قام باحثون من "IMDEA Networks" وجامعة قبرص للتكنولوجيا و"LSTECH ESPAÑA SL" الإسبانية بتطوير خوارزمية سُمّيت "هايبرغرافديس" "HyperGraphDis" وذكروا أنها تعزز القدرة على اكتشاف المعلومات المضلّلة على وسائل التواصل الاجتماعي، مما يساعد في مكافحة انتشار الأخبار المزيفة والمعلومات المضلّلة.
ووفق توضيح من الدكتور ماريوس باراشيف، باحث أول في "IMDEA Networks" وأحد مؤلفي الدراسة عن تلك الأداة الجديدة، "تقترح دراستنا الاستفادة من الرسوم البيانية الفائقة للكشف عن المعلومات المضلّلة. إذ تضع الأداة ذلك النوع من المعلومات ضمن مساراته الاجتماعية وتُبرِز السياقات التي تعطيها معانيها المختلفة. بقول آخر، تأخذ هذه الأداة في الاعتبار الهياكل الاجتماعية المعقّدة بين المستخدمين".
في السياق نفسه، يضيف الدكتور نيكولاوس لاوتاريس، أستاذ الأبحاث في شبكات "IMDEA" أن "مع الكميات المتزايدة باستمرار من بيانات وسائل التواصل الاجتماعي، يصعب تحقيق دقّة عالية في اكتشاف الأخبار المزيفة". ويلفت لاوتاريس إلى وجوب أن تكون خوارزميات الكشف قابلة للتطوير وتتميّز بالسرعة، كي تتمكن من التعامل مع مجموعة كبيرة من البيانات.
ويؤكّد لاوتاريس أيضاً أن خوارزمية "هايبرغرافديس" الجديدة تحسّن دقة الكشف عن المعلومات المضلّلة، وتقلّل أيضًا من الوقت اللازم لذلك، ما يجعلها أكثر عملية من الطرق المنافسة.
وفي سياق صنع تلك الأداة، عمد العلماء إلى تقييم 4 مجموعات بيانات من منصة "إكس" حول الانتخابات الرئاسية الأميركية للعام 2016 ووباء كوفيد-19. وتفوقت "HyperGraphDis" على الأساليب الحالية من حيث الدقة والكفاءة الحسابية، ما يؤكّد فعاليتها وقابليتها للتوسع في معالجة التحدّيات التي يفرضها انتشار المعلومات المضلّلة.
كذلك تكشف الدراسة، أن المعلومات المضلّلة لا يمكن التحقق منها بشكل مباشر دائمًا، لأنها تعتمد غالباً على السياق الذي ترد فيه. وبالتالي، من المستطاع تلمّس ذلك السياق من خلال التدقيق في البيانات عن خلفية المعلومات وتحليل علاقاتها مع بيئة من ينشروها، أو المجتمعات التي ينتمون إليها، أو علاقاتهم بالمصادر المعروفة للمعلومات المضلّلة . في المقابل، ليس بالضرورة أن تكون تلك المصادر المولّدات الأساسية للمعلومات المضلّلة.
وببساطة، قد يكون الأفراد الذين يتداولونها مجرد مروّجين لها أو مضخّمين لما تحمله من أخبار. واستمراراً، قد يتخذ أحد مصادر المعلومات المضلّلة هيئة شخص يسعى إلى تقديم معلومات إلى المجتمع المستهدف، حيث قد تتضخم بعد ذلك على يد أفراد آخرين.
كيف تعمل أداة كشف المعلومات المضلّلة؟
تجمع أداة "هايبرغرافديس" بين التقنيات المتقدّمة مثل الشبكات الاصطناعية العصبية المتطورة المخصّصة للرسوم البيانية، ثم تعمل على تجميعها بغية اكتشاف مواصفاتها الاجتماعية، إضافة إلى معالجة اللغة الطبيعية للنص. وتتيح تلك الخطوات اكتشاف المعلومات المضلّلة بشكل أكثر كفاءة ودقة.
كذلك ركّز الباحثون على منصة "إكس"، نظرًا لأنها توفّر مجموعات ضخمة من البيانات المعقّدة، مع الإشارة إلى أن "هايبرغرافديس" تستطيع العمل مع منصات اخرى مماثلة.
وهناك ميزة أخرى تتمثل في أن أداة "هايبرغرافديس" توفّر لأصحاب المنصات طريقة فعّالة للتخفيف من آثار المعلومات المضلّلة، وتوفّر فهماً أفضل لكيفية انتشارها، وبالتالي، مكافحتها بفعالية.
التحدّيات والتطورات المستقبلية
واجه مشروع صنع أداة "هايبرغرافديس" العديد من التحدّيات، على غرار جمع البيانات المحدّثة من منصة "إكس" التي تمارس حذف الرسائل، وإزالة الحسابات، وإمكانية تحرير محتوى الرسالة بطرق لا تعبّر عن المعنى الأصلي وغيرها.
وعلى الرغم من ذلك، يتطلع الباحثون إلى مستقبل خالٍ من المعلومات المضلّلة والكاذبة، عبر تطوّر أدوات الكشف عن ذلك النوع من المعلومات باستخدام نماذج متقدّمة للذكاء الاصطناعي التوليدي.
تويتر
فيسبوك
يوتيوب
انستغرام
مسنجر
واتساب
بريد إلكتروني
الطباعة
