Wired Italia dà spazio alla nostra analisi dei tweet sui Vaccini Covid e al nostro algoritmo che trova chi divulga più disinformazione

I social network hanno iniziato da tempo a combattere la disinformazione, adottando tecniche e approcci differenti. Nonostante la presenza di collaborazioni con i fact-checker, però, le fake news trovano sempre un modo per venire diffuse a grandi platee. Ma qual è la categoria di profili che tende a condividere più notizie false?

Wired Italia dà spazio alla nostra analisi sui tweet pubblicati dai profili italiani tra il 27 dicembre 2020 e il 19 aprile 2021 con gli hashtag #vaccino, #vaccini, #novax, #astrazeneca, #PfizerBioNTech, #Moderna e #Sputnik. L’articolo mette in luce come sfruttando il machine learning, il nostro algoritmo impari a riconoscere, grazie a un set di dati iniziali, se una notizia è vera o falsa assegnando un punteggio da 0 a 1 ai tweet analizzati.

Intervistato da Wired, Giorgio Gabbani, Senior Manager di Iconsulting, ne approfondisce il funzionamento: ““Per progettare azioni di contrasto alla disinformazione abbiamo utilizzato un approccio basato sul fenomeno delle cosiddette echo-chamber e sull’analisi delle correlazioni fra gli utenti che condividono contenuti inaffidabili”.

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DataTell. è il nostro modo di leggere e raccontare il mondo grazie a quello che conosciamo meglio, i dati. In questo racconto, immersivo e ricco di visualizzazioni interattive, esploriamo l’universo Fake News: se ne parla tanto e il suo hype si ripropone ciclicamente in momenti di straordinaria emergenza e confusione.
La nostra esplorazione parte da alcuni episodi della Storia recente, di cui abbiamo contestualizzato gli aspetti storici e tecnologici, e culmina con l’elaborazione di un algoritmo per offrire una lente di ingrandimento sulla recente attualità.
In uno scenario così delicato, la tecnologia sembra complicare le cose, perché permette alle informazioni di viaggiare veloci e arrivare ovunque. Eppure, è allo stesso tempo la migliore alleata per combattere la diffusione di contenuti non verificati, notizie parziali, contraddittorie e false.
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