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I ricercatori hanno dimostrato una soluzione automatizzata basata su algoritmi che è paragonabile e talvolta migliore degli umani nell'identificare correttamente le notizie false. Il sistema che identifica gli indizi linguistici rivelatori nelle notizie false potrebbe fornire agli aggregatori di notizie e ai siti di social media come Google News una nuova arma nella lotta contro la disinformazione.
Una soluzione automatizzata potrebbe essere uno strumento importante per i siti che stanno lottando per affrontare un assalto di notizie false, spesso create per generare clic o per manipolare l'opinione pubblica, ha affermato in una nota Rada Mihalcea, professore dell'Università del Michigan dietro il progetto..
Il nuovo sistema ha trovato con successo falsi fino al 76% delle volte, rispetto a un tasso di successo umano del 70%, secondo lo studio che sarà presentato il 24 agosto alla Conferenza internazionale sulla linguistica computazionale a Santa Fe, New Mexico..
I ricercatori ritengono che il loro approccio all'analisi linguistica potrebbe essere utilizzato anche per identificare articoli di notizie false che sono troppo nuovi per essere smascherati incrociando i loro fatti con altre storie. L'approccio dell'analisi linguistica analizza attributi quantificabili come la struttura grammaticale, la scelta delle parole, la punteggiatura e la complessità.
Per lo studio, il team di Mihalcea ha creato i propri dati, affidando il crowdsourcing a un team online che ha decodificato notizie autentiche verificate in falsi. È così che vengono create la maggior parte delle notizie false reali, ha detto Mihalcea, da persone che le scrivono rapidamente in cambio di una ricompensa monetaria.
I partecipanti allo studio sono stati pagati per trasformare brevi notizie reali in notizie simili ma false, imitando lo stile giornalistico degli articoli. Alla fine del processo, il team di ricerca aveva un set di dati di 500 notizie vere e false. Hanno quindi fornito a queste coppie di storie etichettate un algoritmo che ha eseguito un'analisi linguistica, insegnando a se stesso a distinguere tra notizie vere e false..
Infine, il team ha trasformato gli algoritmi in un set di dati di notizie vere e false estratte direttamente dal web, compensando il tasso di successo del 76%. I dettagli del nuovo sistema e il set di dati che il team ha utilizzato per costruirlo potrebbero essere utilizzati da siti di notizie o altre entità per costruire i propri sistemi di rilevamento di notizie false, ha detto Mihalcea.
