15.11.2019
София Жаботинская

Исследователи определили семь типов фейковых новостей

Новая классификация fake news поможет людям и компьютерам распознавать и маркировать дезинформацию.

Фейковые новости — одна из главных проблем современного общества
Фейковые новости — одна из главных проблем современного общества / © Mother Jones

Чтобы помочь людям выявлять фейковые новости или создать технологию по определению «новостных фальшивок», необходимо сначала определить, что это такое. Ученые из Университета штата Пенсильвания проанализировали бесчисленные примеры fake news, сгруппировав их в семь основных категорий. Статья об этом опубликована в издании American Behavioural Scientist.

Исследователи определили следующие разновидности новостных фейков: газетные утки, предубежденное мнение, сатира, недостоверные сведения, комментарии, увещевательная (убеждающая) информация и городская журналистика. Ученые также сравнили эти типы материалов с реальными достоверными новостями.

У достоверных материалов есть определенные признаки, отличающие их от неправдивых. В фейковых новостях обычно не соблюдается журналистский стиль, они менее выдержаны и вместо фактов предлагают людям эмоциональные утверждения. Также признаком fake news являются завлекательные или провокационные заголовки, отсутствие источников информации или ссылки на «анонимный источник».

Ученые отметили особенности в структуре веб-сайтов, которые позволяют маркировать их как источник недостоверной информации: например, использование нестандартных e-mail адресов для обратной связи или же отсутствие контактов редакторов и владельцев ресурса. Онлайновые новости также часто лишены многих структурных особенностей, которые присутствуют в более традиционных медиа (журналах и газетах) и позволяют различать формы контента. Так, на сайтах часто реальные новости смешиваются с рекламными материалами без соответствующих пометок, а мнение автора выдается за аналитику.

По словам ведущего автора статьи Марии Молины, выявление особенностей различных форм правдивых и ложных онлайн-новостей необходимо не только для того, чтобы помочь людям различать фейки. Эти данные будут полезны при создании систем искусственного интеллекта, которые будут автоматически предупреждать людей о возможной дезинформации.

Кроме того, данные исследования помогут разработать систему маркировки контента, которая восстановит характерную для традиционных СМИ сегментацию новостей. «Очень важно распознавать различные виды онлайн-новостей, чтобы иметь возможность настройки ожиданий читателей и некоторых общественных деятелей, которые обвиняют СМИ в фальсификации данных», — говорит соавтор исследования Шиям Сундар.

Использование компьютеров для автоматического определения фейковых новостей затрудняет то, что искусственный интеллект мыслит в категориях бинарной логики, распознавая лишь правду или ложь, не улавливая при этом многих нюансов. Например, сатирический памфлет фактически содержит неправдивые данные, но с учетом контекста не должен маркироваться как фальшивка. С другой стороны, если элементы сатиры используются в новостных сообщениях вне контекста, такие материалы должны быть отмечены как сомнительные.

«Наше улучшенное понимание характеристик семи подтипов [фейковых новостей] <…> позволит нам разработать новый тип системы автоматического определения, способный принимать более индивидуальные решения», — утверждает Ли Донгвон, один из участников исследования. Ученые уже работают над программным решением этой проблемы с использованием методик машинного обучения.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
11 часов назад
Мария Азарова

Все образцы продукции популярных ресторанов быстрого питания, протестированные американскими учеными, содержали один или несколько видов фталатов либо других пластификаторов.

Вчера, 05:30
Мария Азарова

Ученые из Швейцарии и Германии сделали неожиданный вывод: катехины зеленого чая не подавляют окислительный стресс, а способствуют ему. Однако на этом их действие не заканчивается.

Вчера, 17:42
Мария Осетрова

Смоделировав динамику перемещения песчаных дюн в лаборатории, ученые из Кембриджа определили, какие препятствия пропускают дюны сквозь себя, а какие, напротив, их останавливают.

25 октября
Мария Азарова

Американские исследователи оценили вероятность повторного заражения коронавирусами SARS-CoV, HCoV-229E, HCoV-OC43, HCoV-NL63 и особенно SARS-CoV- 2.

Вчера, 05:30
Мария Азарова

Ученые из Швейцарии и Германии сделали неожиданный вывод: катехины зеленого чая не подавляют окислительный стресс, а способствуют ему. Однако на этом их действие не заканчивается.

11 часов назад
Мария Азарова

Все образцы продукции популярных ресторанов быстрого питания, протестированные американскими учеными, содержали один или несколько видов фталатов либо других пластификаторов.

13 октября
Мария Азарова

Анализ образцов крови, взятых у российских космонавтов до и после их полета на МКС, показал, что длительное пребывание в космосе может провоцировать повреждение мозга.

12 октября
Алиса Гаджиева

Две тысячи лет назад многие сооружения строили лучше, чем сегодня.

18 октября
Елена Синицкая

На днях израильский ныряльщик обнаружил на дне Средиземного моря у Хоф-ха-Кармель древние предметы, среди которых оказался меч удивительной сохранности. По мнению специалистов Израильского управления древностей, железный меч с клинком около одного метра и 30-сантиметровой рукоятью принадлежал крестоносцу и датируется XII веком.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: