تطوير والتحقق من أداة لاكتشاف مخاطر المعلومات المضللة في محتوى الحمية والتغذية والصحة (Diet-MisRAT)

لماذا قد تكون النصائح الغذائية على الإنترنت محفوفة بالمخاطر

من المشروبات «المطهرة» الفيروسية إلى خطط الوجبات المعتمدة على اللحوم فقط، تغمرنا نصائح التغذية على شاشاتنا يومياً. بعضها غير ضار، وبعضها مفيد، وبعضها قد يعرّض صحتنا للخطر بهدوء. يصف هذا المقال طريقة جديدة لرصد محتوى الحمية والتغذية الذي قد يضلل الناس، ليس فقط عندما يكون خاطئاً صراحة، بل أيضاً عندما يخفي مخاطر مهمة. يقدم المؤلفون أداة تسمى Diet-MisRAT تصنّف مدى خطورة قطعة من المعلومات المتعلقة بالحمية أو الصحة، لمساعدة المتخصصين والمنظمين وحتى أنظمة الذكاء الاصطناعي على التصرف قبل أن تتحول النصيحة الخاطئة إلى ضرر حقيقي.

الضرر الواقعي وراء خرافات الحمية الشائعة

يبدأ المؤلفون بالإشارة إلى أن معلومات الحمية المضللة ليست مجرد إزعاج طفيف: فقد تدفع الناس إلى غرف الطوارئ أو تكلف أرواحاً. يستشهدون بأمثلة مثل المكملات غير الآمنة المرتبطة بتلف الكبد، و«علاجات» قائمة على المبيضات رُوّجت خلال جائحة كوفيد-19، والصوم المتطرف الذي وُجد على الإنترنت، والأنظمة الغذائية الصارمة القائمة على اللحوم فقط والمشهورة في بعض المجتمعات الإلكترونية. في كثير من هذه الحالات بدا أن المعلومات المقروءة مقنعة، أحياناً لأنها تحوي جزءاً من الحقيقة. ومع ذلك كانت التحذيرات المهمة والآثار الجانبية والتحفظات الطبية مفقودة، مما شجع الناس على تجربة ممارسات خطيرة بدل الاعتماد على علاجات مثبتة أو أنماط غذائية متوازنة.

رؤية التضليل كمقياس متدرج

تتعامل معظم الجهود الحالية لمواجهة الادعاءات الصحية الخاطئة بطريقة سوداء أو أبيض: يتم وسم الشيء بأنه صحيح أو خاطئ، حقيقي أو زائف. يجادل المؤلفون أن هذه النظرة تفوت جزءاً كبيراً من المشكلة. فقد يكون محتوى التغذية دقيقاً تقنياً في أجزاء منه ومع ذلك يضلل بسبب ما يحذفه، أو طريقة عرضه، أو لأنه يستغل العواطف والثقة. يقترحون اعتبار المعلومات المضللة أكثر شبهاً بالتعرض لمادة سامة: فالمخاطر تعتمد على «الجرعة»، وطريقة الإيصال، ومدى ضعف الشخص. في هذا المنظور تعمل السمات المضللة في المقال كعوامل ضارة. كلما كانت هذه السمات أكثر شدة وإقناعاً، وكلما كان القارئ أكثر عرضة، ارتفعت مخاطر اتخاذ خيارات ضارة.

أداة جديدة لتصنيف رسائل التغذية عالية المخاطر

استناداً إلى فكرة المخاطر هذه، طوّق الفريق Diet-MisRAT، وهو قائمة تحقق منظمة للمحتوى الغذائي متوسط إلى طويل الشكل مثل المدونات والمقالات أو منشورات التواصل الاجتماعي المفصّلة. بدلاً من حكم نعم/لا بسيط، تنظر الأداة في أربعة أبعاد: مدى عدم دقة المحتوى، وكمية ما يحذفه، ومدى الخداع في نبرته أو عرضه، واحتمال أن يؤدي ذلك إلى ضرر صحي. لكل سؤال في الأداة خيارات إجابة مرجحة، بحيث يُمنح المحتوى الذي يجمع بين عدة مشكلات شديدة نقاطاً أعلى. في النهاية يُصنَّف النص ضمن إحدى خمس فئات، من خطر منخفض جداً إلى خطر مرتفع جداً، مما يعطي صورة أكثر دقة يمكن أن توجه مدى شدة رد فعل المنصات أو المربّين أو الجهات التنظيمية.

اختبار الأداة مع خبراء وطلاب والذكاء الاصطناعي

لاختبار ما إذا كانت Diet-MisRAT تعمل كما هو مقصود، أجرى المؤلفون خمس جولات من الاختبار. أولاً، راجع خبيران كبيران في التغذية والتعليم البنود وصقّلاها واتفقا على إجابات معيارية لمقال نموذجي. ثم استخدمها طلاب تدريب أخصائيي تغذية وخريجو دراسات عليا في التغذية ومحترفون ذوو خبرة عالية في التغذية لكلهم على نفس المحتوى. أظهرت درجاتهم توافقاً قوياً إلى قوي جداً مع المعيار الخبيري، مما يشير إلى أن الأسئلة كانت مفهومة ويمكن تطبيقها باستمرار من قبل مستخدمين مدرّبين. أخيراً، طلب الباحثون من نسختين من ChatGPT تطبيق الأداة في شروط صارمة غير مضبوطة. بشكل مفاجئ، طابقت نماذج الذكاء الاصطناعي إجابات الخبراء بشكل أوثق من معظم البشر، بدقة واستقرار عالٍ عبر الجولات المتكررة.

ما يعنيه هذا للقراء والمنظمين

بالنسبة للقراء العاديين، رسالة الدراسة ليست الخوف من كل نصيحة تغذوية على الإنترنت، بل الاعتراف بأن المخاطر نادراً ما تكون كل أو لا شيء. قد يبدو المقال معقولاً بينما يتجاهل بهدوء الآثار الجانبية أو تضارب المصالح أو الفروق الطبية التي تهم. بالنسبة للمحترفين والمنصات، توفر Diet-MisRAT طريقة لتحديد أي قطع من المحتوى تستحق رقابة أقرب أو تصحيحاً لطيفاً أو تحذيرات قوية. وبما أن الأداة مبنية على أسئلة واضحة مصمَّمة من خبراء، يمكن أيضاً تسليمها إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي للمساعدة في فحص كميات كبيرة من المواد بشفافية أكبر من العديد من الخوارزميات الصندوقية السوداء. باختصار، تشير العمل إلى مستقبل تُدار فيه معلومات الحمية المضللة بذهنية وقائية متدرجة مشابهة لتلك التي يطبقها الصحة العامة فعلاً على المخاطر الكيميائية والبيولوجية.

الاستشهاد: Ruani, A., Reiss, M.J. & Kalea, A.Z. Development and validation of a tool for detecting misinformation risk in diet, nutrition, and health content (Diet-MisRAT). Sci Rep 16, 9207 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-40534-2

الكلمات المفتاحية: المعلومات المضللة حول التغذية, معلومات الصحة عبر الإنترنت, سلامة الحمية, تقييم المخاطر, التواصل الصحي