Ricerca

Nello specifico l’unità si occupa di:

• sviluppare innovativi sistemi di raccolta dati Web e Social utilizzando tecnologie Big Data;
• studio di tecniche per identificazione di profili fake e Botnets sui social network attraverso Digital DNA, RTBust, Graph based, al fine di limitare l’uso e la propagazione sulle reti sociali
• analizzare fenomeni malevoli quali fake news, rumours, bufale, malware e virus;
• realizzazione di sistemi di supporto alle decisioni per il monitoraggio e la gestione di eventi catastrofici (naturali o provocati dall’uomo) al fine di aiutare le autorità nelle prime fasi dell’evento (Social Sensing);
• studio di tecniche di DL (Deep Learning) per l’identificazione di testi contenenti linguaggio violento e incitante all’odio (razziale, politico, ecc.) (Hate Speech detection), oltre che di identificazione automatica di fake news mediante l’utilizzo di tecniche di DL in grado di segnalare notizie false sulla base dell’analisi del contenuto testuale della notizia, della reputazione dell’autore e del tipo di interazione sociale a cui è soggetta la news nel corso del tempo;
• studiare la diffusione della disinformazione e la propagazione delle teorie del complotto sui social media attraverso attività coordinate tra utenti (reali o falsi) che tentano di manipolare i contenuti per farli apparire diversi da come sono (Coordinated and Inauthentic behaviour detection).

Top five Publication 

Fagni, T., Falchi, F., Gambini, M., Martella, A., & Tesconi, M. (2021). TweepFake: About detecting deepfake tweets. Plos one, 16(5), e0251415

Tardelli, S., Avvenuti, M., Tesconi, M., & Cresci, S. (2021). Detecting inorganic financial campaigns on Twitter. Information Systems, 101769

Nizzoli, L., Avvenuti, M., Tesconi, M., & Cresci, S. (2020). Geo-semantic-parsing: AI-powered geoparsing by traversing semantic knowledge graphs. Decision Support Systems, 136, 113346

Cresci, S., Di Pietro, R., Petrocchi, M., Spognardi, A., & Tesconi, M. (2017). Social fingerprinting: detection of spambot groups through DNA-inspired behavioral modeling. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 15(4), 561-576

Cresci, S., Avvenuti, M., La Polla, M., Meletti, C., & Tesconi, M. (2017). Nowcasting of earthquake consequences using big social data. IEEE Internet Computing