Il giorno dopo l’elezione di Donald Trump a 45esimo presidente degli Stati Uniti, è montata la polemica nei confronti di Facebook sul suo presunto ruolo nel diffondere notizie false. Il flusso di “bufale” sul social network avrebbe influenzato la conversazione e avrebbe direzionato l’opinione pubblica durante le elezioni presidenziali. Il problema dell’affidabilità dei contenuti su Facebook non è nuovo. Durante un hackathon dell’Università di Princeton quattro studenti hanno provato a trovare una soluzione: hanno creato un’estensione di Chrome in grado di determinare quali contenuti di Facebook sono notizie vere e quali false. Il progetto, open source, si chiama FiB: stop living a lie. “Nel panorama mediatico di oggi – scrivono gli studenti – il controllo sulla distribuzione dei contenuti è diventato importante tanto quanto la creazione stessa dei contenuti, e questo ha dato a Facebook un potere grandissimo”.
Come funziona
FIB è stato creato da Nabanita De, Anant Goel, Mark Craft, Catherine Craft: il fact-checker funziona classificando tutti i contenuti, che siano foto, screenshot o link. Per quanto riguarda i link, il plug-in prende in considerazione la reputazione del sito di provenienza, oppure lo cerca nel web: se trova su Google o Bing altri link con lo stesso contenuto li somma e l’affidabilità aumenta. Gli screenshot da Twitter vengono convertiti in testo, poi vengono analizzati gli username menzionati, e scansionati tutti i tweet provenienti da quegli account. Quando si trova un contenuto potenzialmente falso si “etichetta” con una nota: “falso” o “non verificato”.
La sfida: distinguere fatti da opinioni
“La nostra estensione analizza il feed di Facebook in tempo reale e verifica l’autenticità dei post. – continuano gli studenti – La nostra intelligenza artificiale di backend fa il fact-checking di tutti i post, attraverso il riconoscimento delle immagini, l’estrazione di parole chiave e la verifica delle fonti, anche attraverso Twitter”. L’intelligenza artificiale dentro l’estensione comprende una serie di API di Twitter, Google e Microsoft. La sfida per i quattro studenti, ora è cercare di costruire una AI che riesca a riconoscere la differenza tra i fatti e le opinioni per evitare di mettere l’etichetta “falso” sopra un parere di un utente.
