Višeslojni okvir za karakterizaciju širenja informacija putem društvenih medija tijekom krize COVID-19

nije evidentirano

Istraživanje obrazaca širenja informacija putem društvenih medija od velike je važnosti u kriznim situacijama kao što je pandemija uzrokovana virusom COVID-19. Razumijevanje obrazaca komuniciranja može pomoći u ublažavanju nesigurnosti i straha te osnaživanju odgovornoga individualnog i grupnog ponašanja, a također i u sprječavanju širenja dezinformacija, koje mogu biti štetne. Za razumijevanje širenja informacija važna je kvantitativna i kvalitativna analiza tekstualnih poruka koje se objavljuju na društvenim mrežama. Glavni je cilj projekta InfoCoV proučavanje i karakterizacija obrazaca širenja informacija tematski vezanih uz COVID-19 primjenom najnovijih istraživačkih pristupa iz područja umjetne inteligencije. U okviru recentnih istraživanja u domeni računalne analize prirodnoga jezika razvijeni su relativno uspješni pristupi za detekciju dezinformacija (engl. fake news) te za klasifikaciju različitih tipova informacija, kao što su npr. informacije iznesene s pozitivnim i negativnim stavovima. Međutim, kriza COVID-19 donosi nove izazove zbog velike zastupljenosti komunikacije u društvenim medijima, koja je rezultirala velikim skupovima tekstualnih podataka, novim specifičnim temama koje su došle u fokus te novom terminologijom. U okviru istraživanja predložit će se višeslojni okvir (engl. multilayer framework) za karakterizaciju širenja informacija na temelju tri skupine značajki: (i) tekstualni sadržaj poruke, (ii) kontekst širenja poruke na društvenim mrežama te (iii) dinamika širenja poruke. Kako bi se istražili različiti aspekti širenja informacija, predloženi pristup integirat će metode za analizu tekstova iz područja računalne analize prirodnoga jezika i metode iz područja analize društvenih mreža. Definirat će se višeslojna kompleksna mreža koja obuhvaća reprezentaciju različitih razina širenja informacija u društvenoj mreži (objavljivanje poruka, komentiranje poruka, dijeljenje poruka i sl.). Za potrebe klasifikacije informacija istražit će se i primijeniti najnoviji postupci iz područja strojnog učenja koji uključuju duboko učenje.Rezultati ovoga interdisciplinarnog projekta, u koji su uključeni istraživači iz različitih područja znanosti (informacijske znanosti, računalstvo, fizika i lingvistika) omogućit će bolje razumijevanje obrazaca širenja informacija i komunikacije vezane uz COVID-19. Vrlo važan ishod ovoga istraživanja bit će skupovi podataka koji sadrže tekstove s najčitanijih internetskih portala i tekstualne objave na društvenim mrežama (Twitter, Facebook), tematski povezane s krizom COVID-19. Glavni fokus istraživanja bit će tekstovi na hrvatskom jeziku, međutim, kako bi rezultati istraživanja bili usporedivi s drugim sličnim studijama, analizirat će se i komunikacija na engleskom jeziku. Svi rezultati projekta bit će javno dostupni na mrežnim stranicama projekta i predstavljat će vrijednu imovinu za buduća istraživanja koja se bave sličnom tematikom.

nije evidentirano

nije evidentirano