Examinando cómo las cuentas suspendidas de Twitter influyeron en las discusiones políticas y elecciones.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Examinando cómo las cuentas suspendidas de Twitter influyeron en las discusiones políticas y elecciones.
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Examinando la tranquila difusión de la desinformación por guerreros cibernéticos en línea.
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Un estudio revela comportamientos y temas entre los usuarios de teorías de conspiración en Twitter en 2022.
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Este artículo examina imágenes deepfake, su creación y métodos de detección.
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Un nuevo método mejora la detección de deepfakes en diferentes calidades de video.
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Detectar texto generado por máquinas es clave para mantener la integridad en varios campos.
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Fin-Fact ayuda a mejorar la verificación de datos financieros para combatir la desinformación.
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Examinando cómo los modelos de lenguaje impactan las noticias falsas y los sesgos de detección.
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Este artículo habla sobre la importancia y los obstáculos en los sistemas de verificación de hechos.
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Una mirada a los desafíos de verificar las afirmaciones en línea.
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Examinando el papel del contexto en la detección de rumores falsos en línea.
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ProtoExplorer ayuda a los expertos forenses a analizar videos deepfake de manera efectiva.
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Un nuevo método mejora la generación de deepfakes y aborda los riesgos de desinformación.
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Un estudio sobre métodos automatizados para identificar teorías de conspiración, centrándose en Telegram.
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La desinformación representa riesgos importantes para las empresas y su reputación.
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Este documento describe métodos para detectar desinformación usando modelos de lenguaje grandes.
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Un nuevo método para monitorear y predecir la propagación de rumores en línea.
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Un estudio revela por qué los usuarios a menudo se quedan con los que difunden desinformación en las redes sociales.
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Este estudio examina perfiles dañinos de Twitter que difunden información engañosa.
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Los investigadores buscan detectar y prevenir noticias falsas generadas por IA a través del análisis de estilo.
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Examinando la precisión de los fragmentos de salud en los resultados de los motores de búsqueda.
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Explorando las razones detrás de las bajas tasas de vacunación contra el COVID-19 en Haití.
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Un análisis de discusiones políticas e interacciones comunitarias en Twitter.
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Un modelo para mejorar la recuperación de información de salud y reducir la desinformación.
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Un método para evaluar fuentes de noticias confiables en Reddit.
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Presentando un enfoque nuevo para identificar la desinformación en la era digital.
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Aprovechando modelos de lenguaje para identificar información falsa en artículos de noticias.
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AFaCTA ayuda a los verificadores de hechos a identificar afirmaciones verdaderas y falsas de manera eficiente.
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Un nuevo modelo para identificar narrativas engañosas en los medios.
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Un nuevo conjunto de datos busca mejorar la detección de imágenes creadas por IA.
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CFEVER ayuda a la verificación automática de hechos en chino usando un conjunto de datos sólido.
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Examinando el papel de los tuits ofensivos en las discusiones políticas que involucran artículos académicos.
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Este estudio prueba nuevos métodos para verificar información falsa en turco.
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Examinando las respuestas de los usuarios a la desinformación y estrategias efectivas de corrección.
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Una mirada al papel de las redes sociales en la formación del discurso público y la desinformación.
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Un nuevo conjunto de datos ayuda a mejorar la detección de noticias falsas en varias plataformas.
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Este estudio examina las discusiones sobre vacunas en Twitter en Europa durante la pandemia de COVID-19.
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Analizando cómo las creencias personales moldean argumentos y percepciones de la verdad.
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Examinando las reacciones del público ante noticias falsas generadas por humanos vs. IA.
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Un nuevo sistema para identificar y clasificar teorías de conspiración en línea.
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