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Les scientifiques développent une méthode pour détecter les fausses nouvelles

Crédit: CC0 Public Domain

Les réseaux sociaux sont de plus en plus utilisés pour diffuser de fausses nouvelles. Le même problème se retrouve sur le marché des capitaux: les criminels diffusent de fausses informations sur les entreprises afin de manipuler les cours des actions. Des chercheurs des universités de Göttingen et de Francfort et de l’Institut Jožef Stefan de Ljubljana ont développé une approche capable de reconnaître ces fausses nouvelles, même lorsque le contenu des nouvelles est adapté à plusieurs reprises. Les résultats de l’étude ont été publiés dans le Journal de l’Association pour les systèmes d’information.

Afin de détecter de fausses informations, telles que des données fictives qui présentent une entreprise sous un jour positif, les scientifiques ont utilisé des méthodes d’apprentissage automatique et créé des modèles de classification qui peuvent être appliqués pour identifier les messages suspects en fonction de leur contenu et de certaines caractéristiques linguistiques. « Ici, nous examinons d’autres aspects du texte qui composent le message, tels que la compréhensibilité de la langue et l’ambiance que le texte véhicule », explique le professeur Jan Muntermann de l’Université de Göttingen.

L’approche est déjà connue en principe grâce à son utilisation par des filtres anti-spam par exemple. Cependant, le problème majeur avec les méthodes actuelles est que pour éviter d’être reconnus, les fraudeurs adaptent continuellement le contenu et évitent certains mots qui sont utilisés pour identifier les fausses nouvelles. C’est là qu’intervient la nouvelle approche des chercheurs: pour identifier les fausses nouvelles malgré les stratégies de contournement de la détection, la méthode combine des modèles récemment développés par les chercheurs de telle sorte que les taux de détection élevés et la robustesse se conjuguent. Ainsi, même si des mots «suspects» disparaissent du texte, la fake news est toujours reconnue par ses caractéristiques linguistiques. « Cela met les escrocs dans un dilemme. Ils ne peuvent éviter d’être détectés que s’ils changent l’ambiance du texte pour qu’il soit négatif, par exemple », explique le Dr Michael Siering. « Mais alors ils manqueraient leur objectif d’inciter les investisseurs à acheter certaines actions. »

La nouvelle approche peut être utilisée, par exemple, dans la surveillance du marché pour suspendre temporairement la négociation des actions concernées. En outre, il offre aux investisseurs des informations précieuses pour éviter de tomber dans de tels stratagèmes de fraude. Il est également possible qu’il puisse être utilisé pour des poursuites pénales à l’avenir.


Tromper les détecteurs de fausses nouvelles avec des commentaires d’utilisateurs malveillants


Plus d’information:
Principes de conception pour une détection robuste des fraudes: le cas des manipulations boursières, Journal de l’Association pour les systèmes d’information (2021). DOI: 10.17705 / 1jais.00657

Fourni par l’Université de Göttingen

Citation: Les scientifiques développent une méthode pour détecter les fausses nouvelles (2 février 2021) récupéré le 5 février 2021 sur https://techxplore.com/news/2021-02-scientists-method-fake-news.html

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