L’IA peut prédire que les utilisateurs de Twitter sont susceptibles de diffuser de la désinformation avant de le faire

Un nouvel algorithme basé sur l’intelligence artificielle qui peut prédire avec précision quels utilisateurs de Twitter répandront la désinformation avant de le faire a été développé par des chercheurs de l’Université de Sheffield.

Une équipe de chercheurs, dirigée par Yida Mu et le Dr Nikos Aletras du département d’informatique de l’Université, a développé une méthode pour prédire si un utilisateur de médias sociaux est susceptible de partager du contenu provenant de sources d’informations peu fiables. Leurs résultats ont été publiés dans la revue PeerJ.

Les chercheurs ont analysé plus d’un million de tweets d’environ 6 200 utilisateurs de Twitter en développant de nouvelles méthodes de traitement du langage naturel – des moyens d’aider les ordinateurs à traiter et à comprendre d’énormes quantités de données linguistiques. Les tweets qu’ils ont étudiés étaient tous des tweets accessibles au public pour que quiconque puisse les voir sur la plate-forme de médias sociaux.

Les utilisateurs de Twitter ont été regroupés en deux catégories dans le cadre de l’étude: ceux qui ont partagé des sources d’informations peu fiables et ceux qui ne partagent que des histoires provenant de sources d’informations fiables. Les données ont été utilisées pour former un algorithme d’apprentissage automatique capable de prédire avec précision (79,7%) si un utilisateur republiera du contenu provenant de sources non fiables dans le futur.

Les résultats de l’étude ont révélé que les utilisateurs de Twitter qui ont partagé des histoires provenant de sources peu fiables sont plus susceptibles de tweeter sur la politique ou la religion et d’utiliser un langage impoli. Ils ont souvent posté des tweets avec des mots tels que «libéral», «gouvernement», «médias» et leurs tweets souvent liés à la politique au Moyen-Orient et à l’islam, leurs tweets mentionnant souvent «l’islam» ou «Israël».

En revanche, l’étude a révélé que les utilisateurs de Twitter qui partageaient des histoires provenant de sources d’informations fiables ont souvent tweeté sur leur vie personnelle, comme leurs émotions et leurs interactions avec des amis. Ce groupe d’utilisateurs a souvent publié des tweets contenant des mots tels que

« ambiance. » «veux», «va», «je vais», «excité» et «anniversaire».

Les résultats de l’étude pourraient aider les entreprises de médias sociaux telles que Twitter et Facebook à développer des moyens de lutter contre la propagation de la désinformation en ligne. Ils pourraient également aider les spécialistes des sciences sociales et les psychologues à améliorer leur compréhension de ce comportement des utilisateurs à grande échelle.

Le Dr Nikos Aletras, maître de conférences en traitement du langage naturel à l’Université de Sheffield, a déclaré: «Les médias sociaux sont devenus l’un des moyens les plus populaires d’accéder aux actualités, des millions d’utilisateurs se tournant chaque jour vers des plateformes telles que Twitter et Facebook pour découvrir les événements clés qui se produisent à la maison et dans le monde. Cependant, les médias sociaux sont devenus la principale plateforme de diffusion de la désinformation, qui a un impact énorme sur la société et peut influencer le jugement des gens sur ce qui se passe dans le monde. leur.

« Dans le cadre de notre étude, nous avons identifié certaines tendances du comportement des utilisateurs qui pourraient contribuer à ces efforts. Par exemple, nous avons constaté que les utilisateurs les plus susceptibles de partager des actualités provenant de sources non fiables tweetent souvent sur la politique ou la religion, alors que ceux qui partagent des histoires provenant de sources d’information fiables ont souvent tweeté sur leur vie personnelle.

« Nous avons également constaté que la corrélation entre l’utilisation d’un langage impoli et la diffusion d’un contenu peu fiable peut être attribuée à une forte hostilité politique en ligne. »

Yida Mu, un Ph.D. étudiant à l’Université de Sheffield, a déclaré: «L’étude et l’analyse du comportement des utilisateurs partageant du contenu à partir de sources d’informations peu fiables peuvent aider les plateformes de médias sociaux à empêcher la propagation de fausses nouvelles au niveau de l’utilisateur, en complétant les méthodes de vérification des faits existantes qui fonctionnent sur le poste ou au niveau de la source d’informations.  »