Livello di diffusione:
Pubblico

Autori:
UL

Sintesi:
Il piano di gestione dei dati (DMP) del progetto AI4Debunk funge da documento in evoluzione che viene periodicamente aggiornato durante l'attuazione del progetto, specificando la procedura per la raccolta dei dati, la procedura di consenso, la conservazione, il riutilizzo, la protezione, la conservazione e la distruzione dei dati e la conferma che l'utilizzo e la condivisione dei dati sono conformi alla legislazione nazionale e dell'UE. Il DMP è creato, confermato, aggiornato e regolarmente monitorato dal gruppo di lavoro sui diritti di proprietà intellettuale (IPR WG), che è approvato e supervisionato dal team di gestione dell'innovazione (IMT). Il DMP contribuisce al manuale di progetto D1.1, al piano di garanzia della qualità e al piano di gestione dei dati e al piano di autovalutazione D1.2.

Parole chiave:
Dati, piano, gestione, equità, utilizzo, riutilizzo, accesso aperto, etica.

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Livello di diffusione:
Pubblico

Autori:
UL

Sintesi:
Il presente piano di autovalutazione definisce le procedure in cui saranno valutate le prestazioni operative del progetto, compresa la misurazione dei progressi compiuti verso il conseguimento degli obiettivi. Comprende un piano di autovalutazione per ciascun compito all'interno di ciascun WP da 1 a 18, che ricorda l'obiettivo di ciascun compito e delinea la strategia di valutazione, gli indicatori di successo e il calendario, con il livello di dettaglio pertinente in questa fase iniziale del progetto. La presente relazione riguarda il T1.1.

Parole chiave:
Valutazione, prestazioni, piano, compiti, obiettivi, progressi, indicatori

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Pubblico

Autori:
UL

Sintesi:
Il presente documento rivede, integra e sostituisce la prima versione del manuale del progetto e del piano di garanzia della qualità (D1.1), specifica inoltre le responsabilità assegnate, i requisiti di comunicazione, di conformità e di rendicontazione, la risoluzione dei conflitti e i requisiti finanziari e incorpora il piano di garanzia della qualità, comprese istruzioni, procedure, liste di controllo e processi per la revisione dei risultati tangibili e delle tappe fondamentali. La presente relazione riguarda T2.1.

Parole chiave:
Manuale, relazioni, requisiti, garanzia della qualità, procedure, processi

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Pubblico

Autori:
UL

Sintesi:
Si tratta del primo aggiornamento del piano di autovalutazione, che definisce le procedure per valutare le prestazioni operative del progetto, compresa la misurazione dei progressi compiuti verso il conseguimento degli obiettivi. Comprende un piano di autovalutazione per ciascun compito all'interno di ciascun WP da 1 a 18, che ricorda l'obiettivo di ciascun compito e delinea la strategia di valutazione, gli indicatori di successo e il calendario, con il livello di dettaglio pertinente in questa fase iniziale del progetto. La presente relazione riguarda T2.2.2.

Parole chiave:
Valutazione, prestazioni, piano, compiti, obiettivi, progressi, indicatori

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Pubblico

Autori:
UL, CNR, P4D, EURACTIV, IUA

Sintesi:
Il documento di lavoro stabilisce un quadro teorico per analizzare la disinformazione attraverso una lente multidimensionale. Il documento mira a fornire una comprensione completa della sua natura, dei meccanismi e degli effetti di vasta portata. La natura multiforme della disinformazione richiede un approccio analitico in grado di catturarne le fonti, le modalità di diffusione e le intenzioni strategiche.

Parole chiave:
Disinformazione, discussioni sulla disinformazione, risposta dell'UE, social media

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Livello di diffusione:
Pubblico

Autori:
UL, CNR, P4D, IUA

Sintesi:
Il documento di lavoro offre un'analisi completa delle strategie, delle sfide e delle risposte dell'UE in materia di comunicazione in un panorama mediatico in rapida evoluzione. Esamina l'influenza dei social media, delle piattaforme digitali globali e delle prospettive degli Stati membri. Viene esaminata la pertinenza dell'alfabetizzazione mediatica e del pensiero critico nella lotta alla disinformazione.

Parole chiave:
Pensiero critico, strumenti efficaci, panorama dei media dell'UE, alfabetizzazione mediatica, social media

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Livello di diffusione:
Pubblico

Autori:
UL, P4D, IUA, CNR-IRPPS

Sintesi:
Il documento di lavoro offre un esame approfondito dei gruppi sociali più colpiti dalla disinformazione straniera, delle tattiche e dei meccanismi impiegati dai diversi attori e fornisce raccomandazioni attuabili per rafforzare la resilienza in tutti i settori. Sulla base di 43 interviste qualitative condotte in sei paesi e riguardanti quattro gruppi sociali chiave: i responsabili politici, la comunità imprenditoriale, i formatori dell'opinione pubblica e la diaspora di lingua russa, la ricerca sottolinea sia l'ampiezza che la profondità della sfida, individuando nel contempo anche risposte politiche pratiche. Affrontare questa sfida richiede uno spostamento oltre la tradizionale verifica dei fatti verso strategie anticipatorie, collaborative e inclusive supportate da soluzioni tecnologiche innovative come l'IA.

Parole chiave:
Tattiche di disinformazione, fonti di propaganda, gruppi bersaglio, attori della minaccia.

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Pubblico

Autori:
UL, P4D, IUA, CNR-IRPPS

Sintesi:
Il documento di lavoro riflette sull'analisi dei casi di disinformazione connessi alla guerra in Ucraina e ai cambiamenti climatici. Utilizzando un quadro analitico strutturato, i ricercatori hanno esaminato casi di studio selezionati in vari ambienti mediatici per scoprire narrazioni ricorrenti, tattiche e attori coinvolti nella disinformazione. I risultati principali rivelano che la disinformazione è strategicamente progettata per manipolare le emozioni, seminare sfiducia e rafforzare le divisioni sociali. Le narrazioni spesso si raggruppano attorno a temi come i sentimenti antidemocratici, le teorie della cospirazione d'élite e l'antagonismo basato sull'identità. Lo studio ha anche incorporato l'analisi linguistica di 46 casi legati all'Ucraina da fonti russe, rivelando come la lingua funzioni come strumento di inganno all'interno di dinamiche di potere più ampie. I risultati sottolineano che la disinformazione non si limita a distorcere i fatti, ma riformula la realtà in modi emotivamente carichi e polarizzanti.

Parole chiave:
Cambiamenti climatici, analisi critica del discorso, disinformazione, narrazioni polarizzanti,
guerra in Ucraina.

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Pubblico

Autori:
MICC-UNIFI, CNIT, CNR, DOTSOFT, HU, BSC

Sintesi:

Report on Requirements descrive e definisce i requisiti delle funzionalità e delle soluzioni tecnologiche, implementate nel WP6, WP7, WP8 e WP9, per interagire con la piattaforma AI4Debunk. Tali requisiti costituiranno il riferimento per lo sviluppo delle diverse interfacce all'interno del WP10 e del WP11.

Parole chiave:
Requisiti, Funzionalità, Utente finale, Interfacce, Piattaforma

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Pubblico

Autori:
CNR, UMONS, UoG

Sintesi:

L'elemento da fornire D6.2 – Rilascio aggiornato dell'insieme di dati contenente le caratteristiche estratte – descrive il processo per estrarre le caratteristiche pertinenti da dichiarazioni false (ad esempio argomenti, parole chiave, sentimento e LIWC) e i relativi contenuti multimediali (ad esempio didascalie da immagini, trascrizione da audio), comprese le caratteristiche multimodali (informazioni in meta dalla postura e dai gesti del corpo e caratteristiche di livello superiore dal riconoscimento facciale e dall'analisi vocale). L'insieme delle dichiarazioni false e dei relativi contenuti multimediali sono quelli raccolti nel Task 6.1 (Deliverable 6.1 Starting dataset of fake statements and related multimedia content). Le funzionalità sono state estratte utilizzando i moduli ML e AI multimodali sviluppati nelle attività 8.1 e 8.2. 

Parole chiave:
Dataset, contenuti multimediali, funzionalità multimodali

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Pubblico

Autori:
CNR, DOTSOFT

Sintesi:

L'elemento da fornire D6.3 – Prima relazione sul processo di costruzione dei grafici della conoscenza – descrive il processo di costruzione dei due grafici della conoscenza, denominati grafico della conoscenza "unimodale" e grafico della conoscenza "multimodale". Il primo grafico della conoscenza “unimodale” consiste nell’estrarre la descrizione testuale dai contenuti multimediali e nell’aggiungere tale conoscenza testuale nel grafico della conoscenza. Il knowledge graph “multimodale” consiste nell’incorporare i contenuti multimediali all’interno del knowledge graph sulla base della descrizione delle caratteristiche multimodali.

Parole chiave:
Grafico della conoscenza, grafico della conoscenza multimodale, Wikidata, tassonomia, ontologia

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Pubblico

Autori:
UMONS, EUalive, IUA, CNR, CNIT, MICC-UNIFI, IP, HU, NUIG

Sintesi:

Questo risultato presenta un quadro solido, scalabile e lungimirante per arricchire il grafico delle conoscenze AI4Debunk con dati verificati, strutturati e arricchiti semanticamente, gettando le basi per una piattaforma di rilevamento della disinformazione resiliente e guidata dalla comunità che possa evolversi e prosperare oltre il periodo di finanziamento iniziale.

Parole chiave:
Grafici della conoscenza, quadro, disinformazione, dati, piattaforma

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Pubblico

Autori:
MICC-UNIFI, CNIT, UMONS, NUIG

Sintesi:

Il documento da fornire D8.1 – Relazioni iniziali sui moduli sviluppati – descrive gli strumenti iniziali che sono stati definiti e sviluppati per sfatare i contenuti audio, testuali e di immagini/video. L'esito di questo deliverable e del relativo task T8.1 servirà come punto di partenza per lo sviluppo finale degli strumenti basati sul Machine Learning che proseguiranno in T9.1.

Parole chiave:
Deepfake audio, testo e immagine/video; strumenti di debunking

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Pubblico

Autori:
UMONS, BSC

Sintesi:

La proliferazione di notizie multimodali, che combina testo, immagini e audio, richiede sistemi avanzati in grado di analizzare le informazioni in diversi formati per combattere la disinformazione sofisticata. Questo rapporto descrive in dettaglio lo sviluppo fondamentale del quadro di supporto alle decisioni AI4DEBUNK. Vi presentiamo tre componenti principali: (1) un sistema multimodale di estrazione delle informazioni per l'identificazione di entità audio e visive, progettato per popolare un Knowledge Graph centrale; (2) un modulo di analisi della coerenza intermodale per rilevare la disinformazione fuori contesto (OOC) verificando la coerenza semantica tra le immagini e le loro didascalie; e 3) la versione iniziale della piattaforma AI4DEBUNK. Questa piattaforma è un'architettura modulare ed estensibile che orchestra vari moduli di analisi, tra cui il rilevamento dei deepfake, la ricerca della somiglianza e il controllo della coerenza, per elaborare notizie multimodali e calcolare un aggregato "DisinfoScore". Sebbene questi componenti forniscano una solida base, i lavori futuri si concentreranno sulla profonda integrazione del Knowledge Graph per fornire i ricchi dati contestuali necessari per unificare il sistema e migliorarne l'intelligenza adattiva.

Parole chiave:
Disinformazione multimodale, Sistema di supporto alle decisioni, Analisi multimodale, Analisi di coerenza, Out-of-Context (OOC), Estrazione di informazioni, Knowledge Graph, Architettura modulare, AI4DEBUNK, Rilevamento di notizie false

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Pubblico

Autori:
BSC, UMONS, CNIT, MICC-UNIFI, UoG

Sintesi:

Poiché la disinformazione si diffonde rapidamente, amplificata da sistemi di IA in grado di generare contenuti altamente convincenti ma falsi, affrontare questa minaccia complessa e in evoluzione richiede strategie multidisciplinari e modulari. Il progetto AI4Debunk risponde a questa sfida con un'architettura flessibile e scalabile progettata per rilevare e mitigare precocemente la disinformazione, ma rendere questi sistemi affidabili è fondamentale per la loro eventuale adozione. La presente relazione illustra in dettaglio le nuove ricerche su temi di IA affidabili per il rilevamento della disinformazione — attraverso spiegazioni causali, controfattuali e quantificazione dell'incertezza — e propone strategie pratiche per rendere trasparenti i sistemi di AI4Debunk, compresi i metodi di valutazione della salienza, le mappe di calore e le schede modello. Tali sforzi gettano le basi per approcci integrativi e interdisciplinari che migliorino la solidità tecnica e la rilevanza sociale del progetto.

Parole chiave:
 affidabilità, spiegabilità, trasparenza, disinformazione

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Livello di diffusione:
Pubblico

Autori:
UMONS, CNIT, MICC-UNIF, BSC, UoG

Sintesi:

La presente relazione illustra in dettaglio l'attuazione iniziale del meccanismo di aggregazione DisinfoScore (DS), una componente fondamentale del sistema di sostegno alle decisioni AI4DEBUNK per combattere la disinformazione. La piattaforma integra una suite di moduli di analisi multimodale, tra cui rilevamento deepfake (testo, immagine, audio) e controllo della coerenza cross-modale. La metodologia attuale calcola il DS finale normalizzando tutte le uscite del modulo attivato su una scala [0, 1] e calcolando una media ponderata uniforme. Il presente documento delinea i principali limiti di questo approccio, vale a dire lo schema di ponderazione semplicistico e non adattivo e la sfida significativa della valutazione del sistema a causa della mancanza di un set di dati multimodali adeguato. Viene definito il lavoro futuro, dando priorità a una migrazione verso un modello di orchestrazione basato su agenti più robusto e flessibile per migliorare la modularità e introdurre la spiegabilità.

Parole chiave:
Disinformazione, analisi multimodale, sistema di supporto alle decisioni, aggregazione dei punteggi, rilevamento dei falsi profondi, coerenza multimodale, IA spiegabile (XAI)

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Pubblico

Autori:
UMONS, BSC

Sintesi:

Il progetto AI4DEBUNK finanziato da Orizzonte Europa sta sviluppando un sistema avanzato di sostegno alle decisioni per combattere la disinformazione digitale. La presente relazione descrive in dettaglio la piattaforma modulare e multimodale del sistema, che integra componenti specializzati per un'analisi completa dei contenuti. I moduli chiave includono la stima della somiglianza semantica, una suite di rilevamento deepfake (che copre testo, immagine e audio) e l'analisi della coerenza multimodale per convalidare le relazioni immagine-testo. La piattaforma aggrega queste analisi in un DisinfoScore, una metrica media ponderata la cui composizione fornisce una spiegazione intrinseca. Discutiamo di questa architettura spiegabile-by-design e delineiamo il lavoro futuro, che prevede la transizione a un'architettura agentica orchestrata da un Large Language Model (LLM) per un ragionamento contestuale migliorato.

Parole chiave:
Disinformazione, Deepfake Detection, Analisi multimodale, Explainable AI (XAI), Sistema di supporto alle decisioni, Coerenza multimodale, Architettura agente

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Pubblico

Autori:
HU, DOTSOFT, IP, UMONS, P4D, CNIT, MICC-UNIFI

Sintesi:

La presente relazione presenta la progettazione e lo sviluppo di un'API di debunking della disinformazione che può essere utilizzata dagli sviluppatori di software che creano interfacce utente per combattere la disinformazione. La relazione illustra l'architettura di sistema dell'API e il modo in cui si integra con altri componenti di AI4Debunk. Discute anche di come il software verrà distribuito ai partner e ai potenziali utenti futuri.

Parole chiave:
disinformazione, disinformazione, debunking, factchecking, ingegneria web, interfaccia di programmazione delle applicazioni, microservizi, integrazione aziendale, sistemi distribuiti

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Livello di diffusione:
Pubblico

Autori:
HU, P4D, IP

Sintesi:

Questo rapporto presenta la progettazione e lo sviluppo di un'estensione del browser destinata ad aiutare gli utenti a sfatare la disinformazione online. Esamina la ricerca esistente sulle estensioni del browser che contrastano le informazioni false. Attingendo alla ricerca sulle scienze sociali, i requisiti sono delineati sotto forma di storie utente, che informano sia la progettazione dell'interfaccia utente che l'architettura di sistema. Il rapporto descrive anche le tecnologie utilizzate per implementare l'estensione e discute il modo in cui mira a supportare gli utenti nell'identificazione di contenuti fuorvianti sul web.

Parole chiave:
disinformazione, disinformazione, debunking, browser, estensione, componente aggiuntivo, plug-in

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Pubblico

Autori:

DOTSOFT

Sintesi:

AI4Debunk D10.3 specifica l'app mobile AI4Debunk attraverso casi d'uso dettagliati, storie utente, percorsi utente e un'analisi dedicata di sicurezza / privacy, concludendo con una giustificazione dello stack tecnologico. L'app consente la verifica multimodale (testo / URL, caricamento di file, audio dal vivo, scansione AR) inviando richieste a un'API di Debunking che restituisce un Disinfoscore, una classificazione e spiegazioni, presentate tramite un chiaro indicatore di rischio e un verdetto.

Parole chiave:
Smascheramento della disinformazione; specifica dell'applicazione mobile; verifica multimodale; API di debunking; Disinfoscore; onboarding e consenso informato; scansione in realtà aumentata (AR); acquisizione audio dal vivo; privacy e anonimato; analisi dei rischi per la sicurezza; riferire agli esperti; Sviluppo multipiattaforma Flutter

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Pubblico

Autori:

IP, HU, P4D

Sintesi:

Questo risultato presenta la definizione, la struttura e la progettazione dell'attuazione della piattaforma collaborativa AI4Debunk, un ambiente web interattivo e partecipativo che consente a cittadini, giornalisti, ricercatori ed esperti di collaborare all'individuazione, alla convalida e all'analisi della disinformazione online. La piattaforma funge da hub pubblico all'interno dell'ecosistema AI4Debunk, collegando l'input umano con i motori automatizzati di rilevamento della disinformazione. Funge da archivio aperto di conoscenze ("Disinfopedia") e da interfaccia di comunicazione con il plug-in del browser, l'app mobile e gli strumenti AR/VR sviluppati nell'ambito dei WP10 e WP11.

Il documento descrive i requisiti funzionali e di qualità, l'esperienza utente e la progettazione dell'accessibilità, l'architettura del sistema, la privacy e le considerazioni etiche e l'integrazione con l'infrastruttura back-end AI4Debunk. Descrive inoltre in dettaglio le tappe verso la convalida tecnica, la diffusione pilota e l'allineamento alle norme europee per un'IA affidabile e l'inclusione digitale.

Parole chiave:
disinformazione, disinformazione, convalida partecipativa, piattaforma collaborativa, progettazione centrata sull'uomo, IA spiegabile, grafico della conoscenza, Orizzonte Europa dell'UE

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Pubblico

Autori:

DOTSOFT

Sintesi:

Questo risultato specifica TruthSpace, il gioco di punta di AI4Debunk dedicato alla realtà virtuale, concepito per rafforzare la resilienza dei cittadini alla disinformazione online attraverso una formazione immersiva. Gli utenti collaborano con l'assistente di IA in-game NUTRU all'interno di un mondo virtuale ispirato a Klein-Bottle che visualizza "circuiti informativi" algoritmici e sovraccarichi, trasformandosi progressivamente in un calmo "spazio della verità" man mano che vengono applicate le competenze. L'esperienza rende operative cinque strategie fondamentali di pensiero critico (valutazione delle fonti, riconoscimento della manipolazione emotiva, rilevamento fallace / tattico, consapevolezza del quadro cospirativo e pensiero riflessivo) ciascuna incarnata attraverso livelli dedicati e minigiochi.

Parole chiave:
AI4Debunk; TruthSpace; Realtà virtuale (VR); Realtà aumentata (AR); Gioco serio; disinformazione; alfabetizzazione mediatica; il pensiero critico; Assistente per l'IA (NUTRU); Bottiglia di Klein; unità; Valutazione dell'usabilità (SUS)

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Pubblico

Autori:
Pilot4dev

Sintesi:
La presente relazione presenta i primi risultati della ricerca documentale e dell'indagine online del WP12. Si concentra sulla diffusione della disinformazione e della disinformazione online, ma anche sulle percezioni dei cittadini, nonché sulla regolamentazione e la moderazione dei social media per contrastare la circolazione di notizie false.

Parole chiave:
Piattaforme di social media, indagine online, percezione dei cittadini

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Pubblico

Autori:
Pilot4dev

Sintesi:
Il presente documento propone i primi orientamenti generali per gli sviluppatori degli strumenti AI4DEBUNK. Affronta i punti di User Friendliness, Social Media, Inauthentic Coordinated Behavior, Ethics, Integration of Multi-Languages, "explaining Fakeness" e "Stakeholders integration". È inoltre aggiunto l'allegato II relativo alla riunione con il gruppo di prova beta.

Parole chiave:
Linee guida, strumento di intelligenza artificiale, comportamento coordinato inautentico, miglioramento, beta test

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Pubblico

Autori:
Pilot4dev

Sintesi:
Il presente piano per la parità di genere è la prima pietra miliare verso l'approvazione di orientamenti per integrare la parità di genere nei diversi pacchetti di lavoro del progetto.

Il consorzio AI4Debunk si impegna a includere il genere e l'intersezionalità come aspetto trasversale nelle attività del progetto. In linea con gli orientamenti e gli obiettivi dell'UE, tutti i partner, compresi gli autori di questo risultato, riconoscono l'importanza di promuovere l'analisi di genere e la raccolta di dati disaggregati per sesso nello sviluppo della ricerca scientifica. Pertanto, ci impegniamo a prestare particolare attenzione all'inclusione, al monitoraggio e alla valutazione periodica della partecipazione di diversi generi a tutte le attività sviluppate nell'ambito del progetto, compresi workshop, webinar ed eventi, ma anche sondaggi, interviste e ricerche, in generale. Pur applicando un approccio non binario alla raccolta dei dati e promuovendo la partecipazione di tutti i generi alle attività, i partner rifletteranno e informeranno periodicamente sui limiti del loro approccio. Attraverso un processo di apprendimento iterativo, si impegnano a pianificare e implementare strategie che massimizzino l'inclusione di prospettive sempre più intersezionali nelle loro attività.

Parole chiave:
Donne, Parità di genere, Inclusività, Bias di genere

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Livello di diffusione:
Pubblico

Autori:
Pilot4dev

Sintesi:
Questo rapporto passa attraverso la letteratura esistente e l'esame documentale sulla disinformazione e la disinformazione sul cambiamento climatico.

Parole chiave:
Cambiamenti climatici, Disinformazione, Disinformazione, Caso di studio, Esame documentale

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Livello di diffusione:
Pubblico

Autori:
Pilot4dev, UL, EUalive, IUA

Sintesi:
Il presente documento riassume i risultati delle interviste dei portatori di interessi e dei 3 gruppi di riflessione organizzati nel 2024, nel quadro del compito 12.5.

Parole chiave:
Percezioni delle parti interessate, disinformazione, guerra in Ucraina, cambiamenti climatici, piattaforme dei social media

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Pubblico

Autori:
F6S

Sintesi:
Questo risultato comprende la versione iniziale del piano di attività di comunicazione, diffusione e sfruttamento per il progetto AI4Debunk. Sarà periodicamente rivisto e adattato per raggiungere gli obiettivi definiti.

Parole chiave:
Comunicazione, Diffusione, Sfruttamento, Strategia

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