È online da poco Askpinocchio, servizio online sviluppato da un gruppo di italiani e progettato per identificare la fake news. Uno strumento che, idealmente, si aggiunge al crescente catalogo di risorse a disposizione di tutti noi per orientarsi nel grande mare di informazioni che Internet ci mette a disposizione.
Askpinocchio in altre parole è un'evoluzione, un passo ulteriore rispetto al cammino segnato da debunkers in carne e ossa come David Puente o gli specialisti di Butac, che guardano alla "scuola" del famosissimo Snopes.com. Il progetto diffuso da Luca de Alfaro (uno degli autori) tenta però di rendere l'analisi più automatica e intelligente. Anche in questo caso esiste già un precedente interessante, vale a dire il protocollo MetaCert (che si affida a blockchain) alla base dell'estensione per Chrome Trusted News.
Askpinocchio si presenta come un sito web piuttosto semplice: basta inserire l'indirizzo URL di una pagina web e cliccare su "verifica" per capire se, secondo l'algoritmo, una certa notizia è affidabile. È anche possibile segnalare notizie potenzialmente false.
Nella vision dei suoi autori, vuole essere uno strumento di supporto agli utenti nella valutazione consapevole ed autonoma dell'affidabilità dell'informazione condivisa sul web.
L'automazione nel riconoscere le notizie false sta diventando una risorsa molto importante, proprio perché la circolazione di questi contenuti sembra ormai inarrestabile. Solo limitandosi alle ultime settimane, le "notizie" create ad hoc su temi come migrazione o politica internazionale sono tantissime. E a rendere la cosa più difficile ci sono i social network, che nonostante gli sforzi fatti, sono ancora una potente cassa di risonanza per questo fenomeno.
Cos'è e come si riconosce una fake news
Con il termine fake news si intendono quelle notizie volutamente false, costruite in modo tale da risultare credibili e ottenere diffusione virale tramite i social network. Una notizia falsa, dunque, non è il semplice errore del giornalista, che eventualmente ha il dovere di correggere, ma un'informazione del tutto inventata.
Può nascere per esplicita volontà di qualcuno, che può risultare più o meno abile. Oppure per ignoranza, quando si innesca il confirmation bias in modo perverso e patologico, spingendo le persone a vedere cose che non esistono, e a ignorare possibili smentite. Una volta che nasce la fake news, gli stessi meccanismi fanno sì che si diffonda - a volte in modo molto virale.
Purtroppo però distinguere tra realtà e finzione a volte è molto difficile, così come dimostrare che qualcosa è vero o falso. Tant'è che si è affermata appunto la figura del debunker, una persona o una squadra che si occupa di controllare i fatti e tentare di separare verità da fantasia. È un lavoro a volte complesso, sicuramente uno di quelli che potrebbero giovare da un po' di automazione.
I creatori di Askpinocchio hanno deciso di procedere a una prima scrematura basata sulle fonti: ci sono siti in tutto il mondo che pubblicano falsità abitualmente, e altri che si possono ritenere affidabili, o per lo meno in buona fede. Un approccio sicuramente più semplice con l'informazione scientifica, presa in considerazione dai ricercatori, rispetto alla cronaca o alla politica.
Hanno dunque creato un dataset (insieme di dati) comprensivo di 73 pagine, prendendo poi 15.500 post da 32 di esse. Gli utenti raggiunti erano poco più di 900.000. "I post truffaldini", si legge sul documento, "mediamente hanno più like di quelli non truffaldini". La ricerca ha inoltre evidenziato che gli utenti sono polarizzati (un fenomeno che conferma e rafforza il concetto di bolla di filtraggio), sebbene un buon numero ha messo like ad almeno un post della categoria opposta - a suggerire che pochi sono del tutto isolati nella loro bolla.
Questa base di dati è poi usata per istruire gli algoritmi di machine learning, e renderli capaci di riconoscere una fake news anche se non proviene dalle fonti prese come esempio. Il sistema controlla la pagina e verifica anche il modo in cui la notizia si sta diffondendo sui social, basandosi sul fatto che le fake news seguono tutte uno schema abbastanza simile. Per i dettagli rimandiamo alla documentazione pubblicata su Arxiv (già sottoposto a revisione paritaria).
Il team di Askpinocchio ritiene di aver ottenuto un alto livello di precisione, superiore al 90%, fermo restando che il sistema ha ancora bisogno di migliorare e per questo compare un avviso sotto a ogni nuova analisi. Con il tempo, sistemi come questo potrebbero diventare una risorsa preziosa per ognuno di noi. Integrati nei sistemi operativi e nei browser, inoltre, potrebbero fare la differenza non solo per gli utenti più esperti (che probabilmente non ne hanno bisogno) ma forse proprio per quelle persone che più facilmente cadono preda delle fake news online.
Fonte: E. Tacchini, G. Ballarin, M.L. Della Vedova, S. Moret, and L. de Alfaro. 2017. Some Like It Hoax: Automated Fake News Detection in Social Networks. In Proceedings of the Second Workshop on Data Science for Social Good, Vol. 1960. CEUR-WS.