Un algoritmo creato da un gruppo di ricercatori dell’Università del Michigan promette di scoprire le notizie false, le cosiddette fake news, in maniera più proficua di un controllore umano.
Secondo i ricercatori, e secondo lo studio apparso su arXiv, durante i test l’algoritmo è riuscito a trovare false notizie fino al 76% delle volte rispetto ad un tasso della 70% di un controllore umano.
L’algoritmo si basa su un approccio ad analisi linguistica e potrebbe essere utilizzato per andare a caccia soprattutto quelle notizie che risultano troppo nuove per essere sfatate confrontando i fatti che racconta con altre storie.
Secondo Rada Mihalcea, professore informatico e ingegnere informatico che ha creato l’algoritmo, una soluzione automatizzata potrebbe essere l’unica possibile in futuro per scovare proficuamente notizie false, in particolare quelle messe in giro su Internet per manipolare l’opinione pubblica.
Inoltre un algoritmo di genere pur riconoscere la notizia prima che possa diffondersi e dunque prima che possa avere conseguenze reali a seguito della diffusione dai vari siti di aggregazione o dai social media.
L’algoritmo esegue l’analisi linguistica del testo relativo alla notizia analizzando in particolare la struttura grammaticale, la scelta delle parole, la punteggiatura e la comprensione stessa del testo.
Secondo lo stesso Mihalcea, l’algoritmo “Potrebbe fornire agli utenti una stima dell’affidabilità delle singole storie o di un intero sito di notizie o potrebbe essere una prima linea di difesa sul back-end di un sito di notizie, segnalando storie sospette per un’ulteriore revisione. Lascia un margine di errore abbastanza ampio, ma può comunque fornire informazioni preziose quando viene utilizzato insieme agli umani.”
Fonti e approfondimenti
- Fake news detector algorithm works better than a human | University of Michigan News (IA)
- [1708.07104] Automatic Detection of Fake News (arXiv:1708.07104v1) (IA)
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