FANDEMIA

Il progetto FANDEMIA mira a sviluppare un metodo avanzato di debunking che integra l'analisi filologica, retorica e stilistica dei testi con tecniche di Natural Language Processing (NLP) e Intelligenza Artificiale (IA). Coniugando scienze umane e scienze computazionali, il progetto intende potenziare l'individuazione della disinformazione nel giornalismo mainstream, con particolare attenzione agli articoli della stampa italiana sul tema dell'immigrazione. Mentre i metodi esistenti di fake news detection si basano prevalentemente su approcci content-based e sulla valutazione dell'attendibilità delle fonti, FANDEMIA affronta la dimensione linguistica della disinformazione. Il progetto parte dal presupposto che la disinformazione sia difficile da individuare automaticamente perché condivide spesso lo stesso registro linguistico alto del giornalismo di qualità. A differenza della misinformazione, che deriva da inesattezze involontarie, la disinformazione è deliberatamente costruita per manipolare i lettori mantenendo la coerenza stilistica e retorica delle notizie credibili. Questa complessità richiede un approccio filologico, che sfrutta tecniche secolari di ricostruzione testuale, attribuzione d'autore e analisi stilistica. FANDEMIA creerà un corpus di articoli di giornale (2014-2024) e impiegherà la Discursive News Values Analysis (DNVA) insieme alla Key Semantic Domain Analysis per isolare i pattern retorici specifici della disinformazione. Una combinazione di metodologie qualitative e quantitative guiderà lo sviluppo di uno strumento basato sull'IA in grado di valutare l'autenticità degli articoli sulla base di marcatori retorici e stilistici. Questo approccio interdisciplinare offre un quadro innovativo per contrastare la disinformazione, promuovendo il pensiero critico e l'alfabetizzazione digitale. Rendendo pubblicamente accessibili risultati e strumenti, FANDEMIA intende contribuire alla ricerca accademica, alla consapevolezza pubblica e allo sviluppo di politiche nella lotta contro le fake news.