Для уменьшения дезинформации необходимо выявить источник вредоносных сообщений в сети, то есть источники воспроизведения. Подобный механизм позволяет, в том числе, выявить нулевого пациента в начале эпидемии. RPaSDT позволяет узнать, откуда берутся фальшивые новости и как они распространяются в социальных сетях.

Дэмиен Фронщак, докторант Школы докторантуры Военного технологического университета, представил разработанную им программу в статье, опубликованной в журнале SoftwareX от Science Group. Молодой ученый занимается моделированием социальных сетей, распространением и изучением фейковых новостей.

Проверьте также:

Владельцы социальных аккаунтов, а это большое количество людей и организаций, охотно делятся информацией о своей жизни, деятельности, путешествиях и мнениях. Поэтому социальные сети стали ценным и бесплатным источником данных, например, для рекламных агентств, которые корректируют рекламу в соответствии с предпочтениями пользователей», — говорит Дэмиен Фрищак, утверждающий, что появление сайтов социальных сетей изменило картину мира. Новые способы общения между людьми заменили традиционные средства массовой информации. Для большинства людей платформы социальных сетей являются основным источником информации. Социальные сети можно использовать для предупреждения людей об опасных ситуациях или для сбора пожертвований на добрые дела. это также дает прекрасную возможность распространять дезинформацию — легко, быстро и почти бесплатно.Различные аспекты жизни, например, результаты выборов, финансовое положение и психическое состояние пользователей», — перечисляет он.

Исследование Дэмиена Фрищака показывает, что было разработано множество методов определения «источника распространения», но эти решения трудно сравнивать, надежно проверять и выбирать лучшее, потому что для исследователей нет «полигона для испытаний». По словам создателя, RPaSDT может иметь такую ​​функцию.

В своей статье аспирант представил простой в использовании набор ИТ-инструментов, позволяющих идентифицировать «источники распространения». Программа поддерживает процессы анализа, оценки и визуализации социальных сетей, а также сравнения эффективности различных методов определения источников. Тесты можно проводить для противоположных задач, то есть на основе конкретной сети (исходный режим) выбрать узлы, распространение которых охватит все узлы в сети за кратчайшее время.

Научная статья «RPaSDT — Rumor Spreading and Source Discovery Toolkit» была опубликована в январе 2022 года в журнале SoftwareX.

Промоутерами PhD Дэмиена Фрищака являются: Dr. М. Рышард Анткевич и др. инж. Мариус Шмелевский.

Источник информации: Наука в Польше.