Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Исследователи определили семь типов фейковых новостей
Новая классификация fake news поможет людям и компьютерам распознавать и маркировать дезинформацию.
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.
Психолингвисты из Центра языка и мозга НИУ ВШЭ совместно с коллегами из Городского университета Нью-Йорка и Университета Штутгарта выяснили, чем отличается чтение на русском языке у разных групп читателей. Для этого они впервые использовали новый для билингвизма метод сравнения движения глаз взрослых носителей русского языка, русскоязычных детей и взрослых билингвов с разным уровнем владения языком.
Шотландские исследователи провели когортный анализ: они сравнили риск госпитализации при заражении индийским и британским штаммами коронавируса, а также определили, кого вариант из Индии поражает чаще всего.
Немецко-российская группа ученых проверила при помощи моделирования противоречивую гипотезу о природе циклов солнечной активности. Результатом симуляции стали сразу несколько любопытных ответов. Во-первых, оказалось, что все краткосрочные циклы длительностью до пары сотен лет объясняются внешними причинами, а не внутренней природой звезды. Во-вторых, появился веский повод сомневаться даже в теоретической возможности долгосрочных предсказаний изменений активности магнитного поля Солнца.
Грохот уходящих в космос ракет, гигантские столбы огня, колоссальная сила, превосходящая силу тяжести. Форсажный рев боевых самолетов. Самое громкое и мощное силовое устройство человека. Все это — канал особой формы и особых свойств, радикально изменивший человечество. В чем его суть и как происходит трудное рождение сверхзвука — читайте в нашем материале.
Галактические нити крупномасштабной структуры Вселенной тянутся на сотни миллионов световых лет — и, как оказалось, вращаются, увлекая в движение все свои галактики.
Российские эпидемиологи считают, что в столице могла появиться своя разновидность вируса SARS-CoV-2. Кроме того, по мнению специалистов Центра имени Гамалеи, сейчас важным является индийский штамм коронавируса. По отношению к нему активность сывороток у вакцинированных и переболевших Covid-19 снижена в 2-3 раза.
«Сексуальную революцию совершили задние сиденья автомобилей», – заявил в свое время американский общественный деятель Джерри Рубин. И ошибся. Раскрепощение нравов происходило задолго до появления машин, причем много раз. Оно напоминает движение маятника. Как и почему вершились «секшал революшнс» и стоим ли мы на пороге нового витка сексуальности или же нас ждет ужесточение морали? Об этом – в нашем материале.
Международная команда исследователей изучила геологию и условия существования самого большого моря в истории планеты — Паратетиса.
Хотя в прессе много пишут об исключительно редких «побочках» от вакцин, практика показывает, что бояться надо совсем другого. Самым страшным врагом привитого остается... коронавирус. Даже после вакцин Pfizer или Moderna от него иногда умирают — и подобных случаев уже сотни. Разумеется, среди непривитых таких на порядки больше, но погибшим и членам их семей от этого не легче. Еще хуже то, что две из трех российских вакцин, похоже, защищают от ковида намного слабее Pfizer и Moderna. Это довольно странно с учетом того, что третий российский препарат в этом плане не уступает западным аналогам. Почему российские власти финансируют миллионные тиражи слабой вакцины, имея в распоряжении вполне полноценную?
Комментарии