Comunitatea Madrid creează un algoritm revoluționar pentru a detecta știrile false pe rețelele sociale

Oamenii de știință de la IMDEA Networks, Cyprus University of Technology și LSTECH ESPAÑA SL au evaluat patru seturi de date Twitter/X privind alegerile prezidențiale din SUA din 2016 și pandemia COVID-19 și au descoperit că tehnica lor a depășit sistemele existente atât în ​​ceea ce privește precizia, cât și eficiența computațională.

Studiul relevă că informația nu este întotdeauna direct verificabilă și depinde de context. Din acest motiv, ei au stabilit că este crucial să privim fundalul și să analizăm relațiile și mediul celor care răspândesc știrile, precum și comunitățile de care aparțin sau relația lor cu surse cunoscute de acest tip.

Dr. Marius Paraschiv a apreciat, la rândul său, că aceste surse nu sunt neapărat principalii generatori ai unui element de dezinformare, ci mai degrabă pot fi pur și simplu propagatori sau amplificatori și servesc ca indivizi care introduc aceste știri false într-un grup unde sunt apoi amplificate de alţii.

În acest fel, echipa de lucru a propus o metodă de detectare care ia în considerare structurile sociale complexe în rândul utilizatorilor, precum și elementele relaționale și semantice, pentru a determina natura conținutului lor generat. Asa de, HyperGraphDis Nu numai că extinde acuratețea detectării, ci reduce semnificativ timpul de rulare, făcându-l mult mai practic decât concurenții.

Un alt avantaj al acesteia este că oferă proprietarilor de platforme o modalitate eficientă de a atenua efectele dezinformării, oferind o mai bună înțelegere a modului în care se răspândește și a modului de combatere eficientă, deoarece facilitează răspunsurile verificate prin fapte și adaptate contextului dat.