REMISS

Nova metodologia per reduir la difusió de desinformació sobre grups vulnerables i estigmatitzats

El projecte REMISS desenvolupa una nova metodologia que permet atorgar una puntuació de confiança i credibilitat tant a comptes de xarxes socials com a missatges que puguin ser falsos. Per això, combina diverses tècniques que, fins ara, s’han desenvolupat en sitges independents i han donat resultats potents en termes de detecció, encara que poc interpretables.

El projecte proposa una metodologia basada en models de propagació, anàlisi multimodal i caracterització del text derivada de mètriques obtingudes al laboratori. Aquesta anàlisi permetrà comprendre les motivacions darrere de l’intercanvi d’informació (i desinformació) i els tipus de característiques que fan que un text sigui creïble i susceptible de ser propagat.

La desinformació a les xarxes socials és part d’un fenomen generalitzat que afecta l’intercanvi i la difusió de continguts. Els problemes que genera són ben coneguts, des de l’amplificació de la desconfiança general per part de la societat fins a l’agudització dels mecanismes de polarització social o estigmatització dels grups vulnerables.

Aquesta situació ha superat l’àmbit merament professional, tant d’investigadors com periodistes, i l’amenaça de la generació i la difusió de continguts i notícies falses és ja interioritzat per la majoria de la societat. Comprendre com es generen i difonen notícies falses és fonamental per desenvolupar polítiques i accions basades en evidències per a la detecció i mitigació de la seva propagació.

Eurecat coordina el projecte a través de la seva Unitat de Big Data & Data Science, que participa en la recerca en ciències socials computacionals i anàlisi cognitiva. El consorci de REMISS està format per cinc socis més: CCMA i Verificat, que faciliten dades verificades i no verificades; ESADE, amb una àmplia experiència en ciències socials computacionals i en anàlisi del comportament; i CVC i UVEG, experts líders en les àrees d’anàlisi d’imatges, anàlisi de text i tècniques de processament de llenguatge natural.