Informazioni errate in rete: un modello mostra come contrastarle

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Grazie a un nuovo modello che mostra come le informazioni si diffondono online si può sviluppare un modo più rapido per sostituire le informazioni errate in rete.

È sempre più difficile destreggiarsi online nel mare di informazioni che vengono iniettate in continuazione da tantissime persone che, connettendosi tra loro molto facilmente, creano reti molto complesse nelle struttura.

In questi sistemi, informazioni diverse, persino contrastanti, ad esempio rumor contro verità e malware contro patch di sicurezza, possono competere tra loro durante la loro propagazione nella rete.

Quanto velocemente si estinguono online le informazioni indesiderate?

Questa è la domanda a cui hanno cercato di rispondere i ricercatori della North Carolina State University e dell’Esercito Research Office.

Hanno dimostrato un nuovo modello di come le informazioni concorrenti si diffondono nei social network online e nell’Internet delle Cose (IoT). I risultati potrebbero essere utilizzati per diffondere informazioni accurate più rapidamente, sostituendo informazioni false in qualunque ambito, dalla sicurezza informatica alla salute pubblica.

Sia nell’IoT che sui social network, ci sono molte circostanze in cui circolano vecchie informazioni che potrebbero causare, o causano, problemi sia che si tratti di vecchi dati di sicurezza sia di voci fuorvianti.

Ha affermato Wenye Wang, coautore del lavoro e professore di ingegneria elettrica e informatica presso lo stato NC, che continua

Il nostro lavoro include un nuovo modello e analisi correlate su come i nuovi dati possono sostituire quelli vecchi in queste reti

In definitiva si tratta di determinare i posti migliori per iniettare nuovi dati in una rete in modo che quelli vecchi possano essere eliminati più rapidamente.

La velocità con cui viaggiano dati buoni è principalmente influenzata dalla struttura della rete più che dalle sue dimensioni

Nel loro lavoro, i ricercatori dimostrano che le dimensioni di una rete svolgono un ruolo significativo nella rapidità con cui informazioni “buone” possono sostituire quelle “cattive”. Tuttavia, una grande rete non è necessariamente migliore o peggiore di una piccola. Invece, la velocità con cui viaggiano buoni dati è principalmente influenzata dalla struttura della rete.

Una rete altamente interconnessa può diffondere nuovi dati molto rapidamente: più grande è la rete, più velocemente viaggeranno i nuovi dati.

Tuttavia, nelle reti connesse principalmente da un numero limitato di nodi chiave, tali nodi fungono da strozzature. Di conseguenza, più è grande questo tipo di rete con pochi nodi, più lentamente viaggeranno i nuovi dati.

I ricercatori hanno anche identificato un algoritmo che può essere utilizzato per valutare quale punto in una rete consentirebbe di diffondere nuovi dati in tutta la rete più rapidamente.

In pratica, questo potrebbe essere usato per garantire che una rete IoT elimini i vecchi dati il ​​più rapidamente possibile e operi con dati nuovi e accurati.

Il metodo potrebbe essere usato per combattere la disinformazione online

I risultati ottenuti sono applicabili anche ai social network e potrebbero essere utilizzati per facilitare la diffusione di informazioni accurate su argomenti che interessano il pubblico o per combattere la disinformazione online.

 

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