Source : Le Temps, Catherine Frammery, 02-12-2018
Des projets utilisant le «machine learning» s’attachent non au contenu des fausses nouvelles mais à leurs structures de diffusion sur le Net pour les combattre
«Il faudrait pouvoir étiqueter les nouvelles comme on étiquette les aliments. Pouvoir dire «Attention, risque de fausse information, traces de manipulation» comme on dit «Attention, risque d’allergie, traces de cacahuètes». Sinan Aral était à Genève ces derniers jours, orateur invité à la conférence TEDxCERN(organisée en partenariat avec Le Temps) pour présenter ses découvertes sur les fake news qui ont fait la une de la revue Science en mars. Avec deux autres chercheurs du Media Lab du Massachusetts Institute of Technology (MIT), il y montrait qu’une fausse nouvelle met six fois moins de temps qu’une vraie pour atteindre 1500 personnes sur Twitter et qu’elle est 70% plus susceptible d’être partagée.