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越南的错误信息、虚假信息和疫苗犹豫
越南在新冠肺炎疫情期间对疫苗犹豫的经历凸显了人们对疫苗的历史信任、快速的政策反应、高度传染性变种的出现以及错误信息的普遍影响等复杂因素的相互作用。从历史上看，越南表现出强有力的公共卫生应对措施，其成功处理了以前的传染病，并且常规免疫接种覆盖率很高。1986 年“革新开放”社会经济改革后，该国的医疗保健系统得到了显著加强，为改善医疗保健可及性和基础设施铺平了道路。尽管取得了这些进展，但新冠肺炎疫情也带来了独特的挑战。最初，越南的疫苗犹豫程度较低，这要归功于 1981 年制定的国家扩大免疫计划的成功实施，人们对疫苗建立了牢固的信任，导致疫苗可预防疾病急剧减少。然而，新冠肺炎疫情导致怀疑情绪上升，这是由于错误信息和虚假信息，尤其是通过广泛的互联网和社交媒体传播。在此期间，近 79% 的人口上网，绝大多数人积极参与社交媒体平台，而虚假信息在社交媒体平台上泛滥。政府的应对措施是多管齐下的，包括对虚假信息采取严格的法律和惩罚措施、与科技公司合作举报虚假信息以及开展广泛的公共教育活动。这些努力通过各种媒体进行，通过值得信赖的公众人物和医疗保健专业人士强调疫苗的安全性和有效性。然而，在德尔塔变种病毒爆发等高压力时期，挑战依然存在，当时公众信任因透明度和沟通不畅而动摇。本摘要强调了持续的公共教育、强大的数据透明度以及利用数字平台有效抵制虚假信息的必要性，以确保在卫生危机期间公众信任并遵守卫生政策。
虚假信息时代的国防计划。理解并行动 V2
圆桌会议 2 ACT – 发展国家认知弹性？主持人 Elsa Guiol，记者、纪录片系列《La Fabrique du mensonge》导演兼主编
基于文献的驳斥虚假指控的方法
可再生能源错误信息：一种基于文献的反驳虚假声明的方法 摘要 国家排放政策在可再生能源发电的扩张中发挥了至关重要的作用。然而，围绕气候变化的错误信息导致政客和公众之间的两极分化加剧。结果，气候立法变得更加难以通过。哥伦比亚法学院可再生能源法律辩护倡议 (RELDI) 之前完成的工作发现了许多关于太阳能、风力涡轮机和电动汽车 (EV) 的虚假声明，这些声明通常用于反对可再生能源项目的运动。为了对抗这种错误信息的传播，通过审查政府和学术来源制定了反驳。此外，还发现了反驳这些虚假声明的可用来源的空白。确定有关风能的文献随处可见，但现有来源相对稀缺，无法反驳有关电动汽车和太阳能电池板对人体健康影响的说法。
评估机器学习方法在乌克兰文本数据中检测虚假信息的有效性
摘要在当今世界上，信息以前所未有的速度传播，虚假信息对公共信任和信息安全构成了严重的挑战。俄罗斯在2022年对乌克兰的全面入侵激活了虚假信息作为混合战的工具，强调了需要有效的识别和控制方法。本文着重于评估各种机器学习方法在乌克兰文本数据中检测虚假信息的有效性，该数据集使用包括冲突期间收集的新闻头条的数据集。该研究涵盖了逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林，梯度提升，KNN，决策树，XGBoost和Adaboost的分析。使用标准指标进行模型评估：精确度，召回，F1得分，整体准确性和混淆矩阵。结果表明，在打击虚假信息中使用机器学习的显着潜力，尤其是随机森林模型的有效性最高。这项研究强调了适应和优化分类器对虚假信息分析的特定任务的重要性，为在该领域的进一步研究铺平了道路。
如何打击在线性别虚假信息？
建议重申，“妇女和女孩代表了世界人口的一半，因此也是其潜力的一半”，因此有必要在全球数字平台治理中采取有针对性的措施，以应对妇女和日常威胁，以应对妇女和每日的日常威胁，以应对其所有多样性。的目标是确保他们对数字世界的全面参与和贡献，在这种世界中，他们摆脱了害怕骚扰，仇恨和有毒言论的恐惧，以及所有其他形式的技术促进了基于性别的暴力，这对他们的心理健康产生了严重的影响，在某些情况下，身体安全。
为什么虚假信息在自由民主国家中传播？虚假信息之间的关系，ineq
原则上，自由民主是一项平等的决策权，并假定公共领域同样对所有人开放。在实践中，这种规范性理想，尤尔根·哈贝马斯（JürgenHabermas）和约翰·杜威（John Dewey）所阐明的，自第二次世界大战以来比以往任何时候都更远。与其理想不同的“真实”公共领域受到冲突和分裂利益的伤害，通常以针对最脆弱社会群体的信息运动形式表现出来。提供的信息通常被标记为虚假信息，即具有误导性或故意错误的信息。但是，本文声称我们必须区分虚假概念的不同用途。尽管虚假信息运动越来越有害民主，但虚假信息的标签可用于沉默社会中必要的批判性声音和运动，从而促进基于强制共识的公共领域。本文重点介绍了当前的欧洲发展，尽管也提到了其他问题的发展。它基于对最近的研究出版物和公共政策文件的综述，涉及虚假信息和不平等的不同方面。
生成人工智能与医疗虚假信息
生成式人工智能技术的快速发展（包括人工智能生成的音频和视频材料中深度伪造的潜力 15 ）需要采取全面的方法来确保负责任和合乎道德的使用。更严格的规定对于减少虚假信息的传播至关重要，开发人员应该对低估恶意行为者滥用其产品的可能性负责。必须促进透明度，制定和执行技术保障措施、强有力的安全标准和明确的沟通政策。这些措施必须通过律师、
生成人工智能和医学虚假信息
尝试。gpt-4（通过副驾驶员）最初拒绝造成健康虚假信息，即使有越狱尝试；但这不是12周的情况。gpt-4（通过chatgpt），Palm 2/Gemini Pro（通过Bard）和Llama 2（通过HuggingChat）始终生成包含健康虚假信息的博客，在两个评估时间点下，只有5％（150）的拒绝率为5％（150）。生成的博客纳入了引人注意的标题，真实的外观（假或虚构的）参考文献以及患者和临床医生的捏造证明，并针对不同的人群组。尽管所评估的每个LLM都有可以报告观察到的关注产出的机制，但是在报告了观察到的漏洞时，开发人员没有响应。该研究的一个局限性是直接测试了LLM聊天机器人/助手界面。
集体主义如何帮助应对人们认为的疫苗虚假性？欧洲年轻人新冠疫苗接种意向案例
疫苗“非自然性”（人造性）是公众辩论中提出的主要反疫苗论点之一。因此，健康传播应反驳非自然性论点，并在强调人为干预（例如先进的疫苗技术）时要谨慎，因为这可能意味着将疫苗视为人造的。了解感知的疫苗人造性和接种意向之间的关系在不同社会群体中的差异，有助于通过将上述健康传播工作集中在特定受众身上来加强这些工作。本文的目的是评估特定社会文化因素——垂直集体主义（反映社会等级取向）——在感知的疫苗人造性和接种意向之间的关系中的调节作用。有人提出，垂直集体主义会削弱感知的疫苗人造性的负面影响。两项针对欧洲年轻人的研究测量了 COVID-19 疫苗接种意向和垂直集体主义。研究 1（N = 418）是相关的，测量感知的疫苗人造性。使用调节模型分析数据。研究 2（N = 203）是实验性的，通过人为干预诉求（即强调人为干预疫苗研发和运行）来操纵感知的疫苗人为性。使用调节和有调节的中介模型分析数据。研究 1 表明，当垂直集体主义水平较高时，感知的疫苗人为性对疫苗接种意向的负面影响较小。在研究 2 中，随着垂直集体主义水平的提高，人为干预诉求对疫苗接种意向的负面影响较小，而通过感知的疫苗人为性产生的间接影响甚至变为正面。这些结果有助于感知自然/人为性、疫苗接种行为、健康传播和文化维度理论等领域的研究，提供了实证证据，证明感知的疫苗人为性对疫苗接种意向的负面影响会因垂直集体主义而减弱，正如所提出的。卫生从业者在交流中提到疫苗人为性时，应如何考虑受众的不同程度的集体主义。具体而言，建议反驳“非自然性”反疫苗论点应针对垂直集体主义程度较低的人群，而以人为干预（例如疫苗的技术进步）为特色的信息应针对垂直集体主义程度较高的人群。
生成人工智能与医疗虚假信息
生成式人工智能技术的快速发展（包括人工智能生成的音频和视频材料中深度伪造的潜力 15 ）需要采取全面的方法来确保负责任和合乎道德的使用。更严格的规定对于减少虚假信息的传播至关重要，开发人员应该对低估恶意行为者滥用其产品的可能性负责。必须促进透明度，制定和执行技术保障措施、强有力的安全标准和明确的沟通政策。这些措施必须通过律师、