Un article co-écrit par le doctorant Lanyu Shang et les membres du groupe de recherche du professeur agrégé Dong Wang, le Social Sensing and Intelligence Lab de l’École des sciences de l’information de l’Université de l’Illinois à Urbana-Champaign, a reçu le prix du meilleur article dans le domaine de la recherche au cours de la Conférence internationale IEEE/ACM 2022 sur les progrès de l’analyse et de l’exploitation des réseaux sociaux (ASONAM 2022). La conférence, qui s’est tenue à Istanbul, en Turquie, du 10 au 13 novembre, rassemble des chercheurs et des praticiens d’une grande variété de domaines liés aux médias sociaux pour promouvoir les collaborations et l’échange d’idées et de pratiques.
Leur article, « A Knowledge-driven Domain Adaptive Approach to Early Misinformation Detection in an Emergent Health Domain on Social Media », aborde un problème important de détection précise de la désinformation dans les domaines de la santé émergents, où les solutions existantes de détection de la désinformation manquent souvent de formation. modèles de classification efficaces en raison du manque de données de formation suffisantes et de connaissances médicales à jour.
« Dans notre étude, nous observons que la désinformation du domaine de santé émergent de Monkeypox est souvent pertinente pour des sujets d’actualité récente, tels que COVID-19. Par exemple, un message trompeur populaire dans le domaine Monkeypox prétend que le virus Monkeypox est intentionnellement conçu pour l’intérêt financier de la vente de vaccins comme le COVID-19 », ont noté les chercheurs. « Bien qu’une telle désinformation ne puisse pas être facilement détectée uniquement avec nos connaissances antérieures sur la maladie du Monkeypox, nos connaissances sur le COVID-19, telles que le virus COVID-19 n’est pas conçu, peuvent être d’une grande aide pour démystifier les informations erronées sur le Monkeypox ci-dessus. »
Inspirés par l’observation ci-dessus, les chercheurs ont exploré les ressources riches et opportunes, telles que les données annotées et les rapports médicaux, d’un domaine de santé pertinent, à savoir COVID-19, pour s’attaquer au problème de détection précoce de la désinformation dans le domaine de santé émergent de Monkeypox. Selon les chercheurs, grâce à des expériences sur plusieurs ensembles de données du monde réel, le cadre proposé s’est avéré efficace pour identifier la désinformation émergente sur les soins de santé à un stade précoce.
Les auteurs pensent que leurs travaux pourraient également être appliqués pour détecter la désinformation sur la santé liée à d’autres domaines de santé émergents, tels que la poliomyélite, le virus respiratoire syncytial (VRS) ou toute autre maladie à l’avenir. Les résultats précis et opportuns de la détection de la désinformation peuvent atténuer efficacement la propagation de la désinformation en ligne liée aux maladies émergentes et garantir la crédibilité des informations sur les réseaux sociaux.
Le principal objectif de recherche du Social Sensing and Intelligence Lab réside dans le domaine émergent de l’IA centrée sur l’humain, de l’IA pour le bien social et des systèmes cyber-physiques dans les espaces sociaux. Le laboratoire développe des théories, des techniques et des outils interdisciplinaires pour comprendre, modéliser et évaluer fondamentalement les systèmes informatiques et d’information centrés sur l’homme (HCCI) et pour reconstruire avec précision «l’état du monde», à la fois physique et social.
