PARMA - Individuare in anticipo i potenziali obiettivi per bufale e notizie false. E' quanto promette un metodo elaborato da un gruppo di ricercatori italiani, del laboratorio Data and complexity dell'Università Ca' Foscari di Venezia. Il metodo, validato grazie a un imponente dataset di Facebook in Italia, permette di identificare i contenuti polarizzati sui social media e, quindi, 'prevedere' i futuri argomenti di notizie false con un accuratezza del 77%. Ne ha parlato Fabiana Zollo dell'Università di Venezia intervenendo alla conferenza dell'Autorità europea per la sicurezza alimentare (Efsa) in corso a Parma, nella sessione su scienza e società. "La novità del nostro approccio - ha spiegato la ricercatrice ad ANSA - consiste nel prendere in considerazione una serie di caratteristiche relative al comportamento degli utenti sui social media online, facendo un primo, importante passo per smussare la forte polarizzazione delle opinioni sui social media attenuando gli effetti dei fenomeni di disinformazione".
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