{"id":126,"date":"2024-03-04T15:26:22","date_gmt":"2024-03-04T15:26:22","guid":{"rendered":"https:\/\/ai4debunk.eu\/?page_id=126"},"modified":"2026-06-23T16:40:44","modified_gmt":"2026-06-23T16:40:44","slug":"deliverables-reports","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/ai4debunk.eu\/it\/deliverables-reports\/","title":{"rendered":"Elementi da fornire\/relazioni"},"content":{"rendered":"
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Elementi da fornire e Relazioni<\/span><\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tSfoglia tutti i deliverable \/ report, mostrando i progressi e i risultati del progetto. I file possono essere scaricati solo se la distribuzione pubblica \u00e8 stata autorizzata dall'UE.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Elementi da fornire <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
UL<\/p>

Sintesi:<\/strong>
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 \u00e8 creato, confermato, aggiornato e regolarmente monitorato dal gruppo di lavoro sui diritti di propriet\u00e0 intellettuale (IPR WG), che \u00e8 approvato e supervisionato dal team di gestione dell'innovazione (IMT). Il DMP contribuisce al manuale di progetto D1.1, al piano di garanzia della qualit\u00e0 e al piano di gestione dei dati e al piano di autovalutazione D1.2.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Dati, piano, gestione, equit\u00e0, utilizzo, riutilizzo, accesso aperto, etica.<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
UL<\/p>

Sintesi:<\/strong>
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.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Valutazione, prestazioni, piano, compiti, obiettivi, progressi, indicatori<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
UL<\/p>

Sintesi:<\/strong>
Il presente documento rivede, integra e sostituisce la prima versione del manuale del progetto e del piano di garanzia della qualit\u00e0 (D1.1), specifica inoltre le responsabilit\u00e0 assegnate, i requisiti di comunicazione, di conformit\u00e0 e di rendicontazione, la risoluzione dei conflitti e i requisiti finanziari e incorpora il piano di garanzia della qualit\u00e0, comprese istruzioni, procedure, liste di controllo e processi per la revisione dei risultati tangibili e delle tappe fondamentali. La presente relazione riguarda T2.1.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Manuale, relazioni, requisiti, garanzia della qualit\u00e0, procedure, processi<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
UL<\/p>

Sintesi:<\/strong>
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.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Valutazione, prestazioni, piano, compiti, obiettivi, progressi, indicatori<\/p>

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
UL, CNR, P4D, EURACTIV, IUA<\/p>

Sintesi:<\/strong>
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 modalit\u00e0 di diffusione e le intenzioni strategiche.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Disinformazione, discussioni sulla disinformazione, risposta dell'UE, social media<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
UL, CNR, P4D, IUA<\/p>

Sintesi:<\/strong>
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.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Pensiero critico, strumenti efficaci, panorama dei media dell'UE, alfabetizzazione mediatica, social media<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
UL, P4D, IUA, CNR-IRPPS<\/p>

Sintesi:<\/strong>
Il documento di lavoro offre un esame approfondito dei gruppi sociali pi\u00f9 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 comunit\u00e0 imprenditoriale, i formatori dell'opinione pubblica e la diaspora di lingua russa, la ricerca sottolinea sia l'ampiezza che la profondit\u00e0 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.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Tattiche di disinformazione, fonti di propaganda, gruppi bersaglio, attori della minaccia.<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
UL, P4D, IUA, CNR-IRPPS<\/p>

Sintesi:<\/strong>
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 \u00e8 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'\u00e9lite e l'antagonismo basato sull'identit\u00e0. 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 pi\u00f9 ampie. I risultati sottolineano che la disinformazione non si limita a distorcere i fatti, ma riformula la realt\u00e0 in modi emotivamente carichi e polarizzanti.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Cambiamenti climatici, analisi critica del discorso, disinformazione, narrazioni polarizzanti,
guerra in Ucraina.<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
MICC-UNIFI, CNIT, CNR, DOTSOFT, HU, BSC<\/p>

Sintesi:<\/strong><\/p>

Report on Requirements descrive e definisce i requisiti delle funzionalit\u00e0 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.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Requisiti, Funzionalit\u00e0, Utente finale, Interfacce, Piattaforma<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
CNR, UMONS, UoG<\/p>

Sintesi:<\/strong><\/p>

L'elemento da fornire D6.2 \u2013 Rilascio aggiornato dell'insieme di dati contenente le caratteristiche estratte \u2013 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 funzionalit\u00e0 sono state estratte utilizzando i moduli ML e AI multimodali sviluppati nelle attivit\u00e0 8.1 e 8.2.\u00a0<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Dataset, contenuti multimediali, funzionalit\u00e0 multimodali<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
CNR, DOTSOFT<\/p>

Sintesi:<\/strong><\/p>

L'elemento da fornire D6.3 \u2013 Prima relazione sul processo di costruzione dei grafici della conoscenza \u2013 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 \u201cunimodale\u201d consiste nell\u2019estrarre la descrizione testuale dai contenuti multimediali e nell\u2019aggiungere tale conoscenza testuale nel grafico della conoscenza. Il knowledge graph \u201cmultimodale\u201d consiste nell\u2019incorporare i contenuti multimediali all\u2019interno del knowledge graph sulla base della descrizione delle caratteristiche multimodali. <\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Grafico della conoscenza, grafico della conoscenza multimodale, Wikidata, tassonomia, ontologia<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
UMONS, EUalive, IUA, CNR, CNIT, MICC-UNIFI, IP, HU, NUIG<\/p>

Sintesi:<\/strong><\/p>

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 comunit\u00e0 che possa evolversi e prosperare oltre il periodo di finanziamento iniziale.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Grafici della conoscenza, quadro, disinformazione, dati, piattaforma<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
MICC-UNIFI, CNIT, UMONS, NUIG<\/p>

Sintesi:<\/strong><\/p>

Il documento da fornire D8.1 \u2013 Relazioni iniziali sui moduli sviluppati \u2013 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 servir\u00e0 come punto di partenza per lo sviluppo finale degli strumenti basati sul Machine Learning che proseguiranno in T9.1.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Deepfake audio, testo e immagine\/video; strumenti di debunking<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
UMONS, BSC<\/p>

Sintesi:<\/strong><\/p>

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 entit\u00e0 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 \u00e8 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.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
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<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
BSC, UMONS, CNIT, MICC-UNIFI, UoG<\/p>

Sintesi:<\/strong><\/p>

Poich\u00e9 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 \u00e8 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 \u2014 attraverso spiegazioni causali, controfattuali e quantificazione dell'incertezza \u2014 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 solidit\u00e0 tecnica e la rilevanza sociale del progetto.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
\u00a0affidabilit\u00e0, spiegabilit\u00e0, trasparenza, disinformazione<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
UMONS, CNIT, MICC-UNIF, BSC, UoG<\/p>

Sintesi:<\/strong><\/p>

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 priorit\u00e0 a una migrazione verso un modello di orchestrazione basato su agenti pi\u00f9 robusto e flessibile per migliorare la modularit\u00e0 e introdurre la spiegabilit\u00e0.<\/p>

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

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
UMONS, BSC<\/p>

Sintesi:<\/strong><\/p>

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.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Disinformazione, Deepfake Detection, Analisi multimodale, Explainable AI (XAI), Sistema di supporto alle decisioni, Coerenza multimodale, Architettura agente<\/p>

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
HU, DOTSOFT, IP, UMONS, P4D, CNIT, MICC-UNIFI<\/p>

Sintesi:<\/strong><\/p>

La presente relazione presenta la progettazione e lo sviluppo di un'API di debunking della disinformazione che pu\u00f2 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 verr\u00e0 distribuito ai partner e ai potenziali utenti futuri.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
disinformazione, disinformazione, debunking, factchecking, ingegneria web, interfaccia di programmazione delle applicazioni, microservizi, integrazione aziendale, sistemi distribuiti<\/p>

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
HU, P4D, IP<\/p>

Sintesi:<\/strong><\/p>

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.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
disinformazione, disinformazione, debunking, browser, estensione, componente aggiuntivo, plug-in<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong><\/p>

DOTSOFT<\/p>

Sintesi:<\/strong><\/p>

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.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Smascheramento della disinformazione; specifica dell'applicazione mobile; verifica multimodale; API di debunking; Disinfoscore; onboarding e consenso informato; scansione in realt\u00e0 aumentata (AR); acquisizione audio dal vivo; privacy e anonimato; analisi dei rischi per la sicurezza; riferire agli esperti; Sviluppo multipiattaforma Flutter<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong><\/p>

IP, HU, P4D<\/p>

Sintesi:<\/strong><\/p>

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.<\/p>

Il documento descrive i requisiti funzionali e di qualit\u00e0, l'esperienza utente e la progettazione dell'accessibilit\u00e0, 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.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
disinformazione, disinformazione, convalida partecipativa, piattaforma collaborativa, progettazione centrata sull'uomo, IA spiegabile, grafico della conoscenza, Orizzonte Europa dell'UE<\/p>

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong><\/p>

DOTSOFT<\/p>

Sintesi:<\/strong><\/p>

Questo risultato specifica TruthSpace, il gioco di punta di AI4Debunk dedicato alla realt\u00e0 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 verit\u00e0\" 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.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
AI4Debunk; TruthSpace; Realt\u00e0 virtuale (VR); Realt\u00e0 aumentata (AR); Gioco serio; disinformazione; alfabetizzazione mediatica; il pensiero critico; Assistente per l'IA (NUTRU); Bottiglia di Klein; unit\u00e0; Valutazione dell'usabilit\u00e0 (SUS)<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
Pilot4dev<\/p>

Sintesi:<\/strong>
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, nonch\u00e9 sulla regolamentazione e la moderazione dei social media per contrastare la circolazione di notizie false.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Piattaforme di social media, indagine online, percezione dei cittadini<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
Pilot4dev<\/p>

Sintesi:<\/strong>
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\". \u00c8 inoltre aggiunto l'allegato II relativo alla riunione con il gruppo di prova beta.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Linee guida, strumento di intelligenza artificiale, comportamento coordinato inautentico, miglioramento, beta test<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
Pilot4dev<\/p>

Sintesi:<\/strong>
Il presente piano per la parit\u00e0 di genere \u00e8 la prima pietra miliare verso l'approvazione di orientamenti per integrare la parit\u00e0 di genere nei diversi pacchetti di lavoro del progetto.<\/p>

Il consorzio AI4Debunk si impegna a includere il genere e l'intersezionalit\u00e0 come aspetto trasversale nelle attivit\u00e0 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 attivit\u00e0 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 attivit\u00e0, 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 pi\u00f9 intersezionali nelle loro attivit\u00e0.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Donne, Parit\u00e0 di genere, Inclusivit\u00e0, Bias di genere<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
Pilot4dev<\/p>

Sintesi:<\/strong>
Questo rapporto passa attraverso la letteratura esistente e l'esame documentale sulla disinformazione e la disinformazione sul cambiamento climatico.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Cambiamenti climatici, Disinformazione, Disinformazione, Caso di studio, Esame documentale<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
Pilot4dev, UL, EUalive, IUA<\/p>

Sintesi:<\/strong>
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.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Percezioni delle parti interessate, disinformazione, guerra in Ucraina, cambiamenti climatici, piattaforme dei social media<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
F6S<\/p>

Sintesi:<\/strong>
Questo risultato comprende la versione iniziale del piano di attivit\u00e0 di comunicazione, diffusione e sfruttamento per il progetto AI4Debunk. Sar\u00e0 periodicamente rivisto e adattato per raggiungere gli obiettivi definiti.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Comunicazione, Diffusione, Sfruttamento, Strategia<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Tappa Relazioni<\/span><\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
UL, MEDIA BULGARIA GRATUITA<\/p>

Sintesi:<\/strong>
La presente relazione intermedia fornisce una sintesi concisa dei principali risultati dell'analisi delle narrazioni sulla disinformazione in due settori chiave: la guerra in Ucraina e i cambiamenti climatici. Sulla base delle conclusioni delle revisioni documentali (WP12) e degli sforzi di identificazione del pubblico (WP5), la relazione delinea le narrazioni fondamentali della disinformazione, i destinatari e i metodi di diffusione. Per quanto riguarda la guerra in Ucraina, le narrazioni includono il revisionismo storico, le accuse neonaziste, le accuse di genocidio e le accuse di sviluppo di armi, schierate per giustificare l'aggressione e manipolare la percezione pubblica. La disinformazione sui cambiamenti climatici comprende la negazione, la sfiducia dei media, la paura economica e il greenwashing, volti principalmente a ritardare l'attuazione delle politiche e a proteggere gli interessi acquisiti. Nonostante le differenze di obiettivi e tempistiche, entrambi i domini impiegano tattiche simili come appelli emotivi, teorie del complotto, manipolazione dei media e delegittimazione degli avversari. Il rapporto sottolinea anche i gruppi target sovrapposti e distinti, tra cui politici, giornalisti, la comunit\u00e0 imprenditoriale, le popolazioni della diaspora e i dati demografici vulnerabili come gli anziani, le minoranze e le comunit\u00e0 rurali.<\/p>

Parole chiave<\/strong>:
Cambiamenti climatici, analisi critica del discorso, disinformazione, narrazioni polarizzanti, guerra in Ucraina.<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Elementi da fornire Articoli di sintesi<\/span><\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
UL<\/p>

Sintesi:<\/strong><\/p>

Questo articolo, una sintesi di Public Deliverable D4.1 del progetto AI4Debunk, affronta la disinformazione come una sfida critica per la sicurezza, definendola come contenuto intenzionalmente ingannevole che causa danni pubblici.<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
UL<\/p>

Sintesi:<\/strong><\/p>

Questo articolo, una sintesi di Elemento da fornire pubblico D4.2<\/b>\u00a0del progetto AI4Debunk, afferma che disinformazione, <\/b>la diffusione intenzionale di contenuti falsi per causare danni pubblici \u00e8 una sfida primaria per la sicurezza nell'UE, accelerata dalle TIC e dall'IA.<\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Livello di diffusione:<\/strong>
Pubblico<\/p>

Autori:<\/strong>
Pilot4Dev<\/p>

Sintesi:<\/strong><\/p>

Questo articolo,<\/span> una sintesi di <\/span>Elemento da fornire pubblico D4.2<\/b>,<\/span> affronta la grave minaccia alla sicurezza rappresentata dalle \"notizie false\" e dalla disinformazione,<\/span> sostenendo che l'attuale legislazione incentrata sulle piattaforme non \u00e8 sufficiente a risolvere il problema.<\/span><\/p>

Scarica qui<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tRitorno alle risorse<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Sfoglia tutti i deliverable \/ report, mostrando i progressi e i risultati del progetto. I file possono essere scaricati solo se la distribuzione pubblica \u00e8 stata autorizzata dall'UE. Elementi da fornire D1.1: Piano di gestione dei dati Livello di diffusione:Autori pubblici:UL Sommario:Il piano di gestione dei dati (DMP) del progetto AI4Debunk funge da documento in evoluzione che \u00e8 [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":6,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"class_list":["post-126","page","type-page","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ai4debunk.eu\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/126","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ai4debunk.eu\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/ai4debunk.eu\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ai4debunk.eu\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/6"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ai4debunk.eu\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=126"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/ai4debunk.eu\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/126\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3223,"href":"https:\/\/ai4debunk.eu\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/126\/revisions\/3223"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ai4debunk.eu\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=126"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}