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La recherche au défi de la désinformation et des fake news - Dossier spécial Search 2017

Carole Tisserand-Barthole
Bases no
354
publié en
2017.12
3246
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Tags
recherche Web | fake news | conférences salons
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La recherche au défi de la désinformation et des fake news ... Image 1
La recherche au défi de la désinformation et des fake news ... Image 1

Un des grands sujets de l’année 2017 a bien évidemment été celui des fake news et des bulles de filtres.

Si l’on a déjà pu lire une multitude de choses sur le sujet, ces quelques interventions avaient le mérite d’apporter des éclairages différents en proposant notamment des solutions techniques et méthodologiques pour lutter contre ce phénomène et évaluer les contenus.


Lire aussi dans ce dossier :

Search solutions 2017 : tendances et innovations pour la recherche d’information et ses outils
Au-delà de la simple correspondance de mots-clés : recherche sémantique, taxonomie, etc.
Les Search Industry Awards
De la recherche classique à la recherche conversationnelle
Au-delà de la recherche Web

Lutter contre les contenus toxiques avec la suite Elastic

L’intervenant, Mark Harwood, développeur chez Elastic, était bien évidemment là pour mettre en avant les produits open source développés par sa société mais fort heureusement, pas seulement, en pro­posant une approche intéressante et des éléments de méthodologie pour lutter contre les fake news et les contenus dits « toxiques ».

La suite d’outils développés par Elastic permet de rechercher, analyser et visualiser des données issues de n’importe quelle source et sous n’importe quel format. Parmi ces outils, on citera Elasticsearch qui est un moteur de recherche et d’analyse ou encore Kibana, un outil de visualisation des données.

A travers ces outils, il a voulu montrer qu’il était possible de mettre en place un système similaire à celui des outils de recommandation de contenus disponibles aujourd’hui (recommandations de morceaux de mu­sique similaires à ceux déjà écou­tés sur les plateformes musicales, recommandations d’articles suite à ceux déjà consultés, etc.) mais dans un but inverse : se faire recommander des contenus illicites, « toxiques » ou déformant la réalité à partir de ceux déjà identifiés afin de les blacklister ou du moins les marquer comme indésirables.

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