Beca: Totalmente financiada
Titulación: Licenciatura, Máster
Asignaturas: Análisis de datos
Nacionalidad: Estudiantes internacionales
Ubicación: REINO UNIDO
Fecha de cierre: 9 de abril
Fecha de inicio: inmediatamente
Descripción de la beca:
Análisis de datos para abordar las noticias falsas y los deepfakes en las redes sociales
Las noticias falsas y los deepfakes, que son nuevos tipos de desinformación de audio, vídeo o imagen generados maliciosamente, pueden tener importantes efectos negativos en la sociedad. Durante la crisis de la COVID-19, por ejemplo, la difusión de diversos tipos de noticias falsas a través de los medios de comunicación social y las redes sociales, ha puesto en peligro la eficacia de las intervenciones no farmacéuticas y ha socavado la credibilidad de las pruebas científicas sobre la vacunación. La identificación, el análisis y la mitigación de los efectos sociales de las noticias falsas y los deepfakes en las redes sociales plantean retos únicos y urgentes. Las investigaciones existentes se han centrado principalmente en el análisis de las características de las noticias falsas y los deepfakes en función de una serie de características, como el contenido, los patrones temporales y la estructura de las redes sociales.
El reto general que se abordará en este proyecto es el desarrollo de metodologías de análisis de datos, con énfasis en el aprendizaje automático interpretable y el análisis de redes para identificar, analizar y mitigar los efectos sociales de las noticias falsas y los deepfakes en las redes sociales. El núcleo de la investigación de este proyecto pretende responder paso a paso a las siguientes preguntas de investigación
- Cómo caracterizar los rasgos y patrones de difusión de las noticias falsas y los deepfakes en las redes sociales para detectar posibles campañas de influencia y difusión en contextos específicos, por ejemplo, los movimientos antivacunas.
- Cómo identificar y evaluar los efectos sociales de las noticias falsas y los deepfakes en las redes sociales de forma sistemática con el uso de métodos de ciencia de datos y análisis de redes.
- Qué estrategias de intervención pueden desarrollarse potencialmente para superar los efectos sociales negativos de las noticias falsas y los deepfakes.
Criterios de elegibilidad:
El impacto y beneficio potencial de este proyecto va más allá de su indudable valor académico; esta investigación innovadora y exploratoria tiene el potencial de apoyar la disuasión de seguridad resistente, la intervención efectiva y el marcado de políticas en la lucha contra las noticias falsas y los deepfakes, y mitigar su riesgo en los individuos y la sociedad.
Procedimiento de solicitud:
Yu-wang Chen [email protected]，https://www.research.manchester.ac.uk/portal/yu-wang.chen.html
