bts merchandisebts shopbts sweatshirtbts clothesarmy bombbts official army bombbangtan bombbts army bomb ver 4bts army bomb ver 3bts army bombbts light stickbts official light stickbts light stick ver 4bts light stick ver 3bts dollsbt21 plushiesbts hoodiebts jacketbt21 hoodiebts shirt
TechFusion.ruНовостиУченые классифицировали fake news по видам и признакам

Ученые классифицировали fake news по видам и признакам

fake news

Специалисты Университета штата Пенсильвания в США провели исследование, по итогам которого смогли составить четкую классификацию fake news, которая поможет более эффективно распознавать ложную информацию и бороться с ней

Несмотря на то, что fake news более популярны у пользователей, чем правдивая информация, большинство ресурсов стараются бороться с ней — так поступают, например, Facebook и Instagram. Ученые постоянно разрабатывают все новые алгоритмы для борьбы с дезинформацией, которые используют возможности искусственного интеллекта.

Чтобы нейросетям было проще распознавать и маркировать фейковые новости, исследователи Университета штата Пенсильвания классифицировали дезинформацию по основным признакам. Ученые определили семь основных категорий фейков: сатира; газетные «утки»; недостоверные сведения; лживые комментарии; убеждающая информация; и городская журналистика.

Как рассказали авторы исследования в статье «Fake News» Is Not Simply False Information: A Concept Explication and Taxonomy of Online Content в журнале American Behavioural Scientist, все фейковые новости имеют как минимум четыре признака, отличающих их от достоверной информации. Это несоблюдение журналисткого стиля; сильный эмоциональный окрас без фактов — «игра на чувствах»; отсутствие источников информации или ссылки на неопределенный «анонимный источник»; а также завлекательные или провокационные заголовки.

Также авторы исследования классифицировали признаки сайтов с недостоверной информацией, наличие которых повысит вероятность фейковости, размещенной на нем информации. В частности, это отсутствие контактов владельцев и редакции; нестандартные e-mail; подмена разделов (например, выдаваемая за аналитику личное мнение); и смешение рекламы с основным контентом.

По мнению ученых, их исследование не только поможет людям более четко разграничивать ложную информацию в интернете, но и повысит эффективность работы интеллектуальных систем распознавания, которые получают четкую категоризацию и список маркеров. При этом, используя подробные признаки, нейросети смогут отличать сатиру и шутки от настоящей лжи.

Иллюстрация на обложке: pixabay.com