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Presentato progetto Fieg-Luiss con Google per contrasto a fake news

Presentato progetto Fieg-Luiss con Google per contrasto a fake news

ROMA (ITALPRESS) – “Le fake news si contrastano con un’azione concreta e consapevole. L’attualità dei conflitti internazionali continua a portare all’attenzione la fondamentale verifica delle fonti delle ...

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ROMA (ITALPRESS) – “Le fake news si contrastano con un’azione concreta e consapevole. L’attualità dei conflitti internazionali continua a portare all’attenzione la fondamentale verifica delle fonti delle informazioni. Per queste ragioni auspichiamo che la sinergia tra Fieg, Luiss Data Labe e Google produca presto nuovi modelli che proteggano il lavoro dei giornalisti aggiornando i loro strumenti di ricerca”. Così il sottosegretario alla Presidenza del Consiglio, Alberto Barachini, in occasione della presentazione nella sede del Dipartimento per l’informazione e l’editoria del progetto congiunto sul contrasto alle fake news on line e agli attacchi informatici messo a punto da Fieg e Luiss Data Lab nell’ambito della “Google.org Impact Challenge: Tech for Social Good”, patrocinata dall’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale. Presenti all’incontro il presidente e il direttore generale della Fieg, rispettivamente Andrea Riffeser Monti e Fabrizio Carotti, il direttore di Luiss Data Lab Gianni Riotta, la responsabile Affari Legali e Internazionali della Fieg Isabella Splendore, la coordinatrice di Luiss Data Lab Federica Urzo, il capo delle Relazioni Istituzionali di Google Italia Diego Ciulli, la presidente del Master Journalism Luiss Livia De Giovanni, il capo del Dipartimento per l’Informazione e l’Editoria Luigi Fiorentino e la consulente strategica del Sottosegretario Claudia Sartori.
Il progetto è valso a Fieg e Luiss Data Lab un grant da 2 milioni assicurando, inoltre, ai vincitori il supporto tecnico di Google pro bono. Per sei mesi, quindi, ingegneri software, product manager, esperti di user experience e altre figure di Google lavoreranno con Fieg e Luiss Data Lab per sviluppare un modello di machine learning, un motore di ricerca e un’interfaccia utente accessibile che possano consentire ai giornalisti di analizzare i contenuti web su diverse piattaforme.
(ITALPRESS).
– Foto: ufficio stampa –


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