Research on methods for detecting fake news using Natural Language Processing and machine learning

Abstract

The spread of fake news has become a significant global challenge, particularly in the age of digital communication and social media. This research explores the application of Artificial Intelligence and Natural Language Processing techniques to develop scalable and efficient systems for detecting fake news. By leveraging advanced machine learning models such as BERT and frameworks like TensorFlow and PyTorch, these systems analyze and classify textual data to identify patterns indicative of misinformation. The study examines critical aspects of fake news detection, including feature extraction, sentiment analysis, and integration with fact-checking databases, while addressing challenges such as data imbalance, evolving misinformation tactics, and ethical considerations. The research adopts a quantitative approach, analyzing the technical, economic, and ethical dimensions of implementing such systems, with a focus on scalability and real-time processing capabilities. Additionally, it evaluates the potential societal impact, including restoring public trust, safeguarding democratic processes, and mitigating the harmful effects of misinformation. While the project presents significant costs, especially in the context of the Republic of Moldova, it also highlights the long-term benefits of such an investment. Through continuous model improvement and strategic implementation, this research demonstrates that advanced AI and NLP tools can play a pivotal role in combating fake news, ensuring a more informed and resilient society.

Răspândirea știrilor false a devenit o provocare globală semnificativă, în special în era comunicării digitale și a rețelelor sociale. Această cercetare explorează aplicarea tehnicilor de inteligență artificială și procesare a limbajului natural pentru a dezvolta sisteme scalabile și eficiente pentru detectarea știrilor false. Utilizând modele avansate de învățare automată, cum ar fi BERT și cadre precum TensorFlow și PyTorch, aceste sisteme analizează și clasifică datele textuale pentru a identifica modele care indică dezinformarea. Studiul examinează aspectele critice ale detectării știrilor false, inclusiv extragerea caracteristicilor, analiza sentimentelor și integrarea cu baze de date de verificare a faptelor, abordând în același timp provocări precum dezechilibrul datelor, evoluția tacticilor de dezinformare și considerații etice. Cercetarea adoptă o abordare cantitativă, analizând dimensiunile tehnice, economice și etice ale implementării unor astfel de sisteme, cu accent pe scalabilitate și capabilități de procesare în timp real. În plus, evaluează impactul potențial al societății, inclusiv restabilirea încrederii publicului, protejarea proceselor democratice și atenuarea efectelor dăunătoare ale dezinformării. Deși proiectul prezintă costuri semnificative, mai ales în contextul Republicii Moldova, el subliniază și beneficiile pe termen lung ale unei astfel de investiții. Prin îmbunătățirea continuă a modelului și implementarea strategică, această cercetare demonstrează că instrumentele avansate AI și NLP pot juca un rol esențial în combaterea știrilor false, asigurând o societate mai informată și mai rezistentă.