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Un nuevo modelo busca detectar y explicar rumores de salud en línea.

Este estudio analiza cómo los rasgos personales afectan las respuestas a las etiquetas de advertencia sobre desinformación.

Las herramientas automatizadas como los LLMs ayudan a verificar afirmaciones de manera eficiente.

Examinando cómo identificar páginas web de salud confiables.

Los sistemas AFC intentan verificar reclamos y ofrecer justificaciones claras.

Un enfoque nuevo se centra en el comportamiento del usuario para encontrar sitios de noticias falsas.

Un sistema que ayuda a verificar afirmaciones usando evidencia de varias fuentes de noticias.

Los investigadores proponen un nuevo método para clasificar noticias falsas usando deep learning.

Un marco para identificar videos engañosos usando patrones de tráfico.

Un método que usa texto e imágenes para detectar mejor noticias falsas.

Un nuevo método revela cómo identificar comportamientos de usuarios coordinados en redes sociales.

La investigación revela la prevalencia de teorías de conspiración en TikTok y sus implicaciones.

Combatiendo la información engañosa con nuevos métodos y tecnologías.

Un estudio sobre el impacto de los rumores en línea durante las elecciones de medio término de EE. UU. en 2022.

Este artículo explora cómo la atención influye en la compartición de noticias y la propagación de desinformación en línea.

Un nuevo método mejora la detección de imágenes generadas por IA al centrarse en áreas texturizadas.

La investigación explora cómo los modelos de IA pueden identificar datos visuales engañosos.

Un nuevo método mejora la verificación automática de reclamos para información confiable.

Un estudio muestra que la desinformación afecta las decisiones sobre vacunas entre diferentes grupos en Japón.

Explorando métodos para identificar noticias falsas usando técnicas de aprendizaje semisupervisado.

Las explicaciones engañosas de la IA pueden influir en creencias, complicando la lucha contra la desinformación.

Este estudio identifica afirmaciones cruciales que necesitan verificación de hechos en inglés, holandés y árabe.

Explorando el impacto de los modelos generativos abiertos en las organizaciones de verificación de hechos.

Este artículo examina cómo se comparte nueva información a través de las redes sociales.

Una mirada a usar el análisis de color para estudiar imágenes dañinas.

Este artículo examina la capacidad de GPT-4 para detectar imágenes engañosas.

Un nuevo método utiliza la opinión de la gente para detectar desinformación temprano en las redes sociales.

Una visión general de estrategias para combatir la desinformación durante la pandemia de COVID-19.

Nuevos métodos mejoran la precisión de la verificación de hechos usando grafos de conocimiento.

Los clips de audio falsos son un problema serio; es esencial tener métodos efectivos de detección.

Un nuevo sistema combina IA y búsquedas en la web para detectar desinformación de manera más efectiva.

Examinando cómo el desacuerdo influye en los efectos de la desinformación en la sociedad.

Un nuevo sistema mejora la precisión de la verificación de hechos usando grafos de conocimiento y estructuras comunitarias.

Los bots sociales amplifican narrativas falsas y afectan la opinión pública en redes sociales.

Abordando el aumento de imágenes engañosas en línea mediante mejores métodos de verificación.

Este artículo habla sobre la evolución y detección de imágenes sintéticas en línea.

Un método que combina modelos visuales y de lenguaje identifica imágenes falsas de manera efectiva.

Examinando el crecimiento y la importancia de los sistemas automatizados para verificar afirmaciones.

Una exploración de cómo las redes sociales moldean creencias y fomentan divisiones.

Un estudio de tweets de OSINT destaca el discurso público sobre el conflicto ruso-ucraniano.