O analiză realizată de Veridica asupra narațiunilor false demontate de-a lungul timpului relevă două elemente distinctive ale știrilor de tip fake news: accentul pe emoțiile negative și alterarea structurii gramaticale. Studiul, care se bazează pe un set de date format din aproximativ 3000 de articole adnotate, clasifică textele în patru categorii principale: știri reale, fake news, dezinformare și propagandă de război. Rezultatele indică faptul că strategiile de manipulare sunt complexe și concepute special pentru a ocoli filtrul critic al cititorilor.
În ceea ce privește componenta emoțională, textele manipulative utilizează predominant un ton negativ pentru a capta atenția publicului. Folosind un model automat de clasificare a emoțiilor, cercetătorii au observat că, în timp ce surpriza este emoția dominantă în toate știrile, la fake news se regăsesc proporții mult mai ridicate de furie și frică. Această utilizare a emoțiilor precum frica sau furia funcționează ca o momeală, fiind o tactică de manipulare emoțională menită să provoace reacții imediate.
Din punct de vedere structural, știrile false se deosebesc prin simplificarea sintaxei și utilizarea frecventă a diatezei pasive. Analiza prin algoritm de dependency parsing a arătat că știrile reale au o adâncime medie a arborelui sintactic de 5.57, în timp ce fake news folosesc structuri mai simple, cu o adâncime medie de 4.83. Această arhitectură a propoziției mai scurtă facilitează asimilarea rapidă a informației, reducând timpul disponibil pentru evaluarea critică a conținutului de către cititor.
Cercetarea subliniază, de asemenea, utilizarea densă a adjectivelor și a formulărilor impersonale, precum „s-a decis” sau „au fost ascunse”. În 94% din cazurile în care apare diateza pasivă în știrile manipulative, autorul real al acțiunii este omis complet din text. Această tehnică permite lansarea unor acuzații cu caracter autoritar fără a oferi o sursă verificabilă, ascundând astfel agentul acțiunii și dificultând verificarea faptelor prezentate în articolele de dezinformare.
Inteligența Artificială poate identifica aceste tipare, însă cu anumite limitări tehnologice importante. Modelele de tip Transformer, precum RoBERT, au atins o acuratețe de peste 98% în separarea știrilor legitime de cele manipulatoare, dar pot face erori de tip fals pozitiv. De exemplu, un articol de opinie care folosește retorică subiectivă poate fi clasificat eronat drept manipulare cu o certitudine de 99.7%, deoarece sistemul nu poate distinge între dezinformarea reală și jurnalismul de opinie asumat.
Monitorizarea spațiului mediatic prin tehnologie este un proces complex, având în vedere că dezinformarea poate fi camuflată sub o sintaxă instituțională sau un limbaj procedural care pare obiectiv. Deși algoritmii de tip Transformer oferă rezultate promițătoare, modelele mari de limbaj pot suferi de efectul de „halucinare” sau pot rata manipulările sofisticate. Această analiză este rezultatul unei teze de masterat susținute în cadrul Facultății de Matematică și Informatică a Universității București.