電話 偽のニュース、または単に偽のニュースは、特に米国でのドナルド・トランプの選挙後、ここ数年、懸念事項になっています. ここブラジルでは、あちらで起こったことと何も変わらないように見えます。最近では、本当のニュースよりも政治や政治家に関するフェイク ニュースに出くわす方が簡単です。
多くの人は、ソーシャル ネットワークやメッセージング アプリケーションに対して不信感を抱いています。 WhatsApp、しかし、誰もがこれらのプラットフォームを通じて共有されるすべてのニュースの信憑性を本当に疑っているわけではありません. まさにこの理由から、ユーザーが特定のニュースが実際に真実であるか、または別の誤ったニュースであるかを検出するのに役立つツールの出現がますます必要になっています.
フェイクニュースに対するブラジルの最新兵器

サンパウロ大学 (USP) の数理計算科学研究所 (ICMC) は、サン カルロス連邦大学 (Ufscar) と提携して、まさにこの目的を持つ新しいツールを発表しました。 ニュースが嘘か本当かを知らせる. の呼びかけに基づいています。機械学習」は、人工知能を使用して知識を機械に渡す技術です。
ICMC の Thiago Pardo 教授はプロジェクトのコーディネーターであり、まだ初期段階にあると述べています。 先生によると、彼女はすでに 90% 完全に真実か完全にウソかのどちらかであるニュースの正確さについて。 しかし、それでも 100% 効果があるわけではなく、多くの人が真実を利用して、主題から逸脱するなどの虚偽のニュースを作成する可能性があることに注意する必要があります。
ツールの使い方は?
現在、この新しいツールは XNUMX つの方法で使用できます。 ブラウザ インターネットから、または直接 WhatsApp。 チェックアウト:
ブラウザ別
まず、にアクセスする必要があります ツールのウェブサイト、フェイクチェックと呼ばれます。
ページ自体では、ニュース項目をチェックする方法を既に教えています。 ニュース項目のテキストをコピーして貼り付けて、その信憑性を確認することができます。 ウェブサイトによると 「システムはテキストを処理して、最も頻繁に使用される単語や文法クラスなどの記述特性を識別し、これらの特性を機械学習モデルで使用して、ニュースを真偽に分類します。」

コピーされたテキストが完全である場合にのみ、システムが機能することを指摘することが重要です。 つまり、タイトルや見出しだけでは正しく機能しないか、不完全な分析につながる可能性があります。

WhatsAppで
のボットにアクセスするには WhatsApp アクセスするだけです アプリへのツールリンク スマートフォン経由。 プログラムされたメッセージを送信するために開きます。送信するだけです。
ボットは連絡先として表示されますが、検出ツールです 偽のニュース アプリから直接。 WhatsApp自体では、チェックするニュース項目の本文をコピーして貼り付けることができます。

これを行うには、ユーザー間で行われるように、ニュースをボットの連絡先に転送するだけです。 彼は内容を分析し、そのニュースが真実である可能性があるか、それとも嘘である可能性があるかを判断し、常に信頼できる情報源を探すようアドバイスします.
重要: クエリを終了したら、検証する別のニュース アイテムの本文を貼り付ける前に、"Fake" という単語を送信してボットを再起動する必要があります。
データベースによる検証

すでに述べたように、メッセージ検証システムは、の技術を使用して実行されます。 機械学習、「機械学習」を意味する英語の表現。 まさにこの理由から、それはいかなる人間によっても修正されないため、バイアスの可能性を回避できます。 このツールに必要な知識を送るために、研究者グループは膨大なデータベースを使用しました。
約 7,2 のニュース項目があり、その半分は嘘で、半分は本当でした。 このようにして、システムはメッセージの単語、表現、および内容を識別し、それをデータベースに既に保存されているニュースと比較して、それが虚偽のニュースまたは真のニュースのグループの一部であるかどうかを識別することができます。 このデータベースは、2016 年から 2018 年までのニュースで構築されました。
グループは、それらのそれぞれが慎重に収集および分析されたため、それらが完全に真実または完全に誤りであり、中間点がないように報告されました. 興味のある人は誰でも、 偽物チェック. ほとんどが政治的なものですが、有名人、科学、さらには宗教などのトピックも取り上げています。
このツールは、テキストの文法をチェックすることもできます。 これは、一般的にフェイク ニュースを書く人の多くが、言葉の選択や文章の構造をあまり気にせず、文法上の誤り、同意の誤り、さらには誤用された表現を手がかりとして残しているためです。 つまり、テキストのサイズ、使用される語彙の種類、スペルミス、さらには各文法クラスの使用量などの要因も方程式に含まれます。
このプロジェクトは、画像、ビデオ、およびオーディオを分析できるように、間もなく前進しています。
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