Лозаннская EPFL помогает разоблачать пропаганду

Новая технология значительно облегчит задачу модерации контента и отфильтровывания пропаганды. Keystone

Команда Федеральной политехнической школы Лозанны (École polytechnique fédérale de Lausanne, EPFL) разработала алгоритм, который поможет автоматически выявлять пропаганду в мессенджере Telegram. Такая технология значительно облегчит задачу модерации контента.

Как говорится в сообщении EPFLВнешняя ссылка, в некоторых странах, таких как Россия и Украина, Telegram является одной из важнейших информационных платформ. Модерация контента там осуществляется теми, кто управляет той или иной группой или каналом. Независимой же инстанции для проверки фактов не существует. По этой причине модераторы устанавливают собственные правила сообщества и нередко вынуждены вручную удалять нежелательный контент.

У них есть конечно доступ к соответствующему программному обеспечению, но оно зачастую основано на очень простых критериях-фильтрах, будучи ориентированным, например, на выявление нецензурной брани. Новый алгоритм, представленный в недавнем исследовании, был разработан учёными из EPFL и Института Макса Планка в сотрудничестве с Рурским университетом Бохума (ФРГ). Он позволяет идентифицировать аккаунты, которые систематически распространяют пропаганду в Telegram.

Также по теме:

«Одним из самых заметных признаков таких аккаунтов является то, что они публикуют свои сообщения с одинаковыми формулировками в разных местах, иногда на нескольких каналах. Обычные аккаунты создают уникальные сообщения, пропагандистские же аккаунты формируют крупные сети, многократно распространяющие один и тот же контент». Об этом Кармела Тронкосо (Carmela Troncoso) из EPFL рассказала в интервью швейцарскому франкоязычному радио RTS.

Эксперты-программисты использовали эти повторения, для того чтобы создать и наладить автоматизированный механизм распознавания веерных рассылок. Для этого в общей сложности было проанализировано 13,7 млн комментариев из 13 Telegram-каналов, посвящённых политике и текущим событиям. В итоге около 1,8 процента сообщений были классифицированы как пропаганда. Большинство из них исходило из пророссийской части сети, заметно меньшая часть — из проукраинской.

Также по теме: