆ
04:11
so we had to deal with old photos that were being reposted.
80
235306
2916
เราต้องต่อกรกับรูปภาพเก่าๆที่ถูกนำมาโพสต์ซ้ำ
04:14
We had to deal with composite images
81
238222
2248
เราต้องต่อกรกับภาพ
04:16
that were merging photos from previous storms.
82
240470
3183
ที่รวมเอาภาพจากพายุก่อนหน้าเข้าด้วยกัน
04:19
We had to deal with images from films like "The Day After Tomorrow." (Laughter)
83
243653
5234
เราต้องต่อกรกับภาพที่มาจากหนังต่างๆ
เช่น จาก "The Day After Tomorrow" (เสียงหัวเราะ)
เช่น จาก "The Day After Tomorrow" (เสียงหัวเราะ)
04:24
And we had to deal with images that were so realistic
84
248887
2834
และเราต้องต่อกรกับภาพที่ดูเหมือนจริงมากๆ
04:27
it was nearly difficult to tell if they were real at all.
85
251721
2370
แต่มันก็ยากที่จะบอกได้ว่าภาพพวกนี้จรืงหรือเปล่า
04:29
(Laughter)
86
254091
4313
(เสียงหัวเราะ)
04:34
But joking aside, there were images like this one from Instagram
87
258404
3724
วางมุกตลกเอาไว้ก่อน
มันมีรูปหลายๆรูป อย่างรูปนี้ บนอินสตาแกรม
มันมีรูปหลายๆรูป อย่างรูปนี้ บนอินสตาแกรม
04:38
which was subjected to a grilling by journalists.
88
262128
2276
ซึ่งได้รับการวิจารณ์เอามากๆในหมู่นักข่าว
04:40
They weren't really sure. It was filtered in Instagram.
89
264404
2233
พวกเขาไม่แน่ใจเลย
มันเป็นรูปที่ผ่านการตกแต่งในอินสตาแกรม
มันเป็นรูปที่ผ่านการตกแต่งในอินสตาแกรม
04:42
The lighting was questioned. Everything was questioned about it.
90
266637
2523
แสงดูน่าสงสัย ทุกอย่างดูน่าสงสัย
04:45
And it turned out to be true. It was from Avenue C
91
269160
2293
แล้วมันก็กลายเป็นว่านี่เป็นรูปจรืง
มันมาจาก Avenue C
มันมาจาก Avenue C
04:47
in downtown Manhattan, which was flooded.
92
271453
2160
ในตัวเมืองแมนฮัตตัน ซึ่งถูกน้ำท่วม
04:49
And the reason that they could tell that it was real
93
273613
2100
และเหตุผลที่พวกเขาได้รู้ว่ามันจริง
04:51
was because they could get to the source, and in this case,
94
275713
2089
ก็เพราะพวกเขาเจอแหล่งข่าว
04:53
these guys were New York food bloggers.
95
277802
2107
ซึ่งในกรณีนี้ ก็คือบล็อกเกอร์ด้านอาหารในนิวยอร์ก
04:55
They were well respected. They were known.
96
279909
2030
พวกเขาเป็นที่เคารพ พวกเขาเป็นที่รู้จัก
04:57
So this one wasn't a debunk, it was actually something that they could prove.
97
281939
3092
เพราะงั้น รูปนี้ก็ไม่ใช่ของปลอม
มันเป็นอะไรที่พิสูจน์ได้
มันเป็นอะไรที่พิสูจน์ได้
05:00
And that was the job of the journalist. It was filtering all this stuff.
98
285031
2918
และนั่นก็เป็นงานหนึ่งของนักข่าว
นั่นก็คือ การกรองสิ่งเหล่านี้
นั่นก็คือ การกรองสิ่งเหล่านี้
05:03
And you were, instead of going and finding the information
99
287949
2711
และแทนที่คุณจะออกไปหาข้อมูล แล้วนำกลับมันมาสู่ผู้อ่าน
05:06
and bringing it back to the reader, you were holding back
100
290660
2567
คุณกลับกำลังครอบครอง
05:09
the stuff that was potentially damaging.
101
293227
2060
สิ่งที่มีศักยภาพในการก่อให้เกิดความเสียหายได้
05:11
And finding the source becomes more and more important --
102
295287
2958
และการค้นหาแหล่งข่าว
ก็กลายมาเป็นสิ่งที่สำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ
ก็กลายมาเป็นสิ่งที่สำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ
05:14
finding the good source -- and Twitter is where most journalists now go.
103
298245
3734
โดยเฉพาะการค้นหาแหล่งข่าวที่ดี
ทวิตเตอร์เป็นแหล่งหนึ่งที่นักข่าวทุกวันนี้ใช้กัน
ทวิตเตอร์เป็นแหล่งหนึ่งที่นักข่าวทุกวันนี้ใช้กัน
05:17
It's like the de facto real-time newswire,
104
301979
3153
มันเหมือนเป็นสายข่าวแบบทันเหตุการณ์อย่างแท้จริง
05:21
if you know how to use it, because there is so much on Twitter.
105
305132
2967
ถ้าคุณรู้ว่าจะใช้มันยังไงน่ะนะ
เพราะมันมีอะไรมากมายเหลือเกินในทวิตเตอร์
เพราะมันมีอะไรมากมายเหลือเกินในทวิตเตอร์
05:23
And a good example of how useful it can be
106
308099
2385
และตัวอย่างที่ดีที่ว่ามันจะเป็นประโยชน์
และยุ่งยากด้วย ได้ยังไง
และยุ่งยากด้วย ได้ยังไง
05:26
but also how difficult was the Egyptian revolution in 2011.
107
310484
3533
ก็คือการปฏิวัติอียิปต์เมื่อปี 2011
05:29
As a non-Arabic speaker, as someone who was looking
108
314017
2646
ด้วยความที่ผมไม่ใช่คนอาหรับ
ในฐานะเป็นคนหนึ่งที่มองมาจากข้างนอก
ในฐานะเป็นคนหนึ่งที่มองมาจากข้างนอก
05:32
from the outside, from Dublin,
109
316663
2301
จากดับบลิน
05:34
Twitter lists, and lists of good sources,
110
318964
1792
รายชื่อของ ทวิตเตอร์ แหล่งข่าวชั้นดี และผู้คน
05:36
people we could establish were credible, were really important.
111
320756
3622
ที่น่าเชื่อถือนั้น สำคัญมากๆ
05:40
And how do you build a list like that from scratch?
112
324378
2509
แล้วคุณจะสร้างรายชื่อพวกนั้นจากศูนย์ได้ยังไง?
05:42
Well, it can be quite difficult, but you have to know what to look for.
113
326887
2430
มันก็ค่อนข้างยากแหละ
แต่คุณต้องรู้ว่าคุณกำลังหาอะไร
แต่คุณต้องรู้ว่าคุณกำลังหาอะไร
05:45
This visualization was done by an Italian academic.
114
329317
2858
ภาพนี้ถูกสร้างขึ้นโดยนักวิชาการชาวอิตาเลียน
05:48
He's called André Pannison, and he basically
115
332175
3394
เขาชื่อ อังเดร แพนนิสัน (Andre Pannison)
05:51
took the Twitter conversation in Tahrir Square
116
335569
2175
เขานำเอาบทสนทนาทางทวิตเตอร์ในจัตุรัสทาห์รีร์
(Tahrir Square)
(Tahrir Square)
05:53
on the day that Hosni Mubarak would eventually resign,
117
337744
3454
ในวันที่ฮอสนี มูบารัก (Hosni Mubarak)
ได้ลาออกในท้ายที่สุด
ได้ลาออกในท้ายที่สุด
05:57
and the dots you can see are retweets, so when someone
118
341198
2632
และจุดต่างๆที่คุณเห็นก็คือการทวีตซ้ำ
05:59
retweets a message, a connection is made between two dots,
119
343830
2779
เพราะงั้น เมื่อใครสักคนทวิตซ้ำข้อความหนึ่ง
การเชื่อมต่อระหว่างสองจุดก็จะถูกลากขึ้น
การเชื่อมต่อระหว่างสองจุดก็จะถูกลากขึ้น
06:02
and the more times that message is retweeted by other people,
120
346609
2610
และยิ่งข้อความนั้นถูกทวิตซ้ำโดยคนอื่นๆมากขึ้นเท่าไหร่
06:05
the more you get to see these nodes, these connections being made.
121
349219
3206
คุณก็จะยิ่งเห็นจุด
และเส้นสายพวกนี้ถูกสร้างขึ้นมากขึ้นเท่านั้น
และเส้นสายพวกนี้ถูกสร้างขึ้นมากขึ้นเท่านั้น
06:08
And it's an amazing way of visualizing the conversation,
122
352425
1922
และมันก็เป็นวิธีที่น่าทึ่งในการฉายภาพของการสนทนา
06:10
but what you get is hints at who is more interesting
123
354347
2711
แต่สิ่งที่คุณจะได้ก็คือคำใบ้ว่าใครน่าสนใจกว่า
06:12
and who is worth investigating.
124
357058
2681
และใครที่ควรค่าแก่การสืบเสาะ
06:15
And as the conversation grew and grew, it became
125
359739
2879
และเมื่อบทสนทนาโดขึ้นเรื่อยๆ
06:18
more and more lively, and eventually you were left
126
362618
2284
มันก็จะดูมีชีวิตชีวามากขึ่นๆ
และสุดท้ายแล้ว คุณก็จะได้เจอกับ
และสุดท้ายแล้ว คุณก็จะได้เจอกับ
06:20
with this huge, big, rhythmic pointer of this conversation.
127
364902
4781
เจ้าจุดใหญ่ยักษ์ ขยับเขยื้อนเคลื่อนจังหวะได้
ของบทสนทนานี้
ของบทสนทนานี้
06:25
You could find the nodes, though, and then you went,
128
369683
1809
ยังไงก็แล้วแต่ คุณจะได้เจอกับจุดต่างๆ
แล้วคุณก็ดำเนินการ
แล้วคุณก็ดำเนินการ
06:27
and you go, "Right, I've got to investigate these people.
129
371492
2294
แล้วคุณก็เดินหน้า "เอาล่ะ ฉันจะต้องสืบเสาะหาคนพวกนี้ล่ะ
06:29
These are the ones that are obviously making sense.
130
373786
1714
คนพวกนี้ดูท่าทางมีเหตุมีผล
06:31
Let's see who they are."
131
375500
2309
ดูสิว่าพวกเขาเป็นใคร"
06:33
Now in the deluge of information, this is where
132
377809
2690
ตอนนี้ ในสภาวะข้อมูลท่วมท้น
06:36
the real-time web gets really interesting for a journalist like myself,
133
380499
3207
นี่เป็นจุดที่เจ้าเครือข่ายทันการณ์น่าสนใจเอามากๆ
สำหรับนักข่าวอย่างผม
สำหรับนักข่าวอย่างผม
06:39
because we have more tools than ever
134
383706
1974
เพราะเรามีเครื่องมือในการสืบเสาะแสวงหาดังกล่าว
06:41
to do that kind of investigation.
135
385680
2757
มากกว่าทีเคยมีมา
06:44
And when you start digging into the sources, you can go
136
388437
3009
และเมื่อคุณเริ่มขุดลึกลงไปยังแหล่งข่าว
06:47
further and further than you ever could before.
137
391446
2299
คุณจะไปได้ไกลขึ้นๆ มากกว่าที่คุณเคยทำได้
06:49
Sometimes you come across a piece of content that
138
393745
3352
บางครั้ง คุณบังเอิญไปเจอเข้ากับ
ชิ้นส่วนข้อมูลที่น่าสนใจเอามากๆ
ชิ้นส่วนข้อมูลที่น่าสนใจเอามากๆ
06:52
is so compelling, you want to use it, you're dying to use it,
139
397097
3460
คุณอยากจะใช้มัน คุณอยากจะใช้มันแทบตาย
06:56
but you're not 100 percent sure if you can because
140
400557
2675
แต่คุณไม่แน่ใจเต็มร้อย ว่าคุณจะใช้มันได้รึเปล่า
06:59
you don't know if the source is credible.
141
403232
1207
เพราะคุณไม่รู้ว่าแหล่งข่าวเชื่อถือได้รึเปล่า
07:00
You don't know if it's a scrape. You don't know if it's a re-upload.
142
404439
2182
คุณไม่รู้ว่ามันถูกตกแต่งขึ้นมา
หรือว่ามันถูกนำมาโหลดซ้ำรึเปล่า
หรือว่ามันถูกนำมาโหลดซ้ำรึเปล่า
07:02
And you have to do that investigative work.
143
406621
1709
แล้วคุณก็ต้องทำการสืบสวนดังกล่าว
07:04
And this video, which I'm going to let run through,
144
408330
2344
และวีดีโอนี้ที่ผมกำลังจะแสดงให้คุณดู
07:06
was one we discovered a couple of weeks ago.
145
410674
2989
เราเจอมันเมื่อ 2-3 อาทิตย์ก่อน
07:09
Video: Getting real windy in just a second.
146
413663
2199
วีดีโอ: ลมแรงขึ้นมากภายในเพียงหนึ่งวินาที
07:11
(Rain and wind sounds)
147
415862
4888
(เสียงลมและฝน)
07:16
(Explosion) Oh, shit!
148
420750
3167
(เสียงระเบิด)
โอ้ แม่ง!
โอ้ แม่ง!
07:19
Markham Nolan: Okay, so now if you're a news producer, this is something
149
423917
2937
มาร์คแฮม โนแลน (Markham Nolan):
เอาล่ะ ตอนนี้ถ้าคุณเป็นผู้ผลิตข่าว
เอาล่ะ ตอนนี้ถ้าคุณเป็นผู้ผลิตข่าว
07:22
you'd love to run with, because obviously, this is gold.
150
426854
2552
นี่เป็นอะไรที่คุณอยากจะเอาไปใช้เลยล่ะ
ชัดเจนเลยว่า นี่มันทองชัดๆ
ชัดเจนเลยว่า นี่มันทองชัดๆ
07:25
You know? This is a fantastic reaction from someone,
151
429406
2263
คุณรู้มั้ย? นี่เป็นปฏิกิริยาตอบสนองที่ดีเยี่ยมจากใครสักคน
07:27
very genuine video that they've shot in their back garden.
152
431669
2570
วีดีโอที่ดูจริงมากๆที่พวกเขาบันทึกมัน
ในสวนหลังบ้านของพวกเขา
ในสวนหลังบ้านของพวกเขา
07:30
But how do you find if this person, if it's true, if it's faked,
153
434239
3494
แต่คุณจะรู้ได้ยังไงล่ะว่ามันจริง หรือปลอม
07:33
or if it's something that's old and that's been reposted?
154
437733
2658
หรือเก่าแล้ว แล้วถูกนำมาโพสต์ใหม่?
07:36
So we set about going to work on this video, and
155
440391
2226
แล้วเราก็เริ่มสืบค้นเกี่ยวกับวีดีโอนี้ดู
07:38
the only thing that we had to go on was the username on the YouTube account.
156
442617
2860
และสิ่งเดียวที่เรามีก็คือ ชื่อผู้ใช้บนแอคเคาท์ของ Youtube
07:41
There was only one video posted to that account,
157
445477
2351
มีเพียงวีดีโอเดียวที่ถูกโพสต์ลงแอคเคาท์นี้
07:43
and the username was Rita Krill.
158
447828
1488
และชื่อผู้ใช้คือ ริต้า คริล (Rita Krill)
07:45
And we didn't know if Rita existed or if it was a fake name.
159
449316
3292
และเราไม่รู้ด้วยว่า ริต้ามีตัวตนรึเปล่า
หรือว่ามันเป็นชื่อปลอม
หรือว่ามันเป็นชื่อปลอม
07:48
But we started looking, and we used free Internet tools to do so.
160
452608
2913
แต่เราก็เริ่มมองหา
และเราก็ใช้เครื่องมือฟรีบนอินเตอร์เน็ตในการทำแบบนั้น
และเราก็ใช้เครื่องมือฟรีบนอินเตอร์เน็ตในการทำแบบนั้น
07:51
The first one was called Spokeo, which allowed us to look for Rita Krills.
161
455521
3308
เครื่องมืออันแรกคือ Spokeo
ซึ่งยอมให้พวกเรามองหาริต้า คริล
ซึ่งยอมให้พวกเรามองหาริต้า คริล
07:54
So we looked all over the U.S. We found them in New York,
162
458829
2382
เราก็เลยมองหาไปทั่วสหรัฐฯ
เราเจอพวกเขาในนิวยอร์ก
เราเจอพวกเขาในนิวยอร์ก
07:57
we found them in Pennsylvania, Nevada and Florida.
163
461211
2762
เราเจอพวกเขาในเพนซิลเวเนีย เนวาด้า และฟลอริด้า
07:59
So we went and we looked for a second free Internet tool
164
463973
2649
แล้วเราก็เดินหน้าต่อ
และมองหาในเครื่องมือฟรีทางอินเตอร์เน็ตอันที่สอง
และมองหาในเครื่องมือฟรีทางอินเตอร์เน็ตอันที่สอง
08:02
called Wolfram Alpha, and we checked the weather reports
165
466622
2467
ชื่อว่า Wolfram Alpha
และเราก็ตรวจสอบรายงานสภาพอากาศ
และเราก็ตรวจสอบรายงานสภาพอากาศ
08:04
for the day in which this video had been uploaded,
166
469089
2497
ในวันที่วีดีโอนี้ถูกอัพโหลด
08:07
and when we went through all those various cities,
167
471586
1883
และเราก็ดูไปตามเมืองต่างๆ
08:09
we found that in Florida, there were thunderstorms and rain on the day.
168
473469
3496
เราเจอว่าในฟลอริด้า มีพายุฝนในวันนั้น
08:12
So we went to the white pages, and we found,
169
476965
2645
เราก็ไปที่สมุดโทรศัพท์
08:15
we looked through the Rita Krills in the phonebook,
170
479610
2924
เรามองหาริต้า คริล ในนั้น
08:18
and we looked through a couple of different addresses,
171
482534
1572
และเราก็ดูเอาไว้หลายๆที่อยู่
08:20
and that took us to Google Maps, where we found a house.
172
484106
3316
และก็นำไปสู่การใช้ Google Maps
ที่ซึ่งเราเจอบ้าน
ที่ซึ่งเราเจอบ้าน
08:23
And we found a house with a swimming pool that looked
173
487422
1915
บ้านหลังที่มีสระว่ายน้ำที่ดูเหมือนกับบ้านริต้าเอามากๆ
08:25
remarkably like Rita's. So we went back to the video,
174
489337
2918
เราเลยกลับไปที่วีดีโอ
08:28
and we had to look for clues that we could cross-reference.
175
492255
2971
และเราก็หาดูว่ามีอะไรที่เราพอจะอ้างอิงได้บ้าง
08:31
So if you look in the video, there's the big umbrella,
176
495226
3215
ถ้าคุณดูในวีดีโอ มันมีร่มอันใหญ่ตรงนั้น
08:34
there's a white lilo in the pool,
177
498441
1845
มีแพยางสีขาวอยู่ตรงนั้นในสระว่ายน้ำ
08:36
there are some unusually rounded edges in the swimming pool,
178
500286
2440
มีขอบโค้งๆแปลกๆของสระว่ายน้ำ
08:38
and there's two trees in the background.
179
502726
2054
และมีต้นไม้สองต้นเป็นฉากหลัง
08:40
And we went back to Google Maps, and we looked a little bit closer,
180
504780
2427
แล้วเราก็ไปที่ Google Maps ดูใกล้เข้าไปอีกหน่อย
08:43
and sure enough, there's the white lilo,
181
507207
2671
และใช่เลย มีแพสีขาว
08:45
there are the two trees,
182
509878
2994
มีต้นไม้สองต้น
08:48
there's the umbrella. It's actually folded in this photo.
183
512872
1986
มีร่ม
มันอยู่ในรูปนี้จริงๆ
มันอยู่ในรูปนี้จริงๆ
08:50
Little bit of trickery. And there are the rounded edges on the swimming pool.
184
514858
3778
ดูยากนิดหน่อย
และมันมีขอบโค้งของสระว่ายน้ำด้วย
และมันมีขอบโค้งของสระว่ายน้ำด้วย
08:54
So we were able to call Rita, clear the video,
185
518636
3150
เราก็เลยโทรหาริต้าเรื่องวีดีโอ
08:57
make sure that it had been shot, and then our clients
186
521786
2086
ให้แน่ใจว่ามันถูกถ่ายทำจริง
08:59
were delighted because they were able to run it without being worried.
187
523872
3194
แล้วลูกค้าของเราก็ดีใจเพราะพวกเขาก็จะได้
ฉายมันได้อย่างไร้กังวล
ฉายมันได้อย่างไร้กังวล
09:02
Sometimes the search for truth, though,
188
527066
1775
แต่บางครั้ง การค้นหาความจริง
09:04
is a little bit less flippant, and it has much greater consequences.
189
528841
4409
ก็เป็นอะไรที่ขึงขังกว่านี้
และมันมีผลลัพธ์ยิ่งใหญ่กว่านี้
และมันมีผลลัพธ์ยิ่งใหญ่กว่านี้
09:09
Syria has been really interesting for us, because obviously
190
533250
2983
ซีเรียได้อยู่ในความสนใจของพวกเรามาตลอด
09:12
a lot of the time you're trying to debunk stuff that can be
191
536233
2681
เพราะหลายครั้งที่เราต้องพยายามพิสูจน์บางอย่างที่
09:14
potentially war crime evidence, so this is where YouTube
192
538914
3799
อาจจะกลายเป็นหลักฐานของอาชญากรรมทางสงครามได้
แล้วตรงนี้ก็เป็นจุดที่ YouTube
แล้วตรงนี้ก็เป็นจุดที่ YouTube
09:18
actually becomes the most important repository
193
542713
2357
ได้กลายมาเป็นคลังเก็บข้อมูลที่สำคัญที่สุด
09:20
of information about what's going on in the world.
194
545070
4150
เกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นบนโลกใบนี้ อย่างแท้จริง
09:25
So this video, I'm not going to show you the whole thing,
195
549220
2754
วีดีโอนี้ ผมจะไม่ให้คุณดูทั้งหมด
09:27
because it's quite gruesome, but you'll hear some of the sounds.
196
551974
2721
เพราะมันค่อนข้างน่าสยดสยอง
แต่คุณจะได้ยินเสียงบ้าง
แต่คุณจะได้ยินเสียงบ้าง
09:30
This is from Hama.
197
554695
2328
นี่มาจากฮามา (Hama)
09:32
Video: (Shouting)
198
557023
2970
วีดีโอ: เสียงตะโกน
09:35
And what this video shows, when you watch the whole thing through,
199
559993
3904
และสิ่งที่คุณจะได้เห็น เมื่อคุณดูวีดีโอนี้ทั้งหมด
09:39
is bloody bodies being taken out of a pickup truck
200
563897
2761
ก็คือร่างกายที่เต็มไปด้วยเลือด
ถูกนำออกจากท้ายรถบรรทุก
ถูกนำออกจากท้ายรถบรรทุก
09:42
and thrown off a bridge.
201
566658
2605
แล้วโยนออกจากสะพาน
09:45
The allegations were that these guys were Muslim Brotherhood
202
569263
2781
ข้อกล่าวหาก็คือว่า พวกเขาเหล่านี้คือ พี่น้องชาวมุสลิม
09:47
and they were throwing Syrian Army officers' bodies
203
572044
2875
และพวกเขากำลังโยนร่างของทหารของกองทัพซีเรีย
09:50
off the bridge, and they were cursing and using blasphemous language,
204
574919
2934
ออกจากสะพาน และพวกเขาก็สาปแช่ง
และใช้คำพูดดูถูกเหยียดหยามต่างๆ
และใช้คำพูดดูถูกเหยียดหยามต่างๆ
09:53
and there were lots of counterclaims about who they were,
205
577853
2382
และมันก็มีข้อโต้แย้งมากมายเกี่ยวกับว่าพวกเขาเป็นใคร
09:56
and whether or not they were what the video said it was.
206
580235
2242
และจริงหรือไม่ตามที่วีดีโอได้บอกไว้
09:58
So we talked to some sources in Hama who we had been
207
582477
3266
แล้วเราก็ได้คุยกับบางแหล่งข่าวในฮามา
10:01
back and forth with on Twitter, and we asked them about this,
208
585743
2333
ที่พวกเราได้ติดต่อเป็นครั้งคราวบนทวิตเตอร์
แล้วเราก็ถามพวกเขาถึงเรื่องนี้
แล้วเราก็ถามพวกเขาถึงเรื่องนี้
10:03
and the bridge was interesting to us because it was something we could identify.
209
588076
3814
และสะพานเป็นสิ่งที่น่าสนใจสำหรับพวกเรา
เพราะมันเป็นสิ่งที่พวกเราสามารถระบุสถานที่ได้
เพราะมันเป็นสิ่งที่พวกเราสามารถระบุสถานที่ได้
10:07
Three different sources said three different things about the bridge.
210
591890
2914
แหล่งข่าวสามแหล่ง พูดสามอย่าง
เกี่ยวกับสะพานนั้น
เกี่ยวกับสะพานนั้น
10:10
They said, one, the bridge doesn't exist.
211
594804
2262
หนึ่ง พวกเขาบอกว่าสะพานนั้นไม่มีอยู่จริง
10:12
Another one said the bridge does exist, but it's not in Hama. It's somewhere else.
212
597066
3524
อีกหนึ่งบอกว่า สะพานมีอยู่ แต่มันไม่ได้อยู่ในฮามา
มันอยู่ที่อื่น
มันอยู่ที่อื่น
10:16
And the third one said, "I think the bridge does exist,
213
600590
2562
และแหล่งที่สามบอกว่า "ฉันว่าสะพานมันมีอยู่นะ
10:19
but the dam upstream of the bridge was closed,
214
603152
3364
แต่เขื่อนที่อยู่เหนือน้ำของสะพานนั้นถูกปิดแล้ว
10:22
so the river should actually have been dry, so this doesn't make sense."
215
606516
3397
เพราะงั้น แม่น้ำมันก็น่าจะแห้งผากสิ
เพราะงั้น นี่มันไม่น่าจะจริงหรอก"
เพราะงั้น นี่มันไม่น่าจะจริงหรอก"
10:25
So that was the only one that gave us a clue.
216
609913
2612
เอาล่ะ นั่นเป็นคำใบ้เดียวที่พอจะหาได้
10:28
We looked through the video for other clues.
217
612525
1225
เรามองไปทั่ววีดีโอแล้วก็เจอคำใบ้อื่น
10:29
We saw the distinctive railings, which we could use.
218
613750
3089
เราเห็นราวสะดุดตาอันนั้น ที่เราจะใช้ได้
10:32
We looked at the curbs. The curbs were throwing shadows south,
219
616839
3744
เรามองไปที่ไหล่ทาง เงาของไหล่ทางตกไปทางทิศใต้
10:36
so we could tell the bridge was running east-west across the river.
220
620583
2317
เพราะงั้นเราก็เลยบอกได้ว่า สะพานนี้ทอดข้ามแม่น้ำ
จากทิศตะวันออกไปตะวันตก
จากทิศตะวันออกไปตะวันตก
10:38
It had black-and-white curbs.
221
622900
1956
มันมีขอบไหล่ทางสีขาวดำ
10:40
As we looked at the river itself, you could see there's
222
624856
1986
เมื่อเรามองไปที่แม่น้ำ คุณจะเห็นว่า
10:42
a concrete stone on the west side. There's a cloud of blood.
223
626842
2954
มันมีก้อนคอนกรีตอยู่ทางฝั่งตะวันตก
มีคราบเลือดอยู่ตรงนั้น
มีคราบเลือดอยู่ตรงนั้น
10:45
That's blood in the river. So the river is flowing
224
629796
1734
มีเลือดอยู่ในแม่น้ำ
เพราะงั้นแสดงว่าแม่น้ำกำลังไหล
เพราะงั้นแสดงว่าแม่น้ำกำลังไหล
10:47
south to north. That's what that tells me.
225
631530
1697
จากใต้ไปเหนือ
นั่นคือสิ่งที่มันบอกผม
นั่นคือสิ่งที่มันบอกผม
10:49
And also, as you look away from the bridge,
226
633227
2349
และเช่นกัน เมื่อคุณมองออกจากสะพานไป
10:51
there's a divot on the left-hand side of the bank,
227
635576
1649
มีก้อนดินอยู่ทางซ้ายมือของฝั่งน้ำ
10:53
and the river narrows.
228
637225
2430
และแม่น้ำแคบลง
10:55
So onto Google Maps we go, and we start
229
639655
2579
แล้วเราก็ไปที่ Google Maps
10:58
looking through literally every single bridge.
230
642234
2058
เราเริ่มมองไปทีทุกๆสะพาน
11:00
We go to the dam that we talked about, we start just
231
644292
3480
เราไปที่เขื่อนที่เราได้พูดถึง
11:03
literally going through every time that road crosses the river,
232
647772
3610
เราไปที่ทุกๆจุดที่มีถนนข้ามแม่น้ำ
11:07
crossing off the bridges that don't match.
233
651382
1738
ขีดฆ่าสะพานที่ไม่น่าใช่ออก
11:09
We're looking for one that crosses east-west.
234
653120
1763
เรามองหาสะพานที่ข้ามจากออกไปตก
11:10
And we get to Hama. We get all the way from the dam
235
654883
1952
แล้วเราก็ไปที่ฮามา
เราไปตามทางจากเขื่อนไปยังฮามา
เราไปตามทางจากเขื่อนไปยังฮามา
11:12
to Hama and there's no bridge.
236
656835
2003
แล้วมันก็ไม่มีสะพาน
11:14
So we go a bit further. We switch to the satellite view,
237
658838
2484
เราก็เลยไปไกลกว่านั้น
เราเปลี่ยนเป็นภาพจากดาวเทียม
เราเปลี่ยนเป็นภาพจากดาวเทียม
11:17
and we find another bridge, and everything starts to line up.
238
661322
2920
แล้วเราก็เจอสะพานอีกอัน
แล้วทุกอย่างก็เริ่มเรียงตัวเข้ามา
แล้วทุกอย่างก็เริ่มเรียงตัวเข้ามา
11:20
The bridge looks like it's crossing the river east to west.
239
664242
3038
สะพานนี้ดูเหมือนจะข้ามจากออกไปตก
11:23
So this could be our bridge. And we zoom right in.
240
667280
3161
งั้นนี่ก็น่าจะเป็นสะพานของเราสิ
เราก็เลยซูมเข้าไป
เราก็เลยซูมเข้าไป
11:26
We start to see that it's got a median, so it's a two-lane bridge.
241
670441
2902
แล้วเราก็เริ่มเห็นว่ามันมีกึ่งกลาง
งั้นมันก็เป็นสะพานสองเลนสินะ
งั้นมันก็เป็นสะพานสองเลนสินะ
11:29
And it's got the black-and-white curbs that we saw in the video,
242
673343
3646
แล้วมันก็มีขอบทางสีขาวและดำที่เราเห็นในวีดีโอ
11:32
and as we click through it, you can see someone's
243
676989
2312
และระหว่างที่เราคลิกไปเรือยๆ
คุณจะเห็นรูปที่บางคนได้อัพโหลดไว้
คุณจะเห็นรูปที่บางคนได้อัพโหลดไว้
11:35
uploaded photos to go with the map, which is very handy,
244
679301
2954
สำหรับดูไปพร้อมกับแผนที่
ซึ่งสะดวกดีมาก
ซึ่งสะดวกดีมาก
11:38
so we click into the photos. And the photos start showing us
245
682255
2687
แล้วเราก็คลิกเข้าไปในรูป
แล้วรูปก็เผยให้เราเห็น
แล้วรูปก็เผยให้เราเห็น
11:40
more detail that we can cross-reference with the video.
246
684942
2622
รายละเอียดที่มากขึ้น ที่เราสามารถอ้างอิงกลับไปยังวีดีโอได้
11:43
The first thing that we see is we see black-and-white curbing,
247
687564
3723
สิ่งแรกที่เราเห็นคือขอบทางสีขาวดำ
11:47
which is handy because we've seen that before.
248
691287
2105
ซึ่งสะดวกดีเพราะเราเห็นมันมาก่อนแล้ว
11:49
We see the distinctive railing that we saw the guys
249
693392
3499
เราเห็นราวสะดุดตาอันนั้นที่เราเห็นกลุ่มคนเหล่านั้น
11:52
throwing the bodies over.
250
696891
2351
โยนศพข้ามไป
11:55
And we keep going through it until we're certain that this is our bridge.
251
699242
2655
แล้วเราก็ดูไปเรื่อยๆจนกระทั่งเราแน่ใจ
ว่านี่เป็นสะพานของเรา
ว่านี่เป็นสะพานของเรา
11:57
So what does that tell me? I've got to go back now
252
701897
1524
แล้วสิ่งเหล่านั้นบอกอะไรผมล่ะ?
ผมต้องย้อนกลับไปแล้วล่ะ
ผมต้องย้อนกลับไปแล้วล่ะ
11:59
to my three sources and look at what they told me:
253
703421
2313
ยังแหล่งข่าวสามแหล่งของผม
และดูว่าพวกเขาบอกอะไรผม
และดูว่าพวกเขาบอกอะไรผม
12:01
the one who said the bridge didn't exist,
254
705734
1725
คนหนึ่งบอกว่าสะพานไม่มีอยู่
12:03
the one who said the bridge wasn't in Hama,
255
707459
1859
คนหนึ่งบอกว่าสะพานไม่ได้อยู่ในฮามา
12:05
and the one guy who said, "Yes, the bridge does exist, but I'm not sure about the water levels."
256
709318
3953
และคนหนึ่งบอกว่า "ใช่ สะพานมีอยู่จริง
แต่ฉันไม่แน่ใจเกี่ยวกับระดับน้ำนะ"
แต่ฉันไม่แน่ใจเกี่ยวกับระดับน้ำนะ"
12:09
Number three is looking like the most truthful all of a sudden,
257
713271
3331
หมายเลขสามดูน่าจะจริงที่สุดในทันทีทันใด
12:12
and we've been able to find that out using some free Internet tools
258
716602
2981
และเราก็สามารถหามันเจอได้
จากการใช้เครื่องมือฟรีทางอินเตอร์เน็ต
จากการใช้เครื่องมือฟรีทางอินเตอร์เน็ต
12:15
sitting in a cubicle in an office in Dublin
259
719583
2520
โดยนั่งอยู่ที่โต๊ะทำงาน ในสำนักงาน ในดับบลิน
12:18
in the space of 20 minutes.
260
722103
1487
ภายในเวลา 20 นาที
12:19
And that's part of the joy of this. Although the web
261
723590
2439
และนั่นเป็นส่วนหนึ่งของความสนุกของสิ่งนี้
12:21
is running like a torrent, there's so much information there
262
726029
3265
ถึงแม้ว่าเว็บจะวิ่งไปราวน้ำหลาก
แต่มันมีข้อมูลมากมายในนั้น
แต่มันมีข้อมูลมากมายในนั้น
12:25
that it's incredibly hard to sift and getting harder every day,
263
729294
3187
ซึ่งมันยากอย่างเหลือเชื่อที่จะกรอง
และก็ยากขึ้นทุกวันๆ
และก็ยากขึ้นทุกวันๆ
12:28
if you use them intelligently, you can find out incredible information.
264
732481
3327
ถ้าคุณใช้มันอย่างฉลาด
คุณจะได้เจอข้อมูลเหลือเชื่อ
คุณจะได้เจอข้อมูลเหลือเชื่อ
12:31
Given a couple of clues, I could probably find out
265
735808
2395
ยกตัวอย่างเช่น ผมอาจจะสามารถหาอะไรต่อมิอะไร
12:34
a lot of things about most of you in the audience that you might not like me finding out.
266
738203
3534
เกี่ยวกับคุณผู้ชมหลายคนเจอ
.ซึ่งคุณอาจจะไม่อยากให้ผมหามันเจอเท่าไหร่นัก
.ซึ่งคุณอาจจะไม่อยากให้ผมหามันเจอเท่าไหร่นัก
12:37
But what it tells me is that, at a time when
267
741737
3005
แต่สิ่งที่มันบอกผมก็คือว่า ในเวลาที่
12:40
there's more -- there's a greater abundance of information than there ever has been,
268
744742
4029
มีข้อมูลจำนวนมหาศาลกว่าที่เคยมีมา
12:44
it's harder to filter, we have greater tools.
269
748771
2633
มันยากขึ้นที่จะกรอง แต่เราก็มีเครื่องมือที่ดีขึ้น
12:47
We have free Internet tools that allow us,
270
751404
1863
เรามีเครื่องมือฟรีทางอินเตอร์เน็ตที่ช่วยให้
12:49
help us do this kind of investigation.
271
753267
2226
เราทำการสืบค้นอะไรพวกนี้ได้
12:51
We have algorithms that are smarter than ever before,
272
755493
1823
เรามีอัลกอริธึ่มที่ฉลาดกว่าเดิมมาก
12:53
and computers that are quicker than ever before.
273
757316
2421
และคอมพิวเตอร์ที่เร็วกว่าเดิมมาก
12:55
But here's the thing. Algorithms are rules. They're binary.
274
759737
3427
แต่นี่เป็นสิ่งสำคัญ อัลกอริธึ่มเป็นกฎ
มันเป็นสิ่งสองขั้ว
มันเป็นสิ่งสองขั้ว
12:59
They're yes or no, they're black or white.
275
763164
1785
มันคือใช่หรือไม่ใช่ มันคือขาวหรือดำ
13:00
Truth is never binary. Truth is a value.
276
764949
3554
ความจริงไม่เคยเป็นสิ่งสองขั้ว
ความจริงคือค่านิยม
ความจริงคือค่านิยม
13:04
Truth is emotional, it's fluid, and above all, it's human.
277
768503
4664
ความจริงคืออารมณ์ มันเคลื่อนไหว
และเหนือไปกว่านั้น มันคือมนุษย์
และเหนือไปกว่านั้น มันคือมนุษย์
13:09
No matter how quick we get with computers, no matter
278
773167
2107
ไม่ว่าเราจะใช้คอมพิวเตอร์ได้เร็วแค่ไหน
13:11
how much information we have, you'll never be able
279
775274
2384
ไม่ว่าเราจะมีข้อมูลเท่าไหร่
เราจะไม่มีทาง
เราจะไม่มีทาง
13:13
to remove the human from the truth-seeking exercise,
280
777658
2996
กำจัดมนุษย์ออกจากการค้นหาความจริงได้
13:16
because in the end, it is a uniquely human trait.
281
780654
3658
เพราะในท้ายที่สุด
มันคือเอกลักษณ์ของมนุษย์
มันคือเอกลักษณ์ของมนุษย์
13:20
Thanks very much. (Applause)
282
784312
4000
ขอบคุณมากครับ
(เสียงปรบมือ)
(เสียงปรบมือ)
ABOUT THE SPEAKER
Markham Nolan - JournalistThe managing editor of Storyful.com, Markham Nolan has watched journalism evolve from the pursuit of finding facts to the act of verifying those floating in the ether.
Why you should listen
Markham calls himself a "literary mercenary." His main responsibility is to sift through news and information to see what's true and what's not. In the era of the ubiquitous and immediate cell phone photo, Twitter message and YouTube video, how do we verify and validate a piece of information arriving, say, from a region at war or one going through a natural disaster? As the managing editor of Storyful, that's a question he has to answer daily.
Markham Nolan | Speaker | TED.com