Zespół wykrywania fałszywych wiadomości

Od legendy miejskiej do fake news. Globalny detektor współczesnego fałszu

Projekt: Infostrateg (NCBiR)

Celem projektu jest zakrojona na dużą skalę wspomagana komputerowo analiza treści polskiego piśmiennictwa ze szczególnym uwzględnieniem treści Internetu. Analiza ta będzie prowadzona pod kątem występowania w badanym korpusie tekstów FAKE NEWSÓW (dalej: FN) i motywów sensacyjnych, a jej wynikiem będzie stworzenie katalogu i udostępnienie dokumentacji, które stanowić będą narzędzia do badań nad tymi aspektami Infosfery polskiej, jakie pozostają w związku ze społecznym poczuciem ujawniającym się w obiegowych narracjach o charakterze sensacyjnym (plotki, pogłoski, legendy) lub intencjonalnie kłamliwym. Postrzeganie i interpretowanie świata za pomocą kategorii sensacyjnych (np. spisek, anomalia, tajny związek, omen/cudowny znak, działanie „obcych” lub sił nadprzyrodzonych, plaga, upadek obyczajów) jest ważnym i słabo rozpoznanym elementem myślenia tradycyjnego, które jest obecne od wieków w naszej kulturze, a zarazem cały czas odgrywa istotną rolę w wielu obszarach życia społecznego. Badania nad tym nurtem mediów (informacji) przyczynią się więc zarazem do lepszego zrozumienia niektórych fenomenów współczesności.

It’s easier to fool people, than it is to convince them that they have been fooled.

Mark Twain

Efektem projektu będzie system (DETEKTOR), który stanowić będzie nowoczesne narzędzie dla dalszych empirycznych badań nad znaczeniem FN. Zarówno katalog, jak i wytworzone w projekcie oprogramowanie komputerowe w istotny sposób wzbogacą warsztat badawczy różnych dyscyplin humanistycznych. Projekt realizowany jest z uwzględnieniem najnowszych (state-of-the-art) metod uczenia maszynowego, takich jak sieci neuronowe, techniki Natural Language Inference, modele typu REALM itp.

Kierownik Zespołu

prof. dr hab.

Piotr Wierzchoń

Obszary naukowe: chronologizacja słownictwa polskiego XIX i XXw., leksykografia historyczna, automatyzacja przetwarzania języka naturalnego, leksykografia przekładowa, teoria dezinformacji, fotodokumentacja, uczenie maszynowe: klasyfikatory tekstu, rozpoznawanie obrazów, analizy szeregów czasowych

Członkowie zespołu

dr

Marek Kubis

Dr Kubis prowadzi badania w zakresie systemów dialogowych i technik modelowania dyskursu. Jego zainteresowania obejmują metody geometrycznego uczenia głębokiego w zastosowaniu do przetwarzania języka naturalnego, techniki wzbogacania danych tekstowych oraz kompresję modeli neuronowych.

dr

Paweł Skórzewski

Dr Paweł Skórzewski zajmuje się automatyczną analizą tekstów w aspekcie składniowym, diachronicznym, emocjonalnym i semantycznym. Wykorzystuje te badania w budowie systemów dialogowych. Ponadto zajmuje się metodami kompresji modeli językowych i wykrywaniem fałszu w tekstach internetowych.

mgr inż.

Piotr Jabłoński

doktorant WMI, prowadzący badania nad automatycznym modelem porównywania treści w mediach informacyjnych. Prowadzone prace mają na celu próbę sklasyfikowania i wykrycia dezinformacji w przekazach medialnych.