Yanlış bilgiyi azaltmak için, web üzerindeki kötü niyetli mesajların kaynağını, yani çoğaltma kaynaklarını belirlemek gerekir. Benzer bir mekanizma, diğer şeylerin yanı sıra, salgının başlangıcında hasta sıfırını belirlemeye izin verir. RPaSDT, sahte haberlerin nereden geldiğini ve sosyal medyada nasıl yayıldığını bilmenizi sağlar.

Askeri Teknoloji Üniversitesi Doktora Okulu’nda doktora öğrencisi olan Damien Frąszczak, Science Group’tan SoftwareX dergisinde yayınlanan bir makalesinde geliştirdiği programı sundu. Genç bilim adamı, sosyal ağları modellemekle, sahte haberleri yaymak ve öğrenmekle meşgul.

Ayrıca kontrol edin:

Çok sayıda kişi ve kuruluş olan sosyal hesap sahipleri, yaşamları, faaliyetleri, seyahatleri ve görüşleri hakkında bilgi paylaşmaya isteklidir. Bu nedenle, sosyal ağlar, örneğin reklamları kullanıcıların tercihlerine göre ayarlayan reklam ajansları için değerli ve ücretsiz bir veri kaynağı haline geldi ”- diyor Damien Friesczak.Sosyal ağ sitelerinin ortaya çıkmasının dünyanın imajını değiştirdiğini iddia ediyor. İnsanlar arasındaki yeni iletişim biçimleri geleneksel bilgi medyasının yerini aldı.Çoğu insan için sosyal medya platformları birincil bilgi kaynağıdır.Sosyal medya insanları tehlikeli durumlara karşı uyarmak veya iyi amaçlar için bağış toplamak için kullanılabilir.Ancak, aynı zamanda yanlış bilgileri yaymak için mükemmel bir fırsat sunuyor – kolay, hızlı ve neredeyse hiçbir ücret ödemeden Hayatın çeşitli yönlerini, örneğin, seçim sonuçları, finansal durum ve kullanıcıların zihinsel durumu ”- diye sayıyor.

Damien Friesczak’ın araştırması, “yayılma kaynağını” belirlemek için birçok yöntemin geliştirildiğini, ancak bu çözümleri karşılaştırmanın ve güvenilir bir şekilde doğrulamanın ve en iyisini seçmenin zor olduğunu, çünkü araştırmacılar için “test alanı” olmadığını gösteriyor. Yaratıcıya göre RPaSDT’nin böyle bir işlevi olabilir.

Doktora öğrencisi makalesinde, ‘yayılma kaynaklarının’ tanımlanmasını sağlayan kullanımı kolay bir BT araçları seti sundu. Program, sosyal ağları analiz etme, değerlendirme ve görselleştirme süreçlerinin yanı sıra kaynakları belirlemeye yönelik farklı yöntemlerin etkinliğini karşılaştırmayı destekler. Ters problemler için testler, yani belirli bir ağ (başlangıç ​​modu) temelinde, yayılımı ağdaki tüm düğümleri en kısa sürede kapsayacak olan seçili düğümler için gerçekleştirilebilir.

“RPaSDT – Rumor Spreading and Source Discovery Toolkit” adlı bilimsel makale Ocak 2022’de SoftwareX dergisinde yayınlandı.

Damien Friesczak’ın doktora destekçileri: Dr. M. Ryszard Antkiewicz ve dr inż. Marius Shmielewsky.

Bilgi kaynağı: Polonya’da Bilim