Filippo Menczer
Científico informático estadounidense e italiano
Filippo Menczer
Nacido16 de mayo de 1965 (edad  ( 16 de mayo de 1965 )59)
Roma , Italia
Alma máterUniversidad La Sapienza de Roma
Universidad de California, San Diego
Carrera científica
CamposCiencia cognitiva
Ciencias de la computación
Física
InstitucionesUniversidad de Indiana en Bloomington
Sitio webcnets.indiana.edu/fil/

Filippo Menczer (nacido el 16 de mayo de 1965) es un académico estadounidense e italiano. Es profesor distinguido de la Universidad y profesor Luddy de Informática y Ciencias de la Computación en la Escuela Luddy de Informática, Computación e Ingeniería de la Universidad de Indiana . Menczer es el director del Observatorio de Redes Sociales, [1] un centro de investigación donde los científicos de datos y los periodistas estudian el papel de los medios y la tecnología en la sociedad y crean herramientas para analizar y contrarrestar la desinformación y la manipulación en las redes sociales. Menczer tiene nombramientos de cortesía en Ciencias Cognitivas y Física , es miembro fundador y miembro del consejo asesor del Instituto de Ciencias de Redes de IU, [2] exdirector del Centro de Investigación de Sistemas y Redes Complejas, [ 3] investigador principal del Instituto Kinsey , miembro del Centro de Comunicación Mediada por Computadora, [4] y exmiembro del Instituto de Intercambio Científico en Turín , Italia . En 2020 fue nombrado miembro de la ACM .

Educación, carrera, servicio

Menczer tiene una Laurea en física de la Universidad La Sapienza de Roma y un doctorado en informática y ciencia cognitiva de la Universidad de California, San Diego . Solía ​​ser profesor asistente de ciencias de la gestión en la Universidad de Iowa y miembro general del Instituto Santa Fe . En la Universidad de Indiana Bloomington desde 2003, se desempeñó como presidente de división en la Escuela Luddy en 2009-2011. Menczer ha sido beneficiario de becas Fulbright , Rotary Foundation y NATO , y un premio CAREER de la National Science Foundation . Ocupa puestos editoriales en las revistas Network Science , [5] EPJ Data Science , [6] PeerJ Computer Science , [7] y HKS Misinformation Review . [8] Se ha desempeñado como presidente de programa o de pista para varias conferencias, incluidas The Web Conference y la ACM Conference on Hypertext and Social Media . Fue presidente general de la Conferencia ACM Web Science 2014 [9] y copresidente general de la Conferencia NetSci 2017 .

Investigación

La investigación de Menczer se centra en la ciencia web, las redes sociales, los medios sociales, la computación social, la minería web, la ciencia de datos, las aplicaciones web distribuidas e inteligentes y el modelado de redes de información complejas. Introdujo la idea de los rastreadores web temáticos y adaptativos , un tipo de rastreador web especializado e inteligente . [10] [11]

Menczer también es conocido por su trabajo en phishing social , [12] [13] un tipo de ataques de phishing que aprovechan la información de amistad de las redes sociales, produciendo una tasa de éxito de más del 70% en experimentos (con Markus Jakobsson ); medidas de similitud semántica para información y redes sociales; [14] [15] [16] [17] modelos de información compleja y redes sociales (con Alessandro Vespignani y otros); [18] [19] [20] [21] censura de motores de búsqueda ; [22] [23] y sesgo de motores de búsqueda . [24] [25]

El grupo dirigido por Menczer ha analizado y modelado cómo los memes , la información y la desinformación se propagan a través de las redes sociales en dominios como el movimiento Occupy , [26] [27] las protestas del Parque Gezi, [28] y las elecciones políticas. [29] Los datos y herramientas del laboratorio de Menczer han ayudado a encontrar las raíces de la teoría de la conspiración Pizzagate [30] y la campaña de desinformación dirigida a los Cascos Blancos , [31] y a derribar bots de supresión de votantes en Twitter. [32] Menczer y coautores también han encontrado un vínculo entre la desinformación en línea sobre COVID-19 y la vacilación ante la vacunación . [33]

El análisis del equipo de Menczer demostró la estructura de cámara de eco de las redes de difusión de información en Twitter durante las elecciones estadounidenses de 2010. [ 34] El equipo descubrió que los conservadores retuiteaban casi exclusivamente a otros conservadores, mientras que los liberales retuiteaban a otros liberales. Diez años después, este trabajo recibió el premio Test of Time en la 15.ª Conferencia Internacional AAAI sobre la Web y los Medios Sociales (ICWSM). [35] Como estos patrones de polarización y segregación persisten, [36] el equipo de Menczer ha desarrollado un modelo que muestra cómo la influencia social y el dejar de seguir aceleran la aparición de cámaras de eco en línea. [37]

Menczer y sus colegas han avanzado en la comprensión de la viralidad de la información y, en particular, en la predicción de qué memes se volverán virales basándose en la estructura de las redes de difusión temprana [38] [39] y en cómo la competencia por la atención finita ayuda a explicar los patrones de viralidad. [40] [41] En un artículo de 2018 en Nature Human Behaviour, Menczer y sus coautores utilizaron un modelo para demostrar que cuando los agentes de una red social comparten información en condiciones de alta carga de información y/o baja atención, la correlación entre la calidad y la popularidad de la información en el sistema disminuye. [42] Un análisis erróneo en el artículo sugirió que este efecto por sí solo sería suficiente para explicar por qué las noticias falsas tienen la misma probabilidad de volverse virales que las noticias legítimas en Facebook. Cuando los autores descubrieron el error, se retractaron del artículo. [43]

Tras publicaciones influyentes sobre la detección de astroturfing [44] [45] [46] [47] [48] y bots sociales , [49] [50] Menczer y su equipo han estudiado la compleja interacción entre factores cognitivos, sociales y algorítmicos que contribuyen a la vulnerabilidad de las plataformas de redes sociales y de las personas a la manipulación, [51] [52] [53] [54] y se han centrado en el desarrollo de herramientas para contrarrestar dicho abuso. [55] [56] Su herramienta de detección de bots, Botometer, se utilizó para evaluar la prevalencia de bots sociales [57] [58] y su actividad de intercambio. [59] Su herramienta para visualizar la propagación de contenido de baja credibilidad, Hoaxy, [60] [61] [62] [63] se utilizó junto con Botometer para revelar el papel clave desempeñado por los bots sociales en la difusión de contenido de baja credibilidad durante las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2016 . [64] [65] [66] [67] [68] El equipo de Menczer también estudió las percepciones de los bots políticos partidistas y descubrió que los usuarios republicanos tienen más probabilidades de confundir a los bots conservadores con humanos, mientras que los usuarios demócratas tienen más probabilidades de confundir a los usuarios humanos conservadores con bots. [69] Utilizando sondas de bots en Twitter, Menczer y sus coautores demostraron un sesgo político conservador en la plataforma. [70]

A medida que las redes sociales han aumentado sus contramedidas contra cuentas automatizadas maliciosas, Menczer y sus coautores han demostrado que las campañas coordinadas por cuentas no auténticas continúan amenazando la integridad de la información en las redes sociales, y desarrollaron un marco para detectar estas redes coordinadas. [71] También demostraron nuevas formas de manipulación de las redes sociales mediante las cuales los actores maliciosos pueden desarrollar redes de influencia [72] y ocultar un gran volumen de contenido con el que inundan la red. [73]

Menczer y sus colegas han demostrado que la diversidad de audiencia política puede utilizarse como indicador de la fiabilidad de las fuentes de noticias en la clasificación algorítmica. [74]

Libro de texto

El libro de texto A First Course in Network Science de Menczer, Fortunato y Davis fue publicado por Cambridge University Press en 2020. [75] El libro de texto ha sido traducido al japonés, chino y coreano.

Proyectos

  • Observatorio de Medios Sociales (OSoMe, pronunciado awesome ): [76] Un centro de investigación cuyo objetivo es estudiar y visualizar cómo se difunde la información en línea. [77] Incluye datos y herramientas para visualizar tendencias de Twitter , redes de difusión, detectar bots sociales, etc. [78] [79]
  • Botómetro: [80] Una herramienta de aprendizaje automático para detectar bots sociales en Twitter . Anteriormente conocida como BotOrNot . Incluye una API pública, un repositorio de conjuntos de datos de bots sociales y la herramienta BotAmp [81] para evaluar el papel de las cuentas automatizadas en el impulso de un tema determinado.
  • Hoaxy: [82] Una herramienta de búsqueda y visualización de redes de código abierto para estudiar la difusión de narrativas en Twitter . Incluye una API pública.
  • Fakey: [83] Un juego para dispositivos móviles que fomenta la alfabetización informativa. Fakey imita un canal de noticias de una red social en el que hay que distinguir las noticias verdaderas de las falsas.
  • Kinsey Reporter: [89] Una plataforma global de encuestas móviles para compartir, explorar y visualizar datos anónimos sobre sexo y comportamientos sexuales. Desarrollada en colaboración con el Instituto Kinsey . Los informes se envían a través de la Web o un teléfono inteligente y luego están disponibles para visualización o análisis fuera de línea a través de una API pública. [90] [91]

Referencias

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