Kraj dezinformacijama oko COVID-19? Znanstvenici testiraju sustav koji poboljšava kvalitetu pretraga za 80 posto

Internetske tražilice su među najčešćim alatima koje javnost koristi za traženje činjenica oko bolesti COVID-19 i njezinog utjecaja na njihovo zdravlje. Širenje dezinformacija može imati ozbiljne posljedice pa je tim znanstvenika sa Sveučilišta Waterloo osmislio način kako da se pretrage putem internetskih tražilica učine pouzdanijima.

tri vijesti o kojima se priča Naglasak na djelotvornosti Jedan vojnik, čitav roj dronova: Ukrajina ponovno ispisuje nova pravila modernog ratovanja Jedinstven događaj Otkriće NASA-e: Zemlja ovo u 100 godina nije doživjela, dogodit će se uskoro Jednostavna ideja “Više se ne morate brinuti…”: Nova opcija u Googleovim kartama mnogima će olakšati živote

S toliko novih informacija koje konstantno izlaze, ljudima se može učiniti kao preveliki izazov razaznati što je od toga istina, a što nije. No posljedice dezinformacija mogu biti prilično ozbiljne, poput toga da ljudi odlaze kupiti lijekove ili koriste domaće pripravke koji im mogu štetiti, ističe Ronak Pradeep, student na doktoratu na spomenutom sveučilištu i vodeći autor studije.

"Pretvorit ćemo se u čimpanze": Facebook blokirao mrežu lažnih profila koja je širila dezinformacije o cjepivu protiv COVID-19

Čak i najveće tražilice koje imaju milijarde pretraga dnevno ne mogu držati korak s tim, smatra Pradeep, obzirom da je u kratko vrijeme izašao ogroman broj znanstvenih podataka i istraživanja oko COVID-19.

Većina sustava preferira dobro uređene podatke, pa one često ne znaju razaznati članak koji promovira uzimanje izbjeljivača oralnim putem za sprječavanje COVID-19 od legitimnih zdravstvenih informacija. Naš cilj je pomoći ljudima da dođu do točnih članaka te dobiju ispravne informacije tako da mogu donijeti bolje odluke vezane za stvari poput COVID-a, kaže Pradeep.

Borba protiv lažnih vijesti na Googleov način: Uplaćuju 25 milijuna dolara u Europski fond za medije

Većina antivakserskih glasina na internetu potječe od samo - 12 osoba

Cilj projekta kojeg Pradeep i njegov tim vode jest rafinirati programe pretraživanja kako bi se promovirale najbolje zdravstvene informacije prema korisnicima.

Koriste neuralnu arhitekturu rerangiranja u dvije faze koja se naziva mono-duo-T5 za pretraživanje, a proširili su je sustavom za predviđanje oznaka Vera, koji je usmjeren na razlikovanje točnih od sumnjivih i netočnih informacija.

Njihov sustav se povezuje s protokolima pretraživanja koji se oslanjaju na podatke koji dolaze od Svjetske zdravstvene organizacije i potvrđenih informacija te ih koristi kao osnovu za rangiranje, promociju, a ponekad i izbacivanje online članaka.

Njihova studija s rezultatima preliminarnih testiranja sustava objavljena je u znanstvenoj publikaciji SIGIR ’21: Proceedings of the 44th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval.

Izvor: EurekAlert