Is-propaganda auf twitter articulo en español
Dr. Shahid Hussain
Timothy Graham recibe financiación del Australian Research Council para su premio Discovery Early Career Researcher (DE220101435), «Combatting Coordinated Inauthentic Behaviour on Social Media». También recibe financiación del Departamento de Defensa del Gobierno australiano.
Jay Daniel Thompson no trabaja, asesora, posee acciones ni recibe financiación de ninguna empresa u organización que pueda beneficiarse de este artículo, y no ha revelado ninguna afiliación relevante más allá de su nombramiento académico.
Estas afirmaciones han sido ampliamente desmentidas, pero no antes de atraer millones de visitas y ofrecer una supuesta justificación para la invasión rusa de Ucrania. Más recientemente, funcionarios rusos y chinos han afirmado que Estados Unidos ha financiado la investigación de armas biológicas en Ucrania.
La democracia se basa en la capacidad de los ciudadanos para tomar decisiones informadas sobre la política y los asuntos mundiales. Esta capacidad se ve gravemente comprometida cuando se promueven como hechos afirmaciones falsas y (deliberadamente) engañosas.
Informe de investigación #FactsFirstPH: Las noticias falsas y los medios sociales
No puedes compartir medios sintéticos, manipulados o fuera de contexto que puedan engañar o confundir a la gente y provocar daños («medios engañosos»). Además, podemos etiquetar los Tweets que contengan medios engañosos para ayudar a la gente a entender su autenticidad y proporcionar un contexto adicional.
Para que el contenido sea etiquetado o eliminado en virtud de esta política, debemos tener motivos para creer que los medios están alterados, manipulados o fabricados de forma significativa y engañosa. Los medios sintéticos y manipulados adoptan muchas formas diferentes y las personas pueden emplear una amplia gama de tecnologías para producir estos medios. Algunos de los factores que tenemos en cuenta son:
Para determinar si los medios han sido alterados o fabricados de forma significativa y engañosa, podemos utilizar nuestra propia tecnología o recibir informes a través de asociaciones con terceros. En situaciones en las que no podemos determinar de forma fiable si los medios han sido alterados o fabricados, podemos no tomar medidas para etiquetarlos o eliminarlos.
También tenemos en cuenta si el contexto en el que se comparten los medios puede dar lugar a confusión o sugiere una intención deliberada de engañar a la gente sobre la naturaleza o el origen del contenido, por ejemplo, afirmando falsamente que representa la realidad. Evaluamos el contexto proporcionado junto a los medios de comunicación para ver si proporciona información veraz y objetiva. Algunos de los tipos de contexto que evaluamos para hacer esta determinación incluyen:
Twitter elimina 30.000 cuentas chinas, rusas y turcas
Estimamos los errores estándar de cada uno de los efectos causales con un procedimiento bootstrap basado en los residuos (de forma similar a la ref. 28). Empleamos 200 series temporales bootstrap generadas al ejecutar el modelo (2) con una muestra aleatoria conjunta \(\varepsilon _t^ \ast\) (con reemplazo) de la serie temporal residual multivariada original εt y calculamos la desviación estándar de los valores \(I_{i \to j}^{{mathrm{CE,max}}).Disponibilidad del códigoLos scripts de análisis y trazado que permiten reproducir los resultados de este trabajo están disponibles en https://github.com/alexbovet/information_diffusion. El módulo de Python utilizado para el análisis de la red (graph-tool) está disponible en https://graph-tool.skewed.de. El software del algoritmo de descubrimiento causal (TIGRAMITE) está disponible en https://jakobrunge.github.io/tigramite. El código para la prueba de independencia condicional (software RCIT y RCoT) está disponible en https://github.com/ericstrobl/RCIT. El código para el procesamiento de LOESS está disponible en https://github.com/jcrotinger/pyloess.
El líder del Congreso califica el artículo del New York Times
Una lista de servicios y costes desglosados en renminbi chino de un contratista privado que ganó una licitación para trabajar para una rama del departamento de policía de Shanghai. – Nota: Traducción al inglés realizada por The New York Times a partir del texto original del documento en chino.
Inundar las redes sociales globales con cuentas falsas utilizadas para promover una agenda autoritaria. Hacer que parezcan reales y aumentar su número de seguidores. Busca a los críticos del Estado en Internet y averigua quiénes son y dónde viven.
El gobierno de China ha puesto en marcha una campaña mundial en Internet para mejorar su imagen y reducir las acusaciones de violaciones de los derechos humanos. Gran parte de este esfuerzo se lleva a cabo en la sombra, bajo la apariencia de redes de bots que generan publicaciones automáticas y personas en línea difíciles de rastrear.
Los documentos, que formaban parte de una solicitud de ofertas a contratistas, ofrecen una rara visión de cómo trabaja la vasta burocracia china para difundir propaganda y esculpir la opinión en las redes sociales mundiales. Fueron retirados de la red después de que el Times se pusiera en contacto con el gobierno chino.
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