该算法可以通过消除Twitter上散布的谎言来改善应急响应

 
过滤掉Twitter上传播的错误信息的算法可以帮助应急服务应对自然灾害和疾病暴发。
该系统使用AI实时区分合法报告和自动生成的消息，以创建仅真实信息流。
它是由阿德莱德大学和澳大利亚分析机构Data61的研究人员创建的。该团队最初是在构建一种算法，该算法在社交媒体上搜索重大事件正在发生的信号。但是他们发现Twitter上的真实声音被虚假信息淹没了。
澳大利亚最近的森林大火提供了令人沮丧的例子。随着大火在美国东部和南部沿海地区蔓延，#ArsonEmergency主题标签充斥着Twitter的提要，但张贴该提要的许多帐户都是巨魔和机器人，试图误导公众。
Data 61的研究工程师Mehwish Nasim博士说：“这个话题存在很多两极分化。已经是气候变化否认者的人们在推特上发布纵火紧急信息，并创建了一个回声室，这种叙述的传播是强化他们现有的信念。”
她的团队意识到，他们的系统只有在能够消除错误信息的情况下才能起作用。
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为了找到肇事者，研究人员首先必须确定自动帐户的典型行为。
他们的分析表明，漫游器通常具有较高的发帖频率，较低的主题多样性，并定期发布相同的URL和标签。这有助于将他们与真实用户区分开，真实用户更可能在不同主题上发推文，使用各种#标签，包括指向页面混合的链接，标记其他用户并以可预测的频率发布。
他们利用这些见解来教他们的算法来识别机器人。这样一来，它就可以浏览历史推文，以评估用户的意图，并过滤掉不信任的帖子。
在Twitter上已经有许多搜索bot的工具，但研究人员认为，它们具有两个与众不同的独特功能。
首先，它不需要完全访问用户个人资料，这有助于保护数据隐私。其次，与其他模型通过抓取用户信息来延迟对数据的访问不同，它可以流式传输最新信息。
这种组合使算法可以减少错误信息的大规模传播和速度传播。
当下一次丛林大火蔓延时，它可以帮助紧急服务部门更快地做出响应-无论气候变化否认者喜欢与否。