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Economia Digitale

Facebook: meno spazio per le fake news e misure per punire i produttori di bufale


Le notizie considerate meno affidabili o provenienti da fonti incerte avranno sempre meno spazio sulle timeline rispetto a quelle ritenute attendibili. Anzi, vengono introdotte misure per dissuadere e penalizzare chi produce bufale.

Dopo la dichiarazione di guerra alle fake news di un anno e mezzo fa e la tempesta perfetta di Cambridge Analytica, Facebook è tornata per rassicurarci che la roadmap per “una informazione di qualità” continua senza interruzione. A Roma in occasione del Global Fact V, convegno internazionale dedicato al fact-checking, Tessa Lyons-Laing e Antonia Woodford, entrambe product manager di Facebook impegnate a “garantire l'integrità dell'informazione sul News Feed”, hanno difeso la loro formula basata su algoritmi e revisione umana. La novità principale comporta un piccolo ma significativo cambio di strategia. Se prima si puntava tutto sulla segnalazione di quelli che si ritengono essere contenuti non affidabili, ora la direzione sembra quella di ridurne la visibilità . In che modo? Con un uso massiccio di machine learning.

«Con oltre un miliardo di contenuti pubblicati ogni giorno – ha spiegato Tessa Lyons-Lang – siamo consapevoli che i fact-checker non possono rivedere le storie una ad una». In Italia, per esempio, esiste un fact-checker, Pagella Politica, dove lavorano cinque persone. Per sopperire a un metodo di analisi che vede Facebook ormai da tempo non più soggetto neutro nei confronti dei contenuti, i manager stanno lavorando a nuovi modi per individuare le notizie false e agire su più larga scala. Ma vediamo le novità

L’analisi dei fact-checker estesa su foto e video. In primis l'introduzione dell'analisi da parte dei fact-checker anche su foto e video. Il test include anche i contenuti che vengono manipolati (ad esempio un video che viene modificato per mostrare qualcosa che non è realmente accaduto) o quelli fuori contesto (ad esempio una foto di una tragedia passata associata ad uno altro scontro attuale).

Iindividuazione dei duplicati e l'utilizzo di “Claim Review”. Di che si tratta? Facebook utilizzerà il machine learning per identificare duplicati di storie già smentite. Per esempio, un fact-checker in Francia ha giudicato falsa una notizia secondo cui sarebbe possibile salvare una persona affetta da ictus utilizzando un ago per pungerla e prelevare sangue. Il machine learning avrebbe permesso di identificare più di 20 domini oltre 1.400 contenuti che diffondevano la stessa affermazione. Claim Review di Schema.org è invece un framework open-source utilizzato da varie aziende tecnologiche e organizzazioni per la verifica dei fatti. Il software consente ai fact-checker condividere i rating con Facebook.

Il documentario

Azioni mirate contro chi contravviene. Storicamente, Facebook ha usato i rating dei fact-checker per identificare Pagine e domini che ripetutamente condividono notizie false. Facebook agisce riducendo la loro diffusione e rimuovendo la loro possibilità di monetizzare. Per contribuire a limitare le interferenze straniere nel dibattito pubblico, ha inoltre iniziato ad utilizzare l'apprendimento automatico per aiutare a identificare e ridurre la visibilità di pagine straniere che potrebbero diffondere, per fini economici, notizie false alle persone in altri paesi. Chi inquina il News Feed con bufale e notizie false sarà quindi sottoposto a una serie di misure a scopo deterrente che vanno dalla riduzione di queste notizie nella gerarchia della bacheca di contenuto che quotidianamente l'algoritmo ci propone, alla rimozione della possibilità di monetizzare. Per contribuire a limitare le interferenze straniere nel dibattito pubblico, ha inoltre iniziato ad utilizzare l'apprendimento automatico per aiutare a identificare e ridurre la visibilità di pagine straniere che potrebbero diffondere, per fini economici, notizie false alle persone in altri paesi.

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