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Questo articolo esamina le immagini deepfake, la loro creazione e i metodi di rilevamento.

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Rilevare il testo generato da macchine è fondamentale per l'integrità in diversi settori.

Fin-Fact aiuta a migliorare il fact-checking finanziario per combattere la disinformazione.

Esaminando come i modelli di linguaggio influiscono sulle fake news e sui pregiudizi di rilevamento.

Questo articolo parla dell'importanza e degli ostacoli nei sistemi di verifica dei fatti.

Uno sguardo alle sfide del fact-checking delle affermazioni online.

Esaminando il ruolo del contesto nel rilevare false voci online.

ProtoExplorer aiuta gli esperti forensi ad analizzare in modo efficace i video deepfake.

Un nuovo metodo migliora la generazione di deepfake e affronta i rischi di disinformazione.

Uno studio sui metodi automatizzati per identificare le teorie del complotto, con un focus su Telegram.

La disinformazione rappresenta rischi significativi per le aziende e le loro reputazioni.

Questo documento descrive metodi per rilevare la disinformazione usando grandi modelli di linguaggio.

Un nuovo metodo per monitorare e prevedere la diffusione delle voci online.

Uno studio rivela perché gli utenti spesso si attaccano a chi diffonde disinformazione sui social media.

Questo studio esamina profili di Twitter dannosi che diffondono informazioni fuorvianti.

I ricercatori cercano di rilevare e prevenire le fake news generate dall'IA attraverso l'analisi dello stile.

Esaminando l'accuratezza dei frammenti di salute nei risultati dei motori di ricerca.

Esplorando i motivi dietro i bassi tassi di vaccinazione contro il COVID-19 ad Haiti.

Un'analisi delle discussioni politiche e delle interazioni nella comunità su Twitter.

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Un metodo per valutare le fonti di notizie affidabili su Reddit.

Presentando un nuovo approccio per identificare la disinformazione nell'era digitale.

Sfruttare i modelli di linguaggio per individuare false informazioni negli articoli di notizie.

AFaCTA aiuta i fact-checker a identificare le affermazioni vere e false in modo efficiente.

Un nuovo modello per identificare narrazioni fuorvianti nei media.

Un nuovo set di dati punta a migliorare il rilevamento delle immagini create dall'IA.

CFEVER aiuta il fact-checking automatico delle affermazioni in cinese usando un dataset solido.

Esaminando il ruolo dei tweet offensivi nelle discussioni politiche riguardanti articoli accademici.

Questo studio testa nuovi metodi per verificare i fatti sulle fake news in turco.

Esaminare le risposte degli utenti alla disinformazione e le strategie di correzione efficaci.

Uno sguardo al ruolo dei social media nel plasmare il discorso pubblico e la disinformazione.

Un nuovo dataset aiuta a migliorare il rilevamento delle fake news su diverse piattaforme.

Questo studio analizza le discussioni sui vaccini su Twitter in tutta Europa durante la pandemia di COVID-19.

Analizzando come le credenze personali plasmano gli argomenti e le percezioni della verità.

Esaminando le reazioni del pubblico alle notizie false generate da umani vs. AI.

Un nuovo sistema per identificare e classificare le teorie del complotto online.