סוף למסיתים? חוקרים מאוני' בן-גוריון פיתחו מערכת לאיתור מידע שקרי ברשתות החברתיות

מערכת מבוססת לימוד מכונה מציעה כלים מתקדמים לזיהוי מקורות מידע מזויפים ולהקלת עבודת בודקי העובדות האנושיים
send whatsapp messsage send FB messsage
סוף למסיתים? חוקרים מאוני' בן-גוריון פיתחו מערכת חדשה לאיתור מידע שקרי ברשתות החברתיות הדמיות: Gerd Altmann, Gordon Johnson from Pixabay

חוקרים מאוניברסיטת בן-גוריון בנגב פיתחו שיטה מתקדמת לזיהוי פייק ניוז ברשתות החברתיות, במטרה להתמודד עם התפשטות מידע מוטעה ובמיוחד בתקופות קריטיות כמו מערכות בחירות. המחקר, בהובלת ד"ר ניר גרינברג ופרופ' רמי פוזיס מהמחלקה להנדסת מערכות תוכנה ומידע, פורסם בכנס הבינלאומי KDD ועושה שימוש בשיטות למידת מכונה על מנת לאתר מקורות מידע שקריים.

לדברי החוקרים, השיטה מתמקדת בזיהוי אתרי חדשות מזויפים ולא בפוסטים בודדים, ובכך מפחיתה את העומס על בודקי העובדות האנושיים. המערכת החדשה מצליחה לזהות מקורות מידע מזויפים בדיוק של כ-80% במדד PR-AUC, תוך חסכון משמעותי בעלויות ובזמן בדיקה.

ד"ר גרינברג ציין כי כיום בודקי עובדות מוצפים בכמות המידע וזקוקים לכלים שמסייעים להפנות את תשומת הלב לתוכן החשוב ביותר לבדיקה. "הגישה שלנו מאפשרת להם למקד את המשאבים ולהגביר את הפרודוקטיביות," אמר. לדבריו, אחת הבעיות העיקריות היא שמקורות פייק ניוז נוטים להופיע ולהיעלם במהירות, כך שתחזוקה של רשימות מקורות דורשת מאמץ ומשאבים רבים.

השיטה המתקדמת מחשבת את זרימת המידע ברשתות החברתיות ואת הקהלים שצורכים אותו, ויודעת להבחין בין מונחים טקסטואליים ארעיים לבין מונחים מוכרים לאורך זמן. פרופ' פוזיס הדגיש כי "המערכת לא תחליף את בודקי העובדות, אך היא יכולה להציף מקורות חדשים שדורשים את תשומת הלב של בודקי העובדות כיום".

החוקרים מאמינים שהמערכת החדשה תוכל לשמש ככלי נוסף לרשתות החברתיות במאבק במידע מוטעה ותסייע בשיפור הדיוק והמהירות של בדיקות עובדות בזמן אמת.