Intelligenza artificiale per scovare fake news

Scovare fake news è ora possibile grazie all’Intelligenza artificiale. A questa conclusione giunge uno studio, pubblicato sul Journal of the Association for Information Systems, condotto dagli esperti dell’Università di Gottinga, dell’Università di Francoforte e dell’Istituto Jožef Stefan di Lubiana, che hanno sviluppato un approccio in grado di riconoscere le notizie false, anche quando i contenuti delle informazioni vengono adattati ripetutamente dagli autori fraudolenti.
“I social media brulicano di notizie false – afferma Jan Muntermann dell’Università di Gottinga – e anche nel mercato dei capitali spesso i criminali diffondono fake news sulle società per manipolare i prezzi delle azioni”. Il team ha utilizzato metodi di apprendimento automatico e creato modelli di classificazione per identificare messaggi sospetti in base al loro contenuto e ad alcune caratteristiche linguistiche. “Ci sono aspetti del testo, come la comprensibilità della lingua e il pathos del discorso, che possono fornire indicazioni sulla veridicità e l’affidabilità della fonte – spiega l’esperto – la nostra soluzione sfrutta un approccio già noto in linea di principio dal suo utilizzo da parte dei filtri antispam, ma in grado di evolvere e cambiare insieme alle strategie dei truffatori”.
Il ricercatore osserva che spesso, infatti, gli autori di fake news nel mercato azionario tendono a enfatizzare alcuni aspetti delle società per manipolarne i prezzi, per cui un messaggio estremamente polarizzato potrebbe essere indice di falsità. “Il nostro sistema – aggiunge lo scienziato – combina modelli recenti di apprendimento automatico e unisce robustezza e alta capacità di rilevamento. In questo modo, anche se determinate parole classificate come ‘sospette’ spariscono dal testo, la notizia falsa viene riconosciuta comunque dalle sue caratteristiche linguistiche”.
In termini di mercato azionario, sottolineano gli autori, la notizia verrebbe etichettata in questo modo fin dall’inizio, e solo cambiando il pathos del testo sarebbe possibile evitare l’individuazione da parte dell’algoritmo. “In questo modo, tuttavia, il fine del messaggio dovrebbe cambiare in toto – conclude Michael Siering, dell’Università di Francoforte – per cui la fake news non indurrebbe più gli utenti a investire su una società piuttosto che su un’altra. Questo approccio potrebbe essere davvero significativo nella sorveglianza del mercato e potrebbe offrire agli investitori informazioni preziose per evitare di cadere in schemi di frode. In futuro potrebbe anche essere utilizzato durante i procedimenti penali”.