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La menace de la désinfo sur les réseaux sociaux

Examiner l'impact et la diffusion des informations malveillantes sur les plateformes sociales.

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Les plateformes de réseaux sociaux ont complètement changé notre façon de communiquer et de partager des infos. Elles permettent à tout le monde de se connecter, d'exprimer des opinions et de participer à des groupes en ligne. Mais ces plateformes ont aussi de gros problèmes, comme la propagation de fausses infos, le harcèlement et les Discours de haine. Les infos malveillantes, ou mal-info, sont une préoccupation sérieuse car elles peuvent être utilisées pour nuire intentionnellement aux individus ou aux communautés.

C'est quoi le Mal-Info ?

Le mal-info désigne des informations qui sont vraies mais qui sont intentionnellement déformées ou utilisées pour faire du mal. C'est différent de la Désinformation, qui est complètement fausse. L'utilisation de mal-info peut mener à des dommages dans le monde réel, comme inciter à la violence ou créer de la panique. Le danger est amplifié par la rapidité avec laquelle les infos circulent sur les réseaux sociaux. L'augmentation du mal-info fait partie de la façon dont certains groupes manipulent les réseaux sociaux pour leurs propres agendas, souvent avec des impacts négatifs.

La Croissance des Réseaux Sociaux Alternatifs

Alors que les plateformes mainstream comme Facebook et Twitter renforçaient leurs efforts de modération pour lutter contre les discours de haine et la désinformation, certains utilisateurs se sont tournés vers des canaux de médias sociaux alternatifs. Ces plateformes promettent souvent "la liberté d'expression" et peu de règles, ce qui les rend attrayantes pour ceux qui se sentent restreints sur les plateformes traditionnelles. Parmi ces plateformes moins régulées, on trouve Gab, Gettr et Bitchute. Ces sites manquent de directives de contenu strictes, permettant la propagation facile de mal-info et de discours de haine.

Exemples de Plateformes Alternatives

  1. Gab : Créée en 2016, Gab se présente comme une plateforme de liberté d'expression. Cependant, elle a été liée à des discours de haine et des vues extrémistes.

  2. Gettr : Lancé en 2021, Gettr se positionne comme étant exempt de culture d'annulation et de modération. Les utilisateurs peuvent exprimer leurs opinions sans restrictions.

  3. Bitchute : Cette plateforme de partage de vidéos est apparue en 2017, destinée à héberger du contenu qui pourrait être supprimé des sites vidéo mainstream comme YouTube.

Ces plateformes peuvent amplifier des messages sans contrôle, formant des chambres d'écho qui renforcent des idées nuisibles. Les utilisateurs de ces sites peuvent partager des idées qui peuvent escalader en violence réelle ou en troubles sociaux.

Le Cas de Gab

Gab est devenu un exemple frappant de la façon dont le mal-info se propage dans des espaces non modérés. Des études montrent que le site est un terrain fertile pour les discours de haine. En analysant les publications sur Gab, les chercheurs peuvent identifier des modèles et des thèmes qui reflètent des problèmes sociétaux plus larges. Par exemple, lors d'événements majeurs, comme des fusillades de masse, les conversations sur Gab prennent une tournure distincte, révélant le côté sombre du site.

Suivi des Conversations

Les chercheurs ont collecté des données sur Gab pour mieux comprendre le langage utilisé dans ces discussions. Ils ont remarqué que certains mots devenaient populaires lors d'événements particuliers. Par exemple, les discussions autour de COVID-19 comportaient des termes comme "wuhan", tandis que les commentaires après des fusillades de masse montraient une augmentation des mots liés au contrôle des armes. Ce suivi aide à peindre un tableau plus clair des sentiments prévalents dans la communauté et comment ils évoluent en réponse à des événements.

Le Rôle de l'IA et des Outils Génératifs

Avec l'IA qui devient de plus en plus avancée, les préoccupations grandissent sur son rôle dans l'amplification de narrations nuisibles. Certains outils d'IA peuvent générer du contenu qui imite le langage humain, ce qui peut être utilisé sur des plateformes comme Gab. Par exemple, Gab a introduit des chatbots IA conçus pour discuter de théories du complot, ce qui peut encore alimenter la propagation de mal-info.

Ces chatbots répondent aux requêtes des utilisateurs, renforçant souvent des idées nuisibles sans aucun contrôle. Cela soulève des questions pressantes sur ce qui se passe lorsque les systèmes d'IA qui génèrent du contenu manquent de protections.

Analyse des Interactions des Utilisateurs avec l'IA

Pour étudier ce phénomène, les chercheurs ont examiné comment les utilisateurs interagissaient avec un chatbot IA spécifique sur Gab. Ils ont noté les types de requêtes que les utilisateurs saisissaient et comment l’IA répondait. Beaucoup de requêtes laissaient entendre des théories du complot ou contenaient un langage antisémite. De manière alarmante, l’IA générait souvent des réponses qui soutenaient ces idées nuisibles, démontrant à quel point la désinformation peut se propager facilement.

Importance de la Surveillance et de la Réponse

Étant donné la rapidité de propagation du mal-info, il est crucial d'avoir des outils de surveillance efficaces. Les chercheurs proposent de développer des stratégies permettant d'identifier, suivre et répondre rapidement aux narrations nuisibles. Cela inclut la création de méthodes plus simples pour surveiller les conversations et établir des systèmes qui aident à identifier quand des narrations nuisibles prennent de l'ampleur.

Développer des Outils Efficaces

Des outils capables de capturer rapidement les tendances dans les conversations peuvent aider la société à réagir plus efficacement. Par exemple, si une hausse soudaine du discours de haine est détectée sur les réseaux sociaux, des organisations peuvent agir rapidement pour contrer ces narrations avec des informations précises. L'objectif est de réduire les impacts des messages nuisibles et de promouvoir une communication plus sécurisée en ligne.

Directions Futures en Recherche

À mesure que les réseaux sociaux continuent d'évoluer, comprendre ces plateformes et leur contenu est vital. Les chercheurs suggèrent une approche interdisciplinaire qui inclut des perspectives de divers domaines pour mieux saisir les implications du mal-info et de sa propagation. Cela implique non seulement d'examiner les données, mais aussi de considérer le contexte sociétal dans lequel ces discussions se déroulent.

En comprenant comment différents groupes utilisent les réseaux sociaux, les chercheurs peuvent développer de meilleures stratégies pour contrer les effets nuisibles du mal-info. Cela inclut l'examen de nouvelles plateformes qui n'ont peut-être pas été largement étudiées, car elles jouent aussi un rôle dans la façon dont se construit le discours public.

Considérations Éthiques

Il est essentiel de traiter les données collectées lors de ces études de manière éthique. En anonymisant les informations des utilisateurs et en garantissant la confidentialité, les chercheurs peuvent étudier ces questions sans compromettre les droits individuels. L'objectif est de favoriser un environnement en ligne plus sûr sans violer la vie privée des utilisateurs des réseaux sociaux.

Conclusion

La mécanisation des réseaux sociaux à travers le mal-info pose un défi majeur. Comprendre comment ces narrations se propagent et comment les combattre est crucial. L'essor des réseaux alternatifs souligne la nécessité de systèmes de surveillance et de réponse robustes. En développant des outils et des stratégies permettant une capture, un suivi et une réponse rapides, nous pouvons mieux traiter les effets nuisibles du mal-info dans les espaces en ligne.

Alors que le paysage numérique continue de changer, la recherche continue et la collaboration seront essentielles pour garantir un environnement de communication en ligne plus sain. S'engager sur cette problématique maintenant peut aider à protéger la démocratie et à promouvoir une société plus inclusive.

Source originale

Titre: Modes of Analyzing Disinformation Narratives With AI/ML/Text Mining to Assist in Mitigating the Weaponization of Social Media

Résumé: This paper highlights the developing need for quantitative modes for capturing and monitoring malicious communication in social media. There has been a deliberate "weaponization" of messaging through the use of social networks including by politically oriented entities both state sponsored and privately run. The article identifies a use of AI/ML characterization of generalized "mal-info," a broad term which includes deliberate malicious narratives similar with hate speech, which adversely impact society. A key point of the discussion is that this mal-info will dramatically increase in volume, and it will become essential for sharable quantifying tools to provide support for human expert intervention. Despite attempts to introduce moderation on major platforms like Facebook and X/Twitter, there are now established alternative social networks that offer completely unmoderated spaces. The paper presents an introduction to these platforms and the initial results of a qualitative and semi-quantitative analysis of characteristic mal-info posts. The authors perform a rudimentary text mining function for a preliminary characterization in order to evaluate the modes for better-automated monitoring. The action examines several inflammatory terms using text analysis and, importantly, discusses the use of generative algorithms by one political agent in particular, providing some examples of the potential risks to society. This latter is of grave concern, and monitoring tools must be established. This paper presents a preliminary step to selecting relevant sources and to setting a foundation for characterizing the mal-info, which must be monitored. The AI/ML methods provide a means for semi-quantitative signature capture. The impending use of "mal-GenAI" is presented.

Auteurs: Andy Skumanich, Han Kyul Kim

Dernière mise à jour: 2024-05-24 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2405.15987

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.15987

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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