FEW-SHOT LEARNING AND ARGUMENTATION TO DETECT AND FIGHT MISINFORMATION IN SOCIAL...
FEW-SHOT LEARNING AND ARGUMENTATION TO DETECT AND FIGHT MISINFORMATION IN SOCIAL MEDIA
EL ENFOQUE DE DISARGUE SE CENTRA EN LA CAPACIDAD DE LOS SISTEMAS DE IA PARA PROPORCIONAR: (I) PREDICCIONES CORRECTAS QUE SE EXPLICAN AL FACT-CHECKER MEDIANTE ARGUMENTACION, Y (II) GENERAR AUTOMATICAMENTE REFUTACIONES ARGUMENTATIVA...
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Financiación
concedida
El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto
el día 2021-01-01
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Descripción del proyecto
EL ENFOQUE DE DISARGUE SE CENTRA EN LA CAPACIDAD DE LOS SISTEMAS DE IA PARA PROPORCIONAR: (I) PREDICCIONES CORRECTAS QUE SE EXPLICAN AL FACT-CHECKER MEDIANTE ARGUMENTACION, Y (II) GENERAR AUTOMATICAMENTE REFUTACIONES ARGUMENTATIVAS TEXTUALES O CONTRADISCURSOS QUE BRINDEN UNA RESPUESTA ADECUADA CON EL OBJETIVO DE MITIGAR LA DIFUSION DE DESINFORMACION EN LAS REDES SOCIALES. LA ARGUMENTACION GENERADA SE GUIARA POR LOS PRINCIPIOS DE ARGUMENTACION Y LA PARTICIPACION DE EXPERTOS EN EL DOMINIO PARA MAXIMIZAR LA EFICACIA Y LA INFLUENCIA EN LA TAREA, EN LUGAR DE LA CALIDAD LINGUISTICA O LA NATURALIDAD DE LOS ARGUMENTOS TEXTUALES GENERADOS. ASI, SE SUPONE QUE LA MAYOR PARTE DE LA INFORMACION REQUERIDA PARA CONSTRUIR AUTOMATICAMENTE LOS ARGUMENTOS ESTA EXPLICITA EN LA EVIDENCIA EXTRAIDA PARA REALIZAR LA VERIFICACION, O PROPORCIONADA POR ANOTACIONES HUMANAS. ADEMAS DEL DESAFIO CIENTIFICO QUE IMPLICA GENERAR TALES ARGUMENTOS EXPLICATIVOS PARA LA DETECCION Y MITIGACION, EL PROYECTO TAMBIEN REALIZARA OTRAS PREGUNTAS DE INVESTIGACION INTERESANTES E INNOVADORAS: (I) COMO REALIZAR UNA DETECCION DE DESINFORMACION MULTIMODAL Y MULTILINGUE DE ALTO RENDIMIENTO UTILIZANDO TECNICAS DE APRENDIZAJE FEW-SHOT; (II) COMO COMBINAR EXPLICACIONES POST-HOC Y ARGUMENTATIVAS DE LAS PREDICCIONES DEL SISTEMA AL REALIZAR LA DETECCION MULTIMODAL DE DESINFORMACION, ES DECIR, COMO USAR LA INFORMACION INCLUIDA EN EL INPUT Y UTILIZADA POR EL MODELO DE DETECCION, ASI COMO LA EVIDENCIA EXTERNA PARA EL OUTPUT, Y (III) COMO EVALUAR ADECUADAMENTE LOS ARGUMENTOS GENERADOS, TANTO PARA LA DETECCION EXPLICABLE COMO PARA LA GENERACION DE RESPUESTAS AUTOMATICAS EN LA FASE DE MITIGACION.ESTA PROPUESTA EN PARTICULAR SE CENTRARA EN ABORDAR LA DESINFORMACION SOBRE: ​​(I) LA SALUD PUBLICA Y LAS VACUNAS EN LA PANDEMIA DE COVID-19, (II) LA INMIGRACION Y (III) EL CAMBIO CLIMATICO. LA ELECCION DE LOS TEMAS SE BASA EN SU UNIVERSALIDAD Y SU CARACTER TRANSCULTURAL. EN OTRAS PALABRAS, LA DESINFORMACION SOBRE ESTOS TRES TEMAS SE GUIA POR UNA SERIE DE TEMAS COMUNES INDEPENDIENTEMENTE DE LOS PAISES, EL IDIOMA Y LAS POLITICAS LOCALES ESPECIFICOS. ELEGIR DICHOS TEMAS PERMITIRIA SEGUIR LA VISION ESTABLECIDA POR DISARGUE EN UN ENTORNO MULTILINGUE CON EL OBJETIVO DE IDENTIFICAR TENDENCIAS EMERGENTES DE DESINFORMACION CON RESPECTO A ESOS TRES TEMAS EN DIFERENTES IDIOMAS Y PAISES. ADEMAS, ESTOS TRES TEMAS NOS PERMITEN EXPLORAR DIFERENTES ESTRATEGIAS DE ARGUMENTACION (FACTICA, RETORICA, ETC.) PARA EXPLICACIONES DE ALTA CALIDAD EN AMBAS FASES, DETECCION Y MITIGACION, EN EL PROCESAMIENTO AUTOMATICO DESINFORMACION PARA QUE LOS EXPERTOS DEL DOMINIO (FACT-CHECKERS, ONG, PERIODISTAS, CIENTIFICOS SOCIALES) PUEDEN EVALUAR SU VALIDEZ EN UN PROCESO INTERACTIVO NATURAL CON EL SISTEMA DE IA. RGUMENTATION\COUNTER NARRATIVES\HATE SPEECH\MISINFORMATION\ONLINE COMMUNICATION\MEDIA DISCOURSE\AUTOMATED JOURNALISM\SOCIAL MEDIA\TEXT GENERATION\NATURAL LANGUAGE PROCESSING