تمكن فريق من الباحثين في كلية جينا كودي للهندسة وعلوم الكمبيوتر بجامعة كونكورديا الكندية (Concordia University) من تطوير نموذج مبتكر للكشف عن الأخبار المزيفة عبر وسائل التواصل الاجتماعي. النموذج الجديد الذي يحمل اسم “SmoothDetector“، يعتمد على دمج خوارزمية احتمالية مع شبكة عصبية عميقة ويهدف إلى اكتشاف الأنماط المخفية التي تشير إلى ما إذا كان المحتوى حقيقيًا أم مزيفًا.
تزداد مشكلة الأخبار المزيفة على منصات التواصل الاجتماعي تعقيدًا مع تطور الذكاء الاصطناعي وتزايد صعوبة التحقق من الحقائق وهو ما يزيد من قلق الباحثين، خصوصًا في فترات الانتخابات عندما يتم استغلال هذه المنصات لنشر معلومات مغلوطة.
وفي هذا السياق، يقول أكينولو أوجو المرشح للحصول على درجة الدكتوراه والمساهم الرئيسي في تطوير النموذج: “يتيح SmoothDetector اكتشاف الأنماط المعقدة في البيانات المشروحة من النصوص والصور ويجمع بين قوة التعلم العميق في التعبير وقدرة الخوارزميات الاحتمالية على قياس عدم اليقين مما يقدم تنبؤًا دقيقًا حول مصداقية المحتوى”.
النموذج الجديد يتميز بقدرته على التعامل مع عدة أنواع من المحتوى في آن واحد مثل النصوص والصور، على عكس النماذج السابقة التي كانت تركز على نوع واحد فقط. ويساعد ذلك في تجنب الأخطاء التي قد تحدث عند تصنيف منشور يحتوي على نص مزيف وصورة دقيقة، على سبيل المثال. وقد تم نشر وصف النموذج في مجلة IEEE Access.
وأكد أوجو أن “SmoothDetector” يعتمد على نهج احتمالي لتقديم حكم أكثر دقة من خلال تقييم احتمالية كون المحتوى مزيفًا أو حقيقيًا بدلاً من اتخاذ قرار حاسم سريع. وذكر أن النموذج في طريقه لتوسيع نطاق عمله ليشمل تحليل المحتوى الصوتي والفيديو أيضًا.
وقد ساهم في هذا البحث نزار بويجيلا أستاذ في معهد كونكورديا لأنظمة المعلومات الهندسية، إلى جانب فاطمة نجار من كلية جون جاي للعدالة الجنائية ونورة زمزمي وهنين هِمْدي من جامعة جدة في السعودية.
يأمل الباحثون أن يُسهم “SmoothDetector” في تقديم أداة فعّالة لمكافحة انتشار الأخبار المزيفة عبر الإنترنت ويعملون حاليًا على تطويره ليشمل المزيد من الوسائط الرقمية.
Web Desk
