אלגוריתם חדש לזיהוי דיסאינפורמציה אונליין

image provided by pixabay

This post is also available in: English (אנגלית)

דיסאינפורמציה היא תופעה הולכת וגדלה ברשת שמשפיעה באופן משמעותי על אירועים חברתיים, פוליטיים וכלכליים, ובמקרי קיצון עלולה להוות איום על החופש והדמוקרטיה. חוקרים מ-IMDEA Networks, אוניברסיטת קפריסין לטכנולוגיה, ו-LSTECH España SL פיתחו את אלגוריתם "HyperGraphDis" המזהה דיסאינפורמציה במדיה החברתית ומסייע להילחם בהתפשטות של חדשות מזויפות.

המחבר ד"ר מריוס פאראסצ'יב, חוקר בכיר ב-IMDEA Networks, הסביר כי המחקר "מציע שיטת זיהוי הלוקחת בחשבון את המבנים החברתיים המורכבים בין המשתמשים, כמו גם אלמנטים יחסיים וסמנטיים כדי לקבוע את אופי התוכן שהם מייצרים".

"עם כמויות הולכות וגדלות של נתונים ברחבי המדיה החברתית, לא מספיק להשיג דיוק גבוה באיתור חדשות מזויפות; אלגוריתמים לזיהוי צריכים להיות מהירים וניתנים להרחבה כדי להתמודד עם כמויות גדולות של נתונים בזמן כמעט-אמת. אלגוריתם HyperGraphDis החדש שלנו לא רק משפר את דיוק הזיהוי אלא גם מקצר באופן משמעותי את זמן הביצוע, מה שהופך אותו להרבה יותר מעשי משיטות מתחרות", הוסיף ד"ר ניקולאוס לאוטריס, פרופסור למחקר ב-IMDEA Networks.

על פי Techxplore, המדענים העריכו ארבעה מערכי נתונים לגבי תקופת הבחירות לנשיאות ארצות הברית בשנת 2016 ועל מגיפת הקורונה ב-X (שנקרא בזמנו טוויטר), ומצאו כי אלגוריתם HyperGraphDis הפגין ביצועים גבוהים משמעותית משיטות קיימות, גם ברמת דיוק וגם ביעילות חישובית.

HyperGraphDis משלב טכניקות מתקדמות כמו רשתות נוירונים היפרגרפיות, קיבוץ באשכולות גרפיים לאיתור קהילות ועיבוד שפה להבנת טקסט, כל אלה מאפשרים זיהוי יעיל ומדויק יותר של דיסאינפורמציה.

למרות שהחוקרים בחרו להתמקד ב-X, אלגוריתם HyperGraphDis יכול להיות מותאם לכל פלטפורמה חברתית אחרת. הוא בנוסף מציע לבעלי פלטפורמות דרך יעילה למתן את ההשפעות של דיסאינפורמציה, ומספק הבנה טובה יותר של האופן שבו היא מתפשטת וכיצד להילחם בה ביעילות על ידי השרשת תגובות מאומתות-עובדות ומותאמות לפי הקשר.

למרות שהפרויקט עמד בפני מספר אתגרים לאורך הדרך (כולל קושי לאסוף נתונים עדכניים מ-X בשל תוכן שנמחק או נערך), החוקרים כבר מביטים אל העתיד ומתכננים דרך לזיהוי דיסאינפורמציה רב-מודאלי באמצעות מודלים מתקדמים כמו GPT-4.