Angst og konspirasjonsteorier i kriser kan forutses og begrenses med virtuelle simuleringer

Nytt NORCE-ledet prosjekt kalt EmotiCon skal utvikle en skreddersydd datamodell og nye sosiale simuleringer i en digital tvilling, med andre ord en virtuell befolkning. Slik kan myndighetene først teste ut sine strategier og få kunnskap om utviklingen.

I en situasjon med mye usikkerhet, som i koronakrisen, er det viktig at myndigheter både nasjonalt og lokalt har nødvendige verktøy for å gi god og presis informasjon.

Og: at de kan se hovedtrekk i feilinformasjon, og omfanget av bekymringer, angst og stigma i befolkningen.

Det nye prosjektet har mottatt 3,9 millioner i støtte fra Forskningsrådets hasteutlysning på forskning på Covid-19. Prosjektet skal pågå i 18 måneder.

10 norske kommuner i prosjektet

I alt 10 norske kommuner medvirker i en referansegruppe: Asker, Bergen, Drammen, Halden, Karmøy, Kristiansand, Moss, Oslo, Tønsberg og Ålesund.

– Det blir lettere for en kommuneoverlege eller en statsråd å forstå hvordan de skal formulere budskap og hva de bør vektlegge av informasjon.

­– Og man kan sørge for at færre personer i samfunnet konsumerer og deler videre for eksempel konspirasjonsteorier og feilinformasjon om Covid-19, sier Normann.

Simulerer oppførsel og følelser i befolkningen

Modellen som forskerne i NORCEs Center for Modeling Social Systems står bak, vil legge til rette for simuleringer av hvordan folks oppførsel og følelsesmessige tilstand utvikler seg.

Innenfor et virtuelt universet legges det inn aktører som demografisk, sosialt og kognitivt i størst mulig grad ligner på den faktiske befolkningen.

De har famille og vennskapsbånd, noen er i arbeid, noen er med i sosiale nettverk, noen er arbeidsledige, har psykiske problemer, er aktive på sosiale medier, og så videre.

– Aktørene utsettes for ulike former for informasjon, intervensjoner og hendelser. Så kan vi kartlegge reaksjonsmønstre og se utviklingen.

– Poenget er at vi kan eksperimentere med ting som man ikke kan gjøre i den virkelige verden – teste ulike typer input, og se hvilke effekter det gir på sikt, sier Normann.

Prosjektet består av 4 hovedkomponenter:

1. Forskerne har samlet inn alle tweets om korona siden slutten av februar, og samler inn data også fra andre sosiale medieplattformer. Det er snakk om store datamengder.

2. Kartlegging hva som postes og bruk av maskinlæring for å avdekke mønstre, hva som er innholdet, hva som spres, hvor det kommer fra og hvordan det spres.

3. Ikke alle er like mye på sosiale medier, så utvalget på SoMe vil være biased, altså skjevt. Forskerne skal kalibrere utvalget ved hjelp av en nasjonal survey. Der ber de et representativt utvalg av befolkningen svare på en del spørsmål.

4. På bakgrunn av dette lager forskerne det som kalles en multiagent kunstig intelligens plattform (digital tvilling). Denne vil være en videreutvikling av en modell som har blitt kalibrert mot data fra New Zealand og Nord-Irland. EmotiCon modellen tilpasses Covid-19-pandemien.

– Vi har dessuten med oss referansegruppen på 10 kommuner. Da kan vi kjøre ulike scenarier, simuleringer sammen med gruppen. Kunnskapen kan de brukes til å utvikle sin egen kommunikasjon til befolkningen, identifisere utsatte grupper. De skal også bidra til at vi stiller de riktige og relevante spørsmålene.

– Modelleringen skal hjelpe dem med å håndtere og redusere usikkerhet, sier Normann.

Prosjektet ledes av LeRon Shults som er forsker I i NORCE. Øvrige deltakere fra NORCE er Ivan Puga Gonzalez og Justin Lane.