Piattaforme per il factchecking e l’analisi dei fake

Polygree conta sulla comunità per valutare la qualità dell’informazione. Questa è la spiega:

I vaccini fanno male? C’è veramente mercurio nei tonni? Le energie rinnovabili potranno un giorno soddisfare il fabbisogno mondiale? Tutti i giorni ci troviamo davanti a notizie a cui stentiamo a credere, a dati di dubbia veridicità, ad affermazioni che sembrano palesemente false, ma a cui in molti credono. Distinguere in modo oggettivo ciò che è vero da ciò che è falso sembra ogni giorno più difficile. Noi invece crediamo che bastino pareri, competenze e un algoritmo.
Il meccanismo di Polygree è semplice: chiunque, tramite l’apposito modulo, può segnalare un’informazione per chiederne la verifica. La stessa sarà valutata dalla nostra community e da un team di esperti in materia. La sinergia tra i pareri e le valutazioni della massa e quelli degli esperti, tramite algoritmi dedicati, determinerà il rating finale di attendibilità dell’informazione, distinguendo, in modo obiettivo e scientifico, il vero dal falso.

Intanto, all’università dell’Indiana, Filippo Menczer ha creato con il suo team Hoaxy per visualizzare la diffusione delle bufale:

“In the past year, the influence of fake news in the U.S. has grown from a niche concern to a phenomenon with the power to sway public opinion,” Menczer said. (…) Giovanni Luca Ciampaglia, a research scientist at the IU Network Science Institute, coordinated the Hoaxy project with Menczer. Ciampaglia said a user can now enter a claim into the service’s website and see results that show both incidents of the claim in the media and attempts to fact-check it by independent organizations such as snopes.com, politifact.com and factcheck.org. These results can then be selected to generate a visualization of how the articles are shared across social media (Bloomington).

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1 Commento su “Piattaforme per il factchecking e l’analisi dei fake

  1. Una possibilità è anche l’applicare un qualche processo di “open peer review”, scegliendo fra i molti modelli sperimentati negli anni da varie riviste ad accesso aperto (prima fra tutte PLOS): https://blogs.openaire.eu/?p=1410

    Ovviamente l’open peer review è pensata per essere un processo rigoroso e scientifico, quindi costoso (non necessariamente in termini di denaro ma sicuramente di tempo di lavoro qualificato). Però è stato fatto per alcuni casi dove vale la pena verificare se delle informazioni siano corrette, per esempio una voce di Wikipedia molto visitata di argomento medico: https://web.archive.org/web/20160512215922/http://www.openmedicine.ca/article/view/652/565
    https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4242787/

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