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我们的使命：关于数字经济的麻省理工学院倡议（IDE）正在塑造更美好的数字未来。我们对包括生成人工智能（Genai），量子计算，数据分析和分布式市场的新数字技术学的承诺和危险进行了开创性的研究。我们还调查了假新闻和错误信息的兴起以及数字文化的发展。通过研究以及来自学术界，行业和政府的领导者的召集，IDE为人们，企业和政府提供了关键，可行的见解，以理解和从新技术中受益，以及他们如何评价地改变我们的生活，工作和交流方式。通过研究以及来自学术界，行业和政府的领导者的召集，IDE为人们，企业和政府提供了关键，可行的见解，以理解和从新技术中受益，以及他们如何评价地改变我们的生活，工作和交流方式。
媒体年鉴 2021/22 | 尼泊尔新闻委员会
尼泊尔媒体，并讨论使尼泊尔新闻业更加合乎道德、可信和负责的前景、问题和解决方案。本评论提出了媒体和通信领域专家和从业人员的见解。本卷涵盖了尼泊尔媒体的各种主题。它们包括：媒体素养以增强对媒体的信任；处理投诉：一项不可避免的任务；新闻编辑室和性别平等问题：批判性评价；印刷媒体的现有挑战和未来发展方向；巴格马蒂省媒体状况分析；为媒体自由而打击“虚假信息”和“假新闻”；协调各级政府实施媒体法律和政策；全球媒体情景和尼泊尔的情况；马德西媒体；RTI 问题及其在尼泊尔的实施；蓝毗尼省新闻业的前景；确保尼泊尔媒体的包容性和包容多样性；以及针对错误信息和虚假信息的事实核查。
用于宣传检测的 AraBERT 模型
如今，数字平台上数据的快速传播导致了信息污染和数据污染的出现，特别是错误信息、恶意信息、虚假信息、假新闻和各种类型的宣传。这些话题现在对在线数字领域构成了严重威胁，给世界各地的社交媒体平台和政府带来了诸多挑战。在本文中，我们提出了一种基于 Transformer 模型 AraBERT 的宣传检测模型，目的是使用该框架检测阿拉伯语社交媒体文本场景中的宣传内容，以使在线阿拉伯语新闻和媒体消费更健康、更安全。鉴于数据集，我们的结果相对令人鼓舞，表明这种方法在阿拉伯语在线新闻文本 NLP 中具有巨大的潜力。
哪些任务具有成本效益的自动化...
我们的使命：关于数字经济的麻省理工学院倡议（IDE）正在塑造更美好的数字未来。我们对包括生成人工智能（Genai），量子计算，数据分析和分布式市场的新数字技术学的承诺和危险进行了开创性的研究。我们还调查了假新闻和错误信息的兴起以及数字文化的发展。通过研究以及来自学术界，行业和政府的领导者的召集，IDE为人们，企业和政府提供了关键，可行的见解，以理解和从新技术中受益，以及他们如何评价地改变我们的生活，工作和交流方式。通过研究以及来自学术界，行业和政府的领导者的召集，IDE为人们，企业和政府提供了关键，可行的见解，以理解和从新技术中受益，以及他们如何评价地改变我们的生活，工作和交流方式。
在后城市实践，构思和居住的空间
大流行强调了维持我们全球化，网络世界功能的需求，商品和思想的快速传播。同时，它在运输不良事件（例如假新闻或病毒）时强调了该网络的韧性和朴素。此后，这种情况迫使我们重新考虑如何计划居住的空间。自无处不在的计算开始以来，该市在一种新的技术介导的功能主义下进行了变异，该功能主义被一个全球且高度关系系统的平台覆盖，该平台正在将空间提交计算逻辑。先前博士研究的果实，本文回顾了导致该技术介导的城市空间构成的转变，并通过应用Lefebvre的一神论空间理论来分析它们。目的是揭示后数字城市空间的挑战，并提出指向城市规划的替代可能性的项目。
相信谁？了解和建模源信誉评估中的大脑活动
了解人类如何评估信誉是假新闻时代的一个重要科学问题。来源可信度是信誉评估的最重要方面之一。理解来源可信度的最直接方法之一是使用进行可信度评估的人的大脑活动的测量。然而，以前从未使用过这种方法对来源信誉进行过调查。本文报告了一个实验的结果，在此期间，我们使用脑电图评估了源可信度评估期间的大脑活动。实验允许识别当参与者进行正面或负源可信度评估时的大脑区域。基于实验数据，我们使用EEG脑活动测量值对人类来源的可信度评估进行了建模和预测，而F1得分超过0.7（使用10倍跨验证）。
MMC 6936：AI，交流和民主秋季2024年（8/22/24
课程描述人工智能（AI）在我们的日常生活中变得无处不在，并将其纳入沟通，广告，公共关系，新闻和社交/移动媒体时，对民主有何影响？是罪魁祸首，用于传播假新闻和错误 /虚假信息，并创建过滤器泡沫或回声室吗？我们如何确保AI更具包容性，公平，道德，可信和对社会负责？AI，沟通和民主研讨会将理论，研究和实践融为一体，特别关注AI，以跨学科，多学科和跨学科环境中的政治，战略和公民交流。本课程阐明了AI如何使服务不足的群体，社区组织和公民在民间社会的情况下受益。通过大量阅读，写作和讨论，学生将制作一份高质量的论文，以提交会议和/或期刊。本课程的目的：由于参加该研讨会而导致的学习成果，学生将学习：
让社会参与科学
开放科学和负责任的研究与创新概念呼吁更加透明和协作的科学，以及更多公民的参与。实现这一目标的方法是与不同的参与者或“利益相关者”合作：无论他们自己是否是研究人员，都可以为研究做出贡献或从研究中受益的个人或组织。例子包括资助机构、公民协会、患者和政策制定者（https://aquas.gencat.cat/web/.content/minisite/aquas/publicacions/2018/how_measure_engagement_research_saris1_aquas2018.pdf）。这种合作在当前充满挑战的时代更为重要——即使没有全球大流行——伪科学、假新闻、虚无主义态度和意识形态也常常威胁着科学推动的社会和技术进步。利益相关者参与研究可以为公民提供信息和赋权，有助于使研究更容易被社会接受，并制定基于循证知识的政策。此外，利益相关者的参与也有利于研究人员和研究本身。在最近的一项调查中，大多数科学家表示公众参与对他们有好处
文字作为武器 / 西方的俄罗斯数字痕迹...
读者面前的这份出版物是在北约公共外交部支持的项目“虚假信息 - 通过事实将死！”中创建的。 （“虚假信息 - 事实检查！”）。虚假信息抵制可以理解为国家、社会和个人抵制政治、经济和社会计算压力的适应性，谎言以多种媒体形式传播，包括电视、广播、印刷品、网络和社交媒体，目的是影响政治和社会。经济选择，包括针对弱势群体的选择。因此，该项目的主要目标是加强黑山社会对假新闻传播的抵制，并提高公民对如何压制虚假信息、宣传、混合威胁和其他威胁的知识、认识和理解。敌对信息活动，同时以创新和非传统方式产生具有持久价值的内容，这些内容可以在北约和民间社会网络内外广泛传播。这里讨论的例子是西巴尔干地区各种国家和非国家俄罗斯和亲俄罗斯行为者的虚假信息活动，因为在过去几年中，在所谓的战略框架内混合战争期间，他们开展了极其频繁的此类活动。
信息和获得来源可信度评估中的大脑过程建模和比较
了解人类如何评估可信度是假新闻时代的一个重要科学问题。来源可信度是可信度评估中最重要的方面之一。了解来源可信度的最直接方法之一是测量进行可信度评估的人的大脑活动。本文报告了一项实验的结果，在该实验中，我们使用脑电图测量了可信度评估过程中的大脑活动。在实验中，参与者必须根据准备阶段学习虚构学生的来源可信度，在此期间，他们在完全了解信息可信度的情况下评估信息可信度。该实验可以识别参与者在做出正面或负面的来源可信度评估时活跃的大脑区域。基于实验数据，我们使用 F1 得分超过 0.7 的脑电图大脑活动测量值（使用 10 倍交叉验证）对人类来源可信度评估进行建模和预测。我们还能够对具有完美知识的信息可信度评估进行建模和预测，并比较从单个实验中获得的两个模型。