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Les médias sociaux sont de plus en plus utilisés pour diffuser de fausses nouvelles. Le même problème se pose sur le marché des capitaux: les criminels diffusent de fausses nouvelles sur les entreprises afin de manipuler le prix des actions.

Reconnaître les fausses nouvelles

Des chercheurs des universités de Göttingen et de Francfort et de l’Institut Jožef Stefan de Ljubljana ont développé une approche qui permet de reconnaître ces fausses nouvelles, même lorsque le contenu des informations est adapté à plusieurs reprises.
Afin de détecter les fausses informations – souvent des données fictives qui présentent une entreprise sous un jour positif – les scientifiques ont utilisé des méthodes d’apprentissage automatique et ont créé des modèles de classification qui peuvent être appliqués pour identifier les messages suspects en fonction de leur contenu et de certaines caractéristiques linguistiques. « Nous examinons ici d’autres aspects du texte qui constitue le message, comme la compréhensibilité de la langue et l’ambiance que le texte transmet », explique le professeur Jan Muntermann de l’université de Göttingen.
Cette approche est déjà connue en principe grâce par exemple à son utilisation par les filtres anti-spam. Cependant, le problème essentiel des méthodes actuelles est que pour ne pas être reconnus, les fraudeurs adaptent continuellement le contenu et n’utilisent pas certains mots qui sont utilisés pour identifier les fausses nouvelles.
C’est là qu’intervient la nouvelle approche des chercheurs: pour identifier les fausses nouvelles malgré ces stratégies visant à échapper à la détection, ils combinent des modèles récemment développés par les chercheurs, de telle sorte que les taux de détection élevés et la robustesse se rejoignent. Ainsi, même si les mots « suspects » disparaissent du texte, la fausse nouvelle est toujours reconnue par ses caractéristiques linguistiques.
« Cela place les arnaqueurs devant un dilemme. Ils ne peuvent contourner la détection que s’ils modifient par exemple l’ambiance du texte de manière à ce qu’il soit négatif », explique le Dr Michael Siering. « Mais alors, ils manqueraient leur cible qui est d’inciter les investisseurs à acheter certaines actions ».

Pour la surveillance des marchés

Cette nouvelle approche peut être utilisée, par exemple, dans la surveillance des marchés pour suspendre temporairement la négociation des actions concernées. En outre, elle offre aux investisseurs des informations précieuses pour ne pas tomber dans le piège de ce type de fraude. Il est également possible qu’elle puisse être utilisée pour des poursuites pénales à l’avenir.
Cette recherche a été publiée dans Journal of the Association for Information Systems.
Source : University of Göttingen
Crédit photo : Pixabay