Abordando la desinformación en redes sociales en línea: plataformas diversas y el potencial del modelado de confianza multiagente
Autores: Cohen, Robin; Moffatt, Karyn; Ghenai, Amira; Yang, Andy; Corwin, Margaret; Lin, Gary; Zhao, Raymond; Ji, Yipeng; Parmentier, Alexandre; P"ng, Jason; Tan, Wil; Gray, Lachlan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Abordando la desinformación en redes sociales en línea: plataformas diversas y el potencial del modelado de confianza multiagente
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Plataformas de redes sociales
Desinformación
Algoritmos de modelado de confianza multiagente
Inteligencia artificial
Confiabilidad
Publicaciones engañosas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
En este artículo, exploramos cómo diversas plataformas de redes sociales apoyan actualmente la difusión de desinformación. Luego examinamos el potencial de algunos algoritmos específicos de modelado de confianza multiagente de la inteligencia artificial, para detectar esa desinformación. Nuestra investigación revela que los requisitos específicos de cada entorno pueden requerir soluciones distintas para el procesamiento. Esto lleva a una propuesta de mayor nivel sobre las acciones a tomar para juzgar la confiabilidad. Nuestra reflexión final se refiere a qué información debería proporcionarse a los usuarios, una vez que hay publicaciones engañosas sospechosas. Nuestro objetivo es iluminar tanto a las organizaciones que albergan redes sociales como a los usuarios de esas plataformas, y promover pasos hacia un comportamiento más pro-social en estos entornos. Mirando hacia el futuro y la creciente necesidad de abordar este tema vital, también reflexionamos sobre dos temas relacionados de posible interés: el caso de los usuarios adultos mayores y el potencial de rastrear la desinformación a través de estudios de ciencia de datos dedicados, de particular utilidad para la atención médica.
Descripción
En este artículo, exploramos cómo diversas plataformas de redes sociales apoyan actualmente la difusión de desinformación. Luego examinamos el potencial de algunos algoritmos específicos de modelado de confianza multiagente de la inteligencia artificial, para detectar esa desinformación. Nuestra investigación revela que los requisitos específicos de cada entorno pueden requerir soluciones distintas para el procesamiento. Esto lleva a una propuesta de mayor nivel sobre las acciones a tomar para juzgar la confiabilidad. Nuestra reflexión final se refiere a qué información debería proporcionarse a los usuarios, una vez que hay publicaciones engañosas sospechosas. Nuestro objetivo es iluminar tanto a las organizaciones que albergan redes sociales como a los usuarios de esas plataformas, y promover pasos hacia un comportamiento más pro-social en estos entornos. Mirando hacia el futuro y la creciente necesidad de abordar este tema vital, también reflexionamos sobre dos temas relacionados de posible interés: el caso de los usuarios adultos mayores y el potencial de rastrear la desinformación a través de estudios de ciencia de datos dedicados, de particular utilidad para la atención médica.