ಅಸತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಚಾರವು ನಮ್ಮ ಡಿಜಿಟಲ್ ಯುಗದ ಅತ್ಯಂತ ಚಿಂತೆಯ ವಿರುದ್ಧವಾದ ಸವಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ದುರ್ಬಳಕೆ ಮಾಡಿದಿರುವ ಮನುಷ್ಯರ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ, bias ಮತ್ತು ದೋಷಮಯ ವಿಷಯಗಳ ಹರಿದಾಡುವಿಕೆಗೆ ಅನುಕೂಲಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹಾನಿಕರ ತಾಣವನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಹೊಸ ಪರಿಹಾರವೊಂದು ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬರೆಹ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯದ ಹೆಜ್ಜೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. Yang Ming Chiao Tung ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ನಿಪುಣರ ಗುಂಪಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಶೋಧಗಳು ಬಹುಮುಖ ಸಮನ್ವಯವು ಸಂಬಂಧಿತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ತಿಳಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಉತ್ತುಂಗಗಳು ಫೇಕ್ ನ್ಯೂಸ್ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದಿಂದ ಗುರುತಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾದ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೊರಗೊಂಡಿವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ವೆಬ್‌ನಲ್ಲಿ ಹರಿದಾಡುವ ಮಾಹಿತಿಗಳು ಶುದ್ಧಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ವಿಷಯಗಳ ಸತ್ಯತೆಯನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು,情報ಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ತಡೆಗಟ್ಟುವಲ್ಲಿ ಧೈರ್ಯವಾಗಿ ಕೈಗೊಳ್ಳುವ ಕ್ರಮಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ದೃಢಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಫೇಕ್ ನ್ಯೂಸ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ
ಅಸತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಪಡೆಯುವಿಕೆ ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಆಧುನಿಕ ಸಮಾಜಕ್ಕೆ ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲುಗಳಾಗಿವೆ. ಮಾಹಿತಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಸುಲಭವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸತ್ಯ ಸುದ್ದಿ ಪುನಃ ವಾಸ್ತವಗೊಳ್ಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವುಳ್ಳ ಮಿಷನ್ inteligência (IA) ಮಾದರಿಗಳ ಮೂಲಕ. ಈ ಕ್ರಿಯಾವಿಧಿ, bias ಅಥವಾ ಮೋಸದ ವಿಷಯಗಳ ಹರಿದಾವಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚುತ್ತದೆ, ಇದು ವಾಸ್ತವ ಮತ್ತು ಕಾತರಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸು ಎನ್ನುವುದು ದಿನದಿಂದ ದಿನಕ್ಕೆ ಕಷ್ಟವಾಗಿದೆ.
ಗುರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಸವಾಲುಗಳು
ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, Yang Ming Chiao Tung ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ, Chung Hua ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ ಮತ್ತು National Ilan ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸಂಶೋಧಕರು ಪುರಾಣದ ಅಧ್ಯಾಯವನ್ನು ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. ಈ ಮಾದರಿ, ಲಿಖಿತ ಮಾಹಿತಿ ಪರಿಮಾಣಗಳು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯಗಳು ಅನ್ನು ಸಮಕಾಲೀನವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಹೊಂದಿಸಿದೆ, ಇದು ಒಂದಾದ ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಯ ಡೇಟಾಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸುವ ಇತರ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಅನುಕೂಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಿಂದಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಅಸತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುವುದರ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರ ಗಮನವನ್ನು केन्द्रಿತವಾಗಿಸಿದ್ದವು, ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರೇಣಿಯ ಬಹುಮಾನಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿತ ಕಾರಣವಾಗಿತ್ತು. ಪ್ರಸ್ತುತ ಶೋಧಗಳು, ವಿಭಿನ್ನ ಮಾಹಿತಿಯ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯಾದರೆ, ಬರೆಯುವುದು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಲ್ಲದು ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.
ಬಹುಮುಖ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಚರಣೆ
Lin, Chen ಮತ್ತು ಅವರ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಮಾದರಿ, ಅಗತ್ಯವಾದ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಹೊರತೆರಿಗೆ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರ, ಬರೆಯುವ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಭೇದಕೆ, ಸಂಯೋಜಿತ ಶ್ರೇಣೀಕರಣ ಮತ್ತು ತಡಭೇದಕ್ಕೆ ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೀಗೆ ಈ ವಿಧಾನವು, BERT ಮುಂತಾದ ಸ್ಥಾಪಿತ ಶ್ರೇಣೀಿಕರಣ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿದಾಗ, ಫೇಕ್ ನ್ಯೂಸ್ಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯೊಂದಿಗೆ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಗೋಚಿಂಗ್‌ಕಾಪ್ ಮತ್ತು ಫೇಕ್ಡಿಡೆಟ್ ಎಂಬ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಸಂಶೋಧಕರಾದವರು ಅವರ ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮಾಡಿದರು, ಅಸ್ಸತ್ಯ ಮಾಹಿತಿ ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸುವ ಮುಖ್ಯ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು. ಈ ರೀತಿ, ಮಾದರಿಗಳು 72% ಮತ್ತು 65% ಇಷ್ಟವಾದ ಅಸಮರ್ಥನೀಯ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸು ಸ್ಥಾನವು ಕೇಳಲಾಗಿದೆ.
ಮಾದರಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು
ಶೋಧಕರಿಂದ ಸೂಚಿಸಲಾದ ರೂಪರೇಖೆಯು ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಮತ್ತು ಲಕ್ಷಣಗಳ ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಷ್ಕಾರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಫೇಕ್ ನ್ಯೂಸ್‌ಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತವನ್ನು ಈ ಮಾದರಿ 85% ಮತ್ತು 90% ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕುಟುಂಬಕಾರವಾಗಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. F1 ಅಂಕಗಳು 90% ಮತ್ತು 88% ಗಳಾಗಿವೆ, ಇದರಿಂದ ಧಾರ್ಮಿಕವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಪರೀಕ್ಷಣೆಯ ಅವಧಿಗಳ ಮೂಲಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಹೊಂದಿವೆ, ಬೆಳೆಯುವಿಕೆಯಾದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನೆನೆಸುವಿಕೆ ಬಲಶಾಲಿ ಬಹುಮಾಡಿನ ಗುರುತಿನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಈ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳು, ಆನ್ಲೈನ್ಗೆ ಅಸತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತಡೆಯಲು ಬಹುಮುಖ ಮಾದರಿಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬೆಳಕು ಹಾಕುತ್ತದೆ.
ಭವಿಷ್ಯದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳು
ಶೋಧದ ನಿರ್ಣಯಗಳು, ಬಹುಮುಖ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಮಾನುಪಾದ ಮಾದರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮುಂದಿನ ಶೋಧ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಹಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ. ಭವಿಷ್ಯದ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು, ಈ ಹೊಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಇತರ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಪತರಿಸಲು ಕರಣೀಯವಾಗಬಹುದು. ಈ ರೀತಿಯ ಪದ್ಧತಿ, ಆನ್ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿಷಾದ ತಿಳಿವಳಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡರಗೆ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ನೆರವಾಗಬಹುದು.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿ: Szu-Yin Lin ಮತ್ತು ಇತರರು, ಸುಧಾರಿತ ಫೇಕ್ ನ್ಯೂಸ್ ಗುರುತಿಸಲು ಪಠ್ಯ-ದೃಶ್ಯ ಸಂತ್ರಾಣ ಮಾದರಿಯ ರೂಪರೇಖೆ, ವಿಜ್ಞಾನ ಪ್ರಗತಿ (2024). DOI: 10.1177/00368504241292685
ಜಾಗತಿಕ ಶ್ರೇಣೀಕೃತಿ ಮೂಲ: © 2024 ವಿಜ್ಞಾನ X ನೆಟ್ವರ್ಕ್
ಎಐ ಮತ್ತು ಅಸತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಸುತ್ತಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಕುರಿತಾದ ಉತ್ತಮವಾದ ಪ್ರತಿದಿನವು, ಅಸತ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುವ ಐಎ ಮತ್ತು ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಲಿಖಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬರೆಹಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಅಸತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯ ವಿರುದ್ಧ ಸೋಲು, ಸಮಾಜಕ್ಕೆ ಏನೆಲ್ಲಾ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದೆ? ಸಾಮಾಜಿಕ ವೇದಿಕೆಗಳ ವಿಷಯವನ್ನು ಕುರಿತಾದ ಮಾಹಿತಿ ಇಲ್ಲಿದೆ: ಮೂಲ.
ನಿನ್ನೆಕೊಂಡಾನುದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ಅಸತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪರ್ಯಾಯ ಮಾದರಿ ಏನು?
ಅಸತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪರ್ಯಾಯ ಮಾದರಿ, ಲಿಖಿತ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಮಾಹಿತಿ ಒಂದರೊಂದಿಗೆ ಬಳಸುವ ಹೊಸ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಇದು ಆನ್ಲೈನ್ವಲ್ಲಿ ತಿಂಚು ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತಿದೆ.
ಈ ಬಹು-ಮಾಡಿನ ಮಾದರಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ?
ಈ ಬಹು-ಮಾಡಿನ ಮಾದರಿ, ಮಾಹಿತಿ ಸಂಯೋಜನೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕೆಲಸ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಬರಲಿದೆ ಹಾಗೂ ದೃಶ್ಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸಾಕ್ಷಿ ವರದಿಯನ್ನೊಳಗೊಂಡ ಮಾಹಿತಿಯ ಶ್ರೇಣೀಕರಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಾರೇಖ-որ ಭಾರತ ಮಹಿಳೆಯ ವಿಷಯ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯೀಯ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಯಾವ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ?
ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಚಿತ್ರಗಳು ಬಹಳ ಹೀಗಾಗಬಹುದು, ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಇತರ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಾದಲೇ ಲಿಖಿತ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ರಸ್ತೆಮಾಡುವಿಕೆಯು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಹಾಕಲು ಮತ್ತು ಮೊದಲ ಸತ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಬಲವಾಗಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಮಾಹಿತಿಯ ನಿಖರತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಕಠಿಣವಾದ ಸ್ಥಿತಿ ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವಾಗಾಗಗಳಿಗೆ ಜೋಡಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ?
ಈ ಮಾದರಿ ವಿವಿಧ ಜೋಡಣಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ, ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಜೋಡಣೆ, ಸಂಯೋಜನೆಯ ಜೋಡಣೆ ಮತ್ತು ತಡ ಜೋಡಣೆ ಸೇರಿವೆ, ಲಿಖಿತ ಹಾಗೂ ದೃಶ್ಯಗಳಿಂದಾಗಿ ವಿವರಣೆಗೊಳಸುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮ ಸಂಯೋಜಿಸಿದರು.
ಅನುಭಾವ ದುಡಿಯುವುದು?
ಹೌದು, ಈ ಮಾದರಿ, ಬೇರೆ ಬದಿಯ ತನಕ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಹೇರಳ್ಕಾರರಾಗಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವೀಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್ವರ್ಕ್‌ಗಳ ಕುರಿತಾದ ಮಾಹಿತಿ, ಆದರೂ ಲಿಖಿತ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಅಂಗಳದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಉತ್ಪನ್ನ ಮಾಡುವಾಗ.
ಈ ಮಾದರಿಯ ಮುಂದಿನ ಭವಿಷ್ಯದ ಸಂಬಂಧ ಹಂಚುವುದು ಎಂಥದ್ದಾಗಿದೆ?
ಭವಿಷ್ಯದ ಮೊದಲು, ಉತ್ತಮ ಬಳಸುವ механದೆ సరಬಬುದು ಮತ್ತು ಉಪದೇಶ ಗಳ ಪ್ರವೇಶದಲ್ಲ, ಶ್ರೇಣೀಕೃತಾತ್ಮಕಾವ್.pi್ಪಾದನೆ ತಂತ್ರಾತ್ಮಕ ಅತ್ಯುತ್ತಮಿಸುತ್ತವೆ, ಕೂಡಾ ಕಾಂಟೆಕ್ಸಗಳ ಸ್ಥಳೀಯ ವಿಕಸನಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಮುನ್ನೋಟವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮೂಲಕ, ಇವು ಸರ್ವಸ್ವಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ.
