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mar, 03 novembre 2020

Fake news, un software ci aiuta a scovarle

Ecco come l'informatica e lo studio di mappe e configurazioni linguistiche permettono di destreggiarsi con disinvoltura tra le trappole delle notizie virtuali

A cura di Antonio Schiano, Responsabile dell’area interdisciplinare di Applied Linguistics

Secondo alcune analisi di mercato dal 2022 consumeremo più fake news che notizie reali. In un mondo in cui le informazioni false si diffondono a macchia d'olio, anche grazie alla visibilità che ottengono sui social, diventerà sempre più importante riuscire a distinguere ciò che è reale, anche se non sempre è così semplice. 
In questo la tecnologia può venirci in aiuto. In NTT DATA, ricorrendo all'applied linguistics (dui cui abbiamo parlato in un articolo precedente) abbiamo progettato un software in grado di segnalare ai lettori la presenza o meno dei bias tipici delle fake news e delle review scorrette.
Grazie alla collaborazione tra linguisti e ingegneri, infatti, questo strumento è in grado di sottoporre i testi selezionati ad un’analisi basata sulle indicazioni fornite da esperti della lingua e dei suoi usi.

la tecnologia identifica fake news e recensioni scorrette
 
Quali sono, quindi, i campanelli d'allarme che ci indicano che una notizia potrebbe essere falsa?
 
Innanzitutto per verificare l’affidabilità della notizia viene analizzato il livello di contestualizzazione, cioè la presenza di riferimenti temporali, geografici e causali, la designazione dei protagonisti del fatto narrato all’interno del testo. Le fake news, infatti, solitamente riportano contenuti fumosi, in cui i protagonisti, l’ambientazione e i luoghi di un avvenimento non sono chiari. Al contrario, le notizie attendibili trasmettono in maniera esplicita e puntuale le citazioni, con riferimenti chiari, accessibili e consultabili.

Un’altra caratteristica delle fake news è la loro tendenza a far leva sul fattore emotivo, per spingere il lettore a concordare con quanto presentato senza farsi troppe domande. In questo caso l'uso avverbi, espressioni volgari, vernacolari, ridondanti di superlativi e comparativi e sensazionaliste indica la scarsa qualità della notizia, che non viene presentata in modo oggettivo e può essere fuorviante per il lettore.

Come si può immaginare, l’obiettivo ultimo di questo software non è esprimersi definitivamente sulla veridicità o meno di un articolo, ma aiutare il lettore a comprenderne le sfumature semantiche, storiche e linguistiche per determinare se quello specifico contenuto sia di qualità. Un ulteriore strumento che NTT DATA mette a disposizione degli utenti è la black list delle testate che diffondono fake news, stilata sulla base del rispetto delle citazioni e dei riferimenti all'interno delle notizie.

Recensioni online: siamo sicuri che siano tutte vere?
 
Ovviamente, la risposta è no. Quello delle recensioni online è un altro ambito in cui è facile diffondere contenuti falsi, data anche la capacità delle review di orientare le scelte degli utenti. Capita sempre più spesso, infatti, che vengano utilizzati dei bot che generano recensioni in automatico, o che i competitor provino a screditare un'attività o un brand fingendosi clienti. 
I segnali che ci indicano che una recensione potrebbe essere falsa sono un po' diversi da quelli delle fake news. In questi casi, si inizia valutando il carattere costruttivo o distruttivo di una recensione. Lo strumento informatico è stato quindi programmato per discernere quelle che, seppure negative, offrono spunti, indicazioni e soluzioni da quelle che si limitano delegittimare la struttura o il ristorante preso di mira.

Il software sviluppato dal NTT DATA è inoltre in grado di categorizzare e memorizzare le recensioni in base al tema e al problema segnalati. La ricorrenza di alcuni contenuti può anche attivare l’invio automatico di un ticket di segnalazione all’azienda interessata, mentre la loro memorizzazione abilita la ricerca per filtri o tag di contenuti specifici. Un’ulteriore implementazione sarà permettere al cliente l’invio di risposte automatiche specifiche e non di circostanza.
Per attuare questi propositi il sistema, grazie alle reti semantiche e ontologiche, è inoltre già in grado di distinguere espressioni soggettive e oggettive, individuare doppi sensi o frasi sarcastiche.




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