Исследователи Центра надежного Интернет и сообщества (Сentre for Trusted Internet and Community, CTIC) Национального университета Сингапура (National University of Singapore) реализуют междисциплинарную исследовательскую инициативу, направленную на решение проблемы ложной, неверной и недостоверной информации в сети Интернет (mis-, dis- and mal-information – MDM). Инициатива направлена на выявление и устранение уязвимости пользователей в цифровом информационном потоке, разработку стратегий повышения цифровой устойчивости и поощрение «правильного» интернет-поведения. В работе ученые используют Information Gyroscope (iGyro) – подход, построенный на трехуровневом решении проблемы ложной информации в сети.
На первом уровне (RS1) изучают мотивацию и процесс принятия решений потребителей при взаимодействии с цифровой информацией, создают модели и дают количественную оценку поведению пользователей. Для этого применяются методы поведенческой экономики, например, теорема Байеса и моделирование теории принятия решений.
Работа на втором уровне (RS2) включает три технологических домена (TD), каждый из которых представляет различные этапы цифрового информационного конвейера:
TD1 использует методы машинного обучения для обнаружения и оценки ложной информации, как в текстовом, так и в визуальном контенте, уделяя особое внимание оценке ее защищенности;
TD2 исследует влияние алгоритмов работы рекомендательных и поисковых систем, социальных сетей на формирование мнений и появление “эхо-камер” (ситуации, когда идеи, убеждения усиливаются или подкрепляется путём передачи сообщения или его повторением внутри закрытой системы);
TD 3 фокусируется на анализе потребления цифровой информации, особенно на платформах социальных сетей, исследует стратегии по снижению уязвимости пользователей перед ложной информацией.
На третьем уровне (RS3) исследуют влияние политических и регуляторных механизмов на спрос и предложение в цифровом поле.
Инфографика: CTIC
В работе команда применяет высокотехнологичные подходы, в том числе, собственные разработки. Например, мультимодальную языковую модель для обнаружения дезинформации SNIFFER, в основе которой — специализированная модель искусственного интеллекта (ИИ). По словам ученых, SNIFFER превосходит по производительности предыдущие подобные модели на 40% и обнаруживает дезинформацию с более высокой точностью, в сравнении с другими современными методами обнаружения.
Исследователи надеются, что «смогут создать надежную цифровую информационную экосистему и предоставить пользователям надежный Интернет для доступа к информации».
