オンラインの対立的な言説では、特定のグループを「他者」として描き、それを正当化するための言語表現が用いられる。これは社会的な分断を生み出し、暴力につながる危険性がある。
アルゴリズムは私たちの行動、選択、自己認識を操り、私たちを虜にしている。それは私たちの幸福よりも注目を集めることを目的としており、真の解決策ではなく短期的な満足を提供するにすぎない。
世界各国のメディアにおいて、2010年代半ば以降、偏見を非難する用語の使用が増加している。この傾向は世界的に同期して起こっているが、地域によって強調される偏見の種類が異なる。
人工知能技術の発展に伴う社会的影響に対し、学術コンピューティング分野は自己批評と公共への責任を果たす必要がある。
AI システムの公平性を確保するには、法的要件と技術的アプローチの両方を考慮する必要がある。
自動事実確認システムの信頼性と現実性を高めるために、リークされた情報や信頼できない情報を検出し除去する包括的なアプローチを提案する。
ピアレビューの透明性と品質を高め、科学的不正行為を防ぐために、コミュニティ主導の分散型ピアレビューシステムを提案する。
テレグラムのチャンネルでは、既存の知識源を異種の敵対的な要素と結び付けることで、陰謀論ナラティブを再文脈化している。そのようなナラティブは、多様なアクターが集まるナラティブ連合の結節点として機能している。
COVID-19パンデミックの発生により、世界中で前例のない情報氾濫が引き起こされた。多くの事実確認機関が各国で活動し、流行する虚偽の主張を定期的に否定してきたが、同じ虚偽の主張が異なる国や言語で繰り返し広まっている。
ニュースタイトルの過激な政治的偏向の程度と動態を定量的に評価し、左派、中道、右派メディア間の違いを明らかにする。