Un gruppo di studiosi ha elaborato un metodo per riconoscere le fake news

Le fake news rappresentano un pericoloso fenomeno che rischia di inquinare i principi sui quali si fondano le nostre democrazie: numerosi e documentati i casi in cui la diffusione di false notizie tra gruppi di opinione ha determinato l’esito di elezioni e referendum. Dal punto di vista aziendale, invece, le fake news sono altrettanto pericolose, poiché possono alterare il valore azionario di una impresa e inquinare il mercato delle contrattazioni. Spesso non sono altro che dati aziendali fittizi che presentano un’azienda sotto una luce positiva.

 

Il caso di Ebbw Vale

È diventato celebre il caso della cittadina inglese di Ebbw Vale, nel Galles, dove più del 60% della popolazione aveva votato a favore della Brexit, in un contesto in cui, grazie ai fondi Ue, erano stati finanziati numerosi progetti di riqualificazione urbana e al posto del degrado di fabbriche chiuse erano sorti edifici scolastici e centri sportivi. Carole Cadwalladr, cronista dell’Observer, scoprì che Facebook era stato il veicolo di informazioni fuorvianti e in sostanza false, che associavano la Brexit ad altri fenomeni quali immigrazione e povertà. Facebook aveva, in sostanza, selezionato gruppi di opinione – per grado di istruzione, appartenenza politica, interessi – e l’algoritmo aveva sottoposto all’attenzione del gruppo informazioni false che avrebbero inciso sulle scelte di quella porzione di elettorato. Le fake news sull’immigrazione, si sa, fanno molta più presa su un elettorato spaventato o tendenzialmente di destra.

Eventi del genere chiariscono l’importanza del lavoro messo a punto dalle Università di Göttingen e Francoforte e lo Jožef Stefan Institute di Lubiana. Gli scienziati hanno sviluppato un sistema in grado di riconoscere le fake news dalle notizie “vere” che presentano contenuti affini, attraverso una serie di indicatori. I risultati della ricerca sono stati pubblicati sul Journal of the Association for Information Systems.

 

Il modello creato  dagli studiosi agisce  su strutture profonde  della lingua 

Per individuare le fake news gli scienziati hanno creato modelli di classificazione che possono essere applicati per identificare messaggi sospetti in base al loro contenuto e a caratteristiche linguistiche avanzate. Gli attuali sistemi non riescono ad essere realmente efficienti e arginare il diffondersi delle fake news, poiché sono eludibili: sono gli stessi sistemi utilizzati, ad esempio, dai filtri antispam che si basano sul riconoscimento di parole chiave ritenute sospette. I creatori di fake news riescono ad aggirare l’ostacolo evitando determinate parole, ovvero agendo da un punto di vista lessicale. Il modello creato dagli studiosi, invece, agisce su strutture profonde della lingua, che incidono sulla sostanza del messaggio e sull’atmosfera generata: il livello strutturale, morfologico della lingua, e non la semplice selezione lessicale.

 

I creatori di fake news  devono cambiare  la sostanza linguistica  per farla franca

«Esaminiamo aspetti del testo che compongono il messaggio, come la comprensibilità della lingua e l’atmosfera che il testo trasmette» sostiene Jan Muntermann, professore all’Università di Göttingen. Ciò vuol dire che, per eludere i controlli, non basta sostituire una parola chiave: i creatori di fake news devono cambiare la sostanza linguistica di una informazione, e dunque la natura stessa della falsa notizia, che per avere effetto si serve di determinate caratteristiche linguistiche. Questo nuovo approccio può essere utilizzato nella sorveglianza del mercato azionario, offrendo agli investitori informazioni preziose per evitare di cadere in tali schemi di frode. Ma la sfida più importante contro le fake news si gioca sui Social Network, che sono la vera cassa di risonanza di informazioni fallaci e che possono determinare il destino di decisioni politiche ed economiche radicali.

Redazione Eurispes

 

Le fake news rappresentano un pericoloso fenomeno che rischia di inquinare i principi sui quali si fondano le nostre democrazie: numerosi e documentati i casi in cui la diffusione di false notizie tra gruppi di opinione ha determinato l’esito di elezioni e referendum. Dal punto di vista aziendale, invece, le fake news sono altrettanto pericolose, poiché possono alterare il valore azionario di una impresa e inquinare il mercato delle contrattazioni. Spesso non sono altro che dati aziendali fittizi che presentano un’azienda sotto una luce positiva.

 

Il caso di Ebbw Vale

È diventato celebre il caso della cittadina inglese di Ebbw Vale, nel Galles, dove più del 60% della popolazione aveva votato a favore della Brexit, in un contesto in cui, grazie ai fondi Ue, erano stati finanziati numerosi progetti di riqualificazione urbana e al posto del degrado di fabbriche chiuse erano sorti edifici scolastici e centri sportivi. Carole Cadwalladr, cronista dell’Observer, scoprì che Facebook era stato il veicolo di informazioni fuorvianti e in sostanza false, che associavano la Brexit ad altri fenomeni quali immigrazione e povertà. Facebook aveva, in sostanza, selezionato gruppi di opinione – per grado di istruzione, appartenenza politica, interessi – e l’algoritmo aveva sottoposto all’attenzione del gruppo informazioni false che avrebbero inciso sulle scelte di quella porzione di elettorato. Le fake news sull’immigrazione, si sa, fanno molta più presa su un elettorato spaventato o tendenzialmente di destra.

Eventi del genere chiariscono l’importanza del lavoro messo a punto dalle Università di Göttingen e Francoforte e lo Jožef Stefan Institute di Lubiana. Gli scienziati hanno sviluppato un sistema in grado di riconoscere le fake news dalle notizie “vere” che presentano contenuti affini, attraverso una serie di indicatori. I risultati della ricerca sono stati pubblicati sul Journal of the Association for Information Systems.

 

Il modello creato  dagli studiosi agisce  su strutture profonde  della lingua 

Per individuare le fake news gli scienziati hanno creato modelli di classificazione che possono essere applicati per identificare messaggi sospetti in base al loro contenuto e a caratteristiche linguistiche avanzate. Gli attuali sistemi non riescono ad essere realmente efficienti e arginare il diffondersi delle fake news, poiché sono eludibili: sono gli stessi sistemi utilizzati, ad esempio, dai filtri antispam che si basano sul riconoscimento di parole chiave ritenute sospette. I creatori di fake news riescono ad aggirare l’ostacolo evitando determinate parole, ovvero agendo da un punto di vista lessicale. Il modello creato dagli studiosi, invece, agisce su strutture profonde della lingua, che incidono sulla sostanza del messaggio e sull’atmosfera generata: il livello strutturale, morfologico della lingua, e non la semplice selezione lessicale.

 

I creatori di fake news  devono cambiare  la sostanza linguistica  per farla franca

«Esaminiamo aspetti del testo che compongono il messaggio, come la comprensibilità della lingua e l’atmosfera che il testo trasmette» sostiene Jan Muntermann, professore all’Università di Göttingen. Ciò vuol dire che, per eludere i controlli, non basta sostituire una parola chiave: i creatori di fake news devono cambiare la sostanza linguistica di una informazione, e dunque la natura stessa della falsa notizia, che per avere effetto si serve di determinate caratteristiche linguistiche. Questo nuovo approccio può essere utilizzato nella sorveglianza del mercato azionario, offrendo agli investitori informazioni preziose per evitare di cadere in tali schemi di frode. Ma la sfida più importante contro le fake news si gioca sui Social Network, che sono la vera cassa di risonanza di informazioni fallaci e che possono determinare il destino di decisioni politiche ed economiche radicali.

Redazione Eurispes

 

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