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Quando un individuo contrae un virus, in genere questo si diffonde ad altri individui, diffondendosi inesorabilmente tra la popolazione. Ricerche recenti evidenziano che questa dinamica di propagazione è simile a quella delle informazioni false che circolano online. I ricercatori hanno persino utilizzato un modello matematico utilizzato in epidemiologia per esaminare la viralità dei contenuti falsi.
Nell’era digitale, dove i social network catturano un vasto pubblico e registrano un flusso significativo di visite giornaliere, si sono affermati come piattaforme privilegiate per la folgorante diffusione di informazioni, ma anche per campagne di disinformazione. Progressi tecnologici, compresi nel campo dell’intelligenza artificiale, rendere sempre più difficile la distinzione tra vero e falso. Il tempo in cui le immagini erano autentiche sta gradualmente svanendo. Inoltre, alcuni analisti sostengono che i contenuti fuorvianti si intrecciano spesso con un elemento di verità, rendendo ancora più difficile l’individuazione delle fake news.
Piattaforme social come Facebook e X hanno implementato misure per contrastare la disinformazione, ottimizzando i loro algoritmi e implementando strategie di verifica dei fatti. Tuttavia, l’efficacia di queste iniziative rimane discutibile. In uno studio recentemente pubblicato sulla rivista Plos Onei ricercatori hanno adottato un modello matematico ispirato all’epidemiologia per valutare l’impatto di queste misure. La loro ricerca è iniziata con un’attenta analisi del sistema di diffusione di informazioni false online, basata su un modello matematico derivato dall’epidemiologia.
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Il modello SIR applicato allo studio della disinformazione
In epidemiologia, il modello SIR (Susceptible-Infected-Removed) è comunemente utilizzato per analizzare la diffusione dei virus. Questo modello segmenta la popolazione in tre categorie: individui non esposti al virus ma che potrebbero contrarre il virus, persone infette che diffondono l’agente patogeno e infine coloro che, sebbene esposti, non diffondono più la malattia.
Analogamente, la diffusione della disinformazione sui social media segue uno schema simile. Ci sono utenti che non si sono ancora imbattuti in notizie false, chi ne è stato esposto e le condivide attivamente e chi, pur essendo esposto, non le diffonde. Nel loro studio, i ricercatori hanno applicato questo modello alla teoria del complotto del “5G-Coronavirus”, che collegava falsamente la pandemia di COVID-19 all’installazione delle reti 5G. I risultati hanno mostrato che il modello epidemiologico potrebbe essere utilizzato efficacemente per caratterizzare la diffusione dei contenuti legati a questa teoria.
Quali misure si possono adottare per combattere la disinformazione?
Per quanto riguarda l’efficacia delle misure contro la disinformazione online, gli autori dello studio sottolineano che il fact-checking si è rivelato particolarmente efficace nelle prime fasi della diffusione dei contenuti. L’eliminazione dei tweet legati alle teorie del complotto è stata meno efficace, indipendentemente dalla tempistica dell’intervento.
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Tuttavia, in un altro studio pubblicato sulla rivista Naturai ricercatori sostengono che la rimozione dei contenuti può essere efficace, purché venga eseguita tempestivamente. Secondo loro, se un post viene rimosso entro 30 minuti dal suo rilevamento, il rischio che altri post associati al contenuto originale possano essere ridotti di circa il 94%. Aggiungono che la lotta alla disinformazione è più efficace quando si utilizzano insieme diverse tecniche. Propongono contemporaneamente l’implementazione di un sistema di “interruttori virali” per frenare la diffusione di contenuti, la rimozione di post e l’emissione di avvisi quando la disinformazione proviene da account verificati con più di 100.000 follower.
Fonte : Plos One
