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Prevenire è meglio che curare, si dice. E questo pare essere valido anche sul web: basta un pizzico di intelligenza artificiale, e il risultato è (quasi) raggiunto. É l’Università di Sheffield ad aver implementato un sistema IA capace di prevedere quali utenti siano in procinto di condividere su Twitter fake news e contenuti non attendibili prima ancora che questi lo facciano realmente. E il tasso di successo pare essere particolarmente elevato, quasi l’80%. Insomma, si tratta di uno strumento che, sulla carta, potrebbe far decisamente comodo al social network, che tra elezioni USA, coronavirus e non solo ha avuto un 2020 decisamente impegnativo (ne sono un esempio le censure ai tweet di Trump, Maduro e Bolsonaro).

Ovviamente il team di ricercatori del Dipartimento di Computer Science non si affida ad una sfera di cristallo, ma ad una serie di parametri dati in pasto all’intelligenza artificiale affinché questa possa riprodurre – simulando – il potenziale comportamento degli utenti.

LO STUDIO

Pubblicato sulla rivista PeerJ, lo studio ha analizzato più di 1 milione di tweet pubblicati da 6.200 utenti. Sono state poi create due categorie, suddividendo gli utenti stessi sulla base dell’affidabilità delle fonti solitamente utilizzate per condividere le notizie (attendibili – non attendibili). Ciò si è reso necessario per educare l’algoritmo di machine learning affinché questo fosse capace di “prevedere se in futuro un utente ritwitterà un contenuto da fonti inattendibili“.


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