Un ‘détecteur de mensonges’ pour médias sociaux en préparation

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Michael Ilegems Responsable musique Knack Focus

L’université MODUL de Vienne va développer, en collaboration avec des chercheurs et des experts de six autres pays et avec le soutien financier de l’UE, une méthode d’analyse de la fiabilité des messages des médias sociaux et d’autres informations en ligne diffusées de manière virale. Voilà ce que l’on peut lire dans le magazine autrichien Computerwelt.

Il y a quelques années, il se disait sur internet que Barack Obama n’était pas né aux Etats-Unis et ne pouvait donc être le président américain. Ce… déballage s’est propagé de manière virale en un minimum de temps, mais il s’avéra par la suite être une erreur. Internet regorge de ce genre de fausses informations, mensonges ou semi-vérités.

“Un éternuement virtuel peut causer une pandémie générale”

Avec son projet ‘Pheme’, l’université MODUL de Vienne entend s’attaquer à ce problème en élaborant un système qui analyse les informations numériques de manière automatisée quant à leur fiabilité, à l’instar d’un détecteur de mensonges pour les médias sociaux. L’université collabore pour ce faire avec des partenaires britanniques, allemands, suisses, bulgares, espagnols et kényans. Et elle bénéfice du soutien financier de l’Union européenne.

“Les médias traditionnels, numériques ou analogiques, perdent leur mainmise sur l’information. Les utilisateurs des médias sociaux prennent le relais et propagent très rapidement des renseignements. L’on grossit ainsi très vite certains faits. Un simple éternuement virtuel peut alors causer une pandémie générale”, déclare Arno Scharl, responsable du département ‘nouveaux médias’ de l’université. “Ce genre de ‘mèmes’ placent les entreprises et gouvernements devant de grands défis. Pour les relever, il n’y a plus de temps à perdre. C’est ce que nous voulons faire avec le projet ‘Pheme’.”

Approche interdisciplinaire

“Analyser l’information sur les sites sociaux avec un ordinateur s’avère problématique car il s’agit d’énormes volumes diversement propagés”, affirme Scharl. ‘Pheme’ exploite la technologie webLyzard de ce dernier, qui collecte l’information émanant des médias sociaux notamment, l’analyse et tente d’y dénicher les contre-vérités. Ces dernières sont subdivisées en quatre catégories: spéculation, controverse, mauvaise information (où le diffuseur a été mal informé) et désinformation (où des renseignements sciemment erronés sont propagés). Il arrive cependant que les messages postés sur les médias sociaux soient malaisément répertoriables dans ces catégories, parce qu’ils dépendent souvent d’un contexte social. Interpréter ce contexte de manière automatisée n’a jamais réussi jusqu’à présent.

L’université MODUL applique par conséquent une approche interdisciplinaire. Cela signifie que le projet implique aussi des chercheurs et des spécialistes ayant une expertise dans la technologie du langage, la ‘web science’, l’analyse des réseaux sociaux et la visualisation de l’information. Ils relient leur information aux sources de données qu’il juge fiables, et analysent aussi la façon dont l’information est propagée – qui possède quelle info, mais aussi comment et à qui elle est transmise.

Le projet durera trois ans pour déboucher finalement sur deux études de cas. La première ciblera la ‘Rumour Intelligence’ dans les systèmes d’information médicaux, et l’autre visera la crédibilité du contenu généré par les utilisateurs à l’ère du journalisme numérique.

La grande question est la suivante: l’équipe ‘Pheme’ parviendra-t-elle à automatiser une méthode qui devait s’effectuer manuellement jusqu’à présent?

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