Si segnala la ricerca Topology comparison of Twitter diffusion networks effectively reveals misleading information, Francesco Pierri, Carlo Piccardi & Stefano Ceri su Scientific Reports
Nella ricerca si basa sulla caratterizzazione della diffusione di notizie fuorvianti sui social media rispetto alle notizie più tradizionali. La ricerca studia la struttura topologica delle reti di diffusione di #Twitter appartenenti a specifici domini. Sfruttando diversi approcci di confronto tra le reti, dalle proprietà globali selezionate manualmente, conferma ciò che anche la ricerca precedente aveva suggerito: il contenuto fuorviante si diffonde in modo diverso dalle notizie tradizionali e affidabili e le differenze possono essere notevolmente sfruttate per classificare le due classi di informazioni che utilizzano strumenti puramente topologici, ovvero indicatori di rete globali di base e apprendimento automatico standard. Possiamo riassumere qualitativamente questi risultati nel modo seguente: articoli fuorvianti si diffondono ampiamente e in profondità rispetto alle notizie mainstream, con un pubblico globale più piccolo rispetto al mainstream e le comunità che condividono notizie fuorvianti sono più connesse e raggruppate. Riteniamo che le future direzioni di ricerca potrebbero sfruttare con successo questi risultati per sviluppare applicazioni del mondo reale in grado di risolvere e mitigare la diffusione di informazioni dannose sui social media.
