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Un nouveau système pour identifier et classer les théories du complot en ligne.

Bi-LORA améliore la détection des images générées par l'IA en utilisant des modèles vision-langage.

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À quel point Google fournit-il des infos sur les élections aux votants ?

Une étude révèle comment les algorithmes de Twitter influencent les opinions politiques et les chambres d'écho.

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Examiner comment les recommandations de YouTube influencent les perceptions de l'avortement.

Une nouvelle méthode améliore la vérification des faits sur les réseaux sociaux.

RAGAR combine du texte et des images pour améliorer la vérification des faits politiques.

Examiner les discussions sur Twitter révèle les attitudes du public envers les vaccins COVID-19.

Une étude sur l'impact de la désinformation sur les réseaux sociaux pendant les élections.

La montée des vidéos synthétiques soulève des problèmes de détection et de désinformation.

Examiner comment les patterns linguistiques influencent la diffusion de la désinformation en ligne.

Une étude sur l'utilisation de la technologie pour détecter les fausses déclarations sur le changement climatique sur les réseaux sociaux.

Une nouvelle approche améliore la précision de la vérification des faits grâce à un meilleur accès aux documents.

Une nouvelle méthode identifie les incohérences entre le texte et l'image pour lutter contre la désinformation en ligne.

Une étude sur la détection des théories du complot dans les messages Telegram en allemand.

De nouveaux outils visent à améliorer la précision de la vérification des faits face à la montée de la désinformation.

ViWikiFC fournit des ressources essentielles pour la vérification des faits en vietnamien.

Cette approche relie le message sur les vaccins aux croyances publiques pour réduire l'hésitation.

Cette étude met en lumière comment les médias alimentent la désinformation en ligne.

Une nouvelle méthode améliore la détection des deepfakes audio en utilisant des références d'échantillons similaires.

Une nouvelle méthode améliore la précision et la clarté de la vérification des faits.

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

Un aperçu de la façon dont l'IA générative change le paysage de la vérification des faits.

Analyser les motifs de langage pour identifier le contenu négatif sur les réseaux sociaux.

Cette étude évalue comment les modèles de langage gèrent les affirmations sur le changement climatique.

Un nouveau jeu de données et une méthode de détection s'attaquent au problème des vidéos truquées.

Examiner comment les experts en santé et les pseudo-experts ont communiqué pendant la pandémie.

Une nouvelle méthode pour détecter efficacement les news hors contexte.

VANE-Bench améliore la détection des anomalies dans les vidéos malgré la montée du contenu AI.

Ce papier présente des méthodes pour détecter des sites web peu fiables en utilisant des mots pièges.

Cette étude analyse les rôles des sources dans les Community Notes de Twitter.

Identifier le texte généré par l'IA est super important pour faire confiance aux infos.

Une nouvelle méthode améliore notre façon d'évaluer les contre-narrations à la haine.

Un nouveau jeu de données et un cadre pour s'attaquer aux problèmes de manipulation d'images.

Une nouvelle approche pour améliorer la précision dans la vérification des informations générées par les modèles linguistiques.

Un examen plus approfondi des raisons pour et contre la vaccination.

GRACE propose des méthodes améliorées pour détecter les vidéos DeepFake dans des conditions difficiles.

Examiner comment les fausses infos se propagent sur WhatsApp dans un village rural.