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PGC2018-096212-B-C32

Financiado

DESINFORMACION Y AGRESIVIDAD EN SOCIAL MEDIA: BIAS, CONTROVERSIA Y VERACIDAD

UNO DE LOS EFECTOS MAS POSITIVOS DE LOS SOCIAL MEDIA ES LA DEMOCRATIZACION DE LOS FLUJOS DE INFORMACION: EN LUGAR DE UNOS POCOS MEDIOS DE COMUNICACION QUE CONTROLAN QUE INFORMACION SE DIFUNDE Y COMO (CANALES DE TELEVISION, RADIO,... ver más

01/01/2018

UNED

95K€

Presupuesto del proyecto: 95K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD NACIONAL DE EDUCACIÓN A DISTANCIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 916

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2018-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD NACIONAL DE EDUCACIÓN A DISTANCIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 916

Presupuesto del proyecto 95K€

Descripción del proyecto UNO DE LOS EFECTOS MAS POSITIVOS DE LOS SOCIAL MEDIA ES LA DEMOCRATIZACION DE LOS FLUJOS DE INFORMACION: EN LUGAR DE UNOS POCOS MEDIOS DE COMUNICACION QUE CONTROLAN QUE INFORMACION SE DIFUNDE Y COMO (CANALES DE TELEVISION, RADIO, PERIODICOS, ETC,), CUALQUIER CIUDADANO PUEDE AHORA COMPARTIR SUS PUNTOS DE VISTA CON EL MUNDO Y, POTENCIALMENTE, INFLUENCIAR EN EL ESTADO DE OPINION COLECTIVO, PERO ESA DEMOCRATIZACION TIENE TAMBIEN EFECTOS PERVERSOS CADA VEZ MAS RELEVANTES, COMO SON LA PROPAGACION DE NOTICIAS FALSAS Y DISCURSOS DEL ODIO, Y LAS BURBUJAS DE INFORMACION, NUESTRO PROYECTO MISMIS-BIAS (QUE ES PARTE DEL PROYECTO COORDINADO MISMIS) SE CENTRA EN UNO DE ESOS PROBLEMAS: COMO LOS SOCIAL MEDIA FOMENTAN LOS SESGOS Y LA DESINFORMACION, CUANDO LA FUENTE PRIMORDIAL DE INFORMACION ES LOS SOCIAL MEDIA, CADA CIUDADANO PUEDE ACABAR RECIBIENDO SOLO LA INFORMACION QUE COINCIDE CON SUS SESGOS PERSONALES, CREENCIAS Y PUNTOS DE VISTA, ESTO SE CONOCE COMO EL "EFECTO BURBUJA", Y CONTRIBUYE A LA DESINFORMACION Y POLARIZACION DE LA SOCIEDAD, COMO SE HA PODIDO COMPROBAR RECIENTEMENTE EN LAS ULTIMAS ELECCIONES PRESIDENCIALES EN ESTADOS UNIDOS, EN EL REFERENDUM SOBRE EL BREXIT, O EN EL PROCES CATALAN, EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTE SUBPROYECTO ES EL DESARROLLO DE MODELOS COMPUTACIONALES Y LINGUISTICOS DEL SESGO EN SOCIAL MEDIA PARA ALIVIAR LOS PROBLEMAS ASOCIADOS A LAS BURBUJAS DE INFORMACION, NOS CENTRAREMOS EN:- EL DESARROLLO DE TECNICAS PARA EXTRAER CONOCIMIENTO NO SESGADO A PARTIR DE FUENTES SESGADAS, PARA EVITAR EL "SESGO DE POPULARIDAD", DESARROLLAREMOS NUEVOS ESQUEMAS DE COMBINACION QUE RECOMPENSEN LA DIVERSIDAD Y NO EL TAMAÑO DE LOS CONJUNTOS DE VOTANTES, DE FORMA QUE SE ELIMINEN LOS SESGOS DE LAS FUENTES, NUESTRA IDEA CENTRAL ES APLICAR LA TEORIA DE LA INFORMACION, Y AGREGAR CONJUNTOS DE VOTOS DE FORMA PROPORCIONAL A SU CANTIDAD DE INFORMACION (DIVERSIDAD), COMBINAREMOS ESTOS ALGORITMOS CON TECNICAS DE MINERIA DE DATOS PARA ENCONTRAR LA INFORMACION Y LAS FUENTES MAS CREIBLES/RECOMENDABLES Y CON MAS AUTORIDAD, EVALUAREMOS NUESTROS ALGORITMOS AL MENOS EN DOS ESCENARIOS DE APLICACION: (I) TAREAS DE RECOMENDACION Y (II) RANKING DE NOTICIAS DE ACUERDO A SU CREDIBILIDAD, - EL DESARROLLO DE TECNICAS PARA IDENTIFICAR Y RESUMIR TEMAS CONTROVERTIDOS EN SOCIAL MEDIA, NUESTRO OBJETIVO ES PRESENTAR LA INFORMACION ACERCA DE TEMAS CONTROVERTIDOS EN UN RESUMEN GENERADO AUTOMATICAMENTE QUE (A) PRESERVE TODA LA INFORMACION ESENCIAL, (B) CUBRA TODOS LOS PUNTOS DE VISTA, Y (C) MARQUE LA INFORMACION SESGADA O POCO FIABLE, PARTIREMOS DE NUESTRO CONOCIMIENTO EN EL CAMPO DE LA REPUTACION ONLINE, ADAPTANDO LO APRENDIDO EN ESE CAMPO Y UTILIZANDO LOS RESULTADOS DEL PROYECTO COORDINADO (MODELOS LINGUISTICOS, DETECCION DE NOTICIAS FALSAS) PARA MODELAR EL PROBLEMA MAS GENERAL DE LA CONTROVERSIA ONLINE, EN AMBOS CASOS, UNA CARACTERISTICA DISTINTIVA DE NUESTRO PROYECTO ES QUE PONDREMOS UN ENFASIS ESPECIAL EN EL DESARROLLO DE MEJORES HERRAMIENTAS ANALITICAS PARA NUESTRO CAMPO DE INVESTIGACION, MEDIANTE (A) EL DISEÑO DE METRICAS DE ACUERDO CON NUESTRA METODOLOGIA FORMAL BASADA EN AXIOMAS, QUE HEMOS APLICADO PREVIAMENTE CON EXITO A LOS PROBLEMAS ABSTRACTOS DE CLUSTERING, RANKING Y BUSQUEDA CON DIVERSIDAD; Y (B) LA INTEGRACION DE LOS RESULTADOS DE NUESTRA INVESTIGACION EN UNA VERSION MEJORADA DEL SERVICIO DE EVALUACION ONLINE EVALL,UNED,ES, QUE INCLUIRA TODAS LAS TAREAS, METRICAS Y DATASETS DERIVADOS DEL PROYECTO, PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL\SESGO\CONTROVERSIA\CREDIBILIDAD\DESINFORMACIÓN\METODOLOGÍAS DE EVALUACIÓN

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