|
Activities / results |
Description |
Partners |
Deliverable |
|
WP1 - quadro teorico e definizione dei casi e degli strumenti |
Attività 1 Classificazione delle bufale razziali.
- Task1.1: Selezione di una prima serie di bufale razziali partendo dal contesto italiano, analizzando siti web di bufale (es. Http://www.butac.it) e social media allo scopo di smascherare fake news, al fine di ottenere una prima classificazione sulla base di diversi temi di tipo come malattie, crimini, minaccia culturale ed economica.
- Task1.2: Focus group su studenti italiani per testare la plausibilità e le reazioni emotive a bufale selezionate.
- Task1.3: identificazione di bufale razziali comparabili in Francia (UniTou) e Spagna (UniBa) selezionando siti web simili.
Attività 2. Una prima definizione di quadro psicolinguistico
- Task2.1: Revisione della letteratura psicosociale e linguistica sulle espressioni di stereotipi e pregiudizi razziali nel linguaggio.
- Attività2.2: indagine sui corpora linguistici disponibili annotati per l'incitamento all'odio e atteggiamenti di presa di posizione e selezione di livelli di annotazione adeguati relativi a questi problemi da adattare al contesto delle bufale razziali e da applicare ai nostri dati. Sviluppo di definizioni operative guidate dalla teoria (Task 2.1) di stereotipo, pregiudizio e discredito correlato adatte a essere sfruttate al fine di aggiungere un nuovo livello di annotazione per studiare questi fenomeni e la loro relazione con le dimensioni dell'odio e dell'atteggiamento.
- Task2.3: prove di annotazione con gruppi di annotatori su piccoli campioni di dati per testare i livelli di annotazione identificati e rilevare possibili criticità e bias nell'applicazione delle etichette di annotazione, possibilmente anche in relazione alle caratteristiche specifiche delle diverse lingue.
Attività 3 Definizione delle variabili psicologiche e valutazione degli strumenti
- Task3.1: Revisione della letteratura e definizione del modello teorico dell'adolescente Caratteristiche individuali legate a stereotipi e pregiudizi. Saranno considerate dimensioni rischiose che potrebbero esacerbare gli effetti negativi degli hoxas razziali (ad esempio cognizione / pregiudizio ostile, disimpegno morale) e fattori individuali "resilienti" che potrebbero attenuarli (ad esempio empatia, valori orientati verso l'altro, capacità regolative).
- Task3.2: Creazione di una batteria di strumenti standardizzati per la valutazione (questionari e test di associazione Iat-implicit) che verranno utilizzati nella fase sperimentale (WP3).
- Task3.3: una prima raccolta di dati su un campione di adolescenti (13-16 anni) mirerà a convalidare una versione breve di scale cruciali identificando i migliori articoli da inserire per la prossima app (Checkthenews!). Ciò implicherà l'iscrizione di adolescenti che soddisfano scale standardizzate e quindi i ricercatori analizzeranno le proprietà psicometriche delle versioni brevi in relazione a una bufala razziale selezionata.
Attività 4. Progettazione, implementazione e aggiornamento di Checkthenews! App
- Task4.1: Definizione di fattori contestuali (impostazioni digitali come pressioni di tempo, tipo di minaccia, viralità, ripetizione e approvazione sociale delle notizie) che possono influenzare le risposte alle bufale razziali.
- Task4.2: definizione delle risposte nell'app (brevi commenti, emozioni, reazioni temporali, altre domande aperte per codificare stereotipi e pregiudizi) e ideazione del modulo di risposta.
- Task4.3: creazione tecnica di app con attività e visualizzazioni che tengono conto degli aspetti legali. L'applicazione verrà definita progettando i compiti e i ruoli degli utenti mediante un "mock up funzionale" in cui verranno proiettati i moduli dell'app e anche i modelli di dati. Verrà progettato un modello di dati per affrontare la profilazione psicologica (mascherando l'identità degli utenti con nickname), sessioni sperimentali (WP3) e funzionalità di "allerta civile" automatica per individuare gli stereotipi nelle risposte / commenti (WP2) da utilizzare in contesti educativi. Dopo la fase di progettazione, le procedure dell'app saranno valutate da un esperto legale in diritto digitale al fine di proteggere i dati sensibili.
- Task4.4: aggiornamento dell'app sulla base del WP2.3 al fine di includere gli strumenti e le funzioni educative. La versione italiana dell'interfaccia dell'app sarà tradotta in tre lingue (inglese, francese e spagnolo) in collaborazione con UniBa, UniTou e UniTo.
|
Leading partners:
- UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI TORINO - UNITO
Other partners involved:
- International Telematic University UNINETTUNO
- UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BARI "ALDO MORO"
- UNIVERSITAT DE BARCELONA - UB
- UNIVERSITE TOULOUSE III - PAUL SABATIER
|
|
|
WP2 - Raccolta e analisi dei dati e dei corpora |
Attività:
• Attività 1. analisi di corpora multilingue raccolti da giornali online e social media (Twitter, forum di Reddit) che contengono discorsi di odio legati a bufale razziali per identificare stereotipi e pregiudizi. I corpora risultanti da questa fase saranno a disposizione della comunità scientifica per scopi di ricerca nel rispetto delle politiche di ridistribuzione relative alle fonti di dati.
- Task1.1: Raccolta di corpora in francese, italiano e spagnolo estratti dalle bufale razziali identificate nel WP1.1. La raccolta includerà non solo commenti, ma anche thread di conversazione per i dati di Twitter e Reddit.
- Task1.2: Elaborazione e convalida delle linee guida per l'annotazione dei corpora multilingue creati nel Task1.1. Terremo conto del framework psicolinguistico progettato nel WP1.2 per lo sviluppo delle linee guida e ispirato alle linee guida già sviluppate dai membri del progetto in progetti precedenti sul rilevamento dei discorsi d'odio. Applicheremo uno schema di annotazione a più livelli per contrassegnare diversi aspetti come l'incitamento all'odio, gli stereotipi, la posizione e l'ironia.
- Task1.3: Annotazione di corpora ed esecuzione di test di accordo inter-annotatori per garantire la loro affidabilità, la riproducibilità dello schema e per fornire una linea di base umana. Il processo di annotazione si baserà su una strategia mista che coinvolge sia annotatori esperti (linguisti di madrelingua) che annotatori su piattaforme di crowdsourcing (madrelingua).
- Task1.4: analisi dei dati annotati al fine di catturare le caratteristiche e gli schemi linguistici che caratterizzano gli hoax razziali. Queste analisi daranno origine ad algoritmi di apprendimento da sviluppare nel WP2.2 per prevedere stereotipi e pregiudizi legati alle bufale razziali.
• Attività 2 - analisi dei dati annotati per comprendere e identificare le differenze culturali e sviluppo di modelli per il rilevamento automatico.
- Task2.1: Analisi interculturale di stereotipi e pregiudizi. Sui dati annotati multilingue che riflettono culture diverse verranno eseguite analisi sia quantitative (utilizzando statistiche standard) che qualitative. Sulla base di questa analisi, saremo in grado di creare un lessico multilingue che includerà sia le parole che i modelli linguistici che caratterizzano l'incitamento all'odio razziale, gli stereotipi e i pregiudizi. A loro volta, questi dati possono essere utilizzati per addestrare i modelli sviluppati nel Task 2.2.
- Task2.2: Sviluppo di modelli automatici per rilevare incitamento all'odio, stereotipi e pregiudizi. Svilupperemo prima modelli monolingue e poi li estenderemo per gestire l'incitamento all'odio multilingue. Faremo affidamento sui recenti sviluppi nelle rappresentazioni vettoriali multilingue di parole / frasi (ad esempio Google Bert), oltre che sull'esplorazione delle tecniche di transfer learning. Tutti i modelli saranno sviluppati in modo supervisionato utilizzando i corpora annotati sviluppati nel WP2.1.
- Task2.3: i modelli sviluppati in Task2.2 verranno quindi utilizzati come motori di rilevamento per abilitare la nuova funzionalità in Checkthenews! app. Nell'app sarà inclusa una funzionalità automatica di "allerta civile" per individuare l'odio e gli stereotipi nei commenti degli utenti. Seguendo una sorta di logica di controllo ortografico w.r.t. interazione uomo-computer, l'utente verrà avvisato della presenza di incitamento all'odio, stereotipi e pregiudizi nei testi scritti (avviso innescato dal rilevamento automatico) e sarà invitato a riscrivere / esprimere le proprie risposte a bufale razziali.
• Attività .3 - Analisi della struttura della rete sociale, viralità e influenza delle relazioni sociali all'interno dei social media nella formazione di posizioni e atteggiamenti diversi nel dibattito pubblico sugli immigrati caratterizzati da bufale razziali.
- Task3.1: questo tipo di analisi di rete si applicherà solo a un sottoinsieme di dati di Twitter relativi a pochi bufale razziali che sono stati ripresi in diversi paesi. Ci concentreremo sulle relazioni sociali come follower / amici, retweet e risposta. Studieremo la viralità dei messaggi, il loro potenziale per generare dibattito e la presenza di caratteristiche che impattano sulla diffusione. Applicheremo inoltre algoritmi di rilevamento della comunità per a) identificare le comunità eb) studiare l'influenza dell'appartenenza alle diverse comunità sia sulla posizione degli utenti che su quella. bufale razziale e sull'odio, stereotipi e pregiudizi. Tali informazioni saranno sfruttate nel Task 3.2 per valutare l'impatto per informare i modelli di incitamento all'odio e di rilevamento degli stereotipi con informazioni contestuali extralinguistiche sul grafico sociale.
- Task3.2: Sperimentare sull'impatto delle funzionalità basate sulla comunità per migliorare i nostri modelli per il rilevamento di odio / atteggiamento / stereotipo (cfr. Task 2.2).
• Attività 4 - sviluppo di mappe di stereotipi e pregiudizi. Le mappe saranno un potente strumento per scopi educativi, consentendo un'esplorazione intuitiva e interattiva dei risultati dell'analisi tecnica.
- Task4.1: sfruttamento degli strumenti di rilevamento automatico sviluppati in Task2.2. L'aggregazione dei dati si baserà su metadati geografici e temporali allegati ai dati di Twitter e su bufale razziali commentate.
- Task4.2: Visualizzazione degli aspetti relativi alla diffusione e viralità di bufale razziali in diversi paesi e lingue sulla base dei risultati nell’attività 3
|
Leading partners:
- UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BARI "ALDO MORO"
Other partners involved:
- UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI TORINO - UNITO
- UNIVERSITE TOULOUSE III - PAUL SABATIER
|
|
|
WP3 – Raccolta di dati psicologici e studi sperimentali |
Attività:
• Attività 1 preparazione di setting sperimentali e raccolta dati tramite Checkthenews! app.
- Task1.1: Iscrizione del target mediante invio di consensi informatori (per genitori) con descrizione del progetto ai capi delle scuole coinvolte nel progetto.
- Task1.2: studi sperimentali per la raccolta di dati su misure implicite ed esplicite scelte nel WP1 e sugli effetti delle bufale razziali in termini di emozioni, stereotipi e pregiudizi.
- Task1.3: Analisi dei dati utilizzando pacchetti psicometrici statistici (es.Spss, Mplus) volti a identificare modelli configurazionali più inclini o resilienti a essere influenzati da bufale razziali.
• Attività 2 Fase riflessiva e di feedback che coinvolge studenti e insegnanti. Restituzione delle procedure, dei risultati e delle linee guida.
- Task2.1: preparazione di report per le scuole che attraversano profili psicologici con reazioni emotive e cognitive a bufale razziali.
- Task2.2: Sessione di feedback con studenti e insegnanti. I partecipanti (studenti in contesti controllati come riunioni in classe con insegnanti e ricercatori) ispezioneranno i dati dai nostri corpora di social media analizzati (WP2.1-2) e in particolare a) leggeranno diversi commenti con o senza 'avviso di civiltà' dal sistema sulla presenza di incitamento all'odio, stereotipi e pregiudizi. Quindi gli studenti saranno invitati a riscrivere e ammorbidire i messaggi; e riceveranno un feedback in merito. Tali attività saranno intese come supporto nella costruzione di contro-narrazioni per contrastare odio e stereotipo. I dati raccolti durante entrambe le attività verranno nuovamente inseriti nel loop e saranno utili per valutare la robustezza dei nostri modelli sui nuovi commenti. Durante questa fase i ricercatori presenteranno i principali risultati della fase sperimentale (WP3.1) e visualizzano anche odio, stereotipi e pregiudizi attraverso mappe (WP2.4).
- Task2.3: Restituzione dei risultati principali per la riflessione con gli insegnanti sulle influenze delle bufale razziali e sulla risorsa individuale e sulle difficoltà nella gestione di questo tipo di comunicazione falsa. Durante questa fase, gli insegnanti saranno invitati a capire quali strategie potrebbero migliorare la resilienza degli studenti alle bufale razziali, alla comunicazione riflessiva e non stereotipata.
|
Leading partners:
- International Telematic University UNINETTUNO
Other partners involved:
- UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BARI "ALDO MORO"
- UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI TORINO - UNITO
- UNIVERSITAT DE BARCELONA - UB
- UNIVERSITE TOULOUSE III - PAUL SABATIER
|
|
|
WP4 - Misure di comunicazione e divulgazione scientifica |
Attività:
• Attività 1 Definizione e sviluppo di un corso accademico internazionale e-learning che coinvolge giovani ricercatori (sottotitolato nelle tre lingue del progetto), in cui i nuovi insegnanti possono essere formati per riconoscere le bufale razziali e promuovere la riflessione critica e civica nelle loro classi.
- Task1.1: Preparazione di 12/14 videolezioni e materiali multimediali associati (diapositive, siti web e articoli scientifici) in inglese e organizzazione di tutto il materiale derivante dalle attività di ricerca in un corso strutturato di e-learning. I giovani ricercatori insieme ai loro supervisori saranno coinvolti nella creazione di moduli didattici (es. Che cos'è una bufala razziale, come riconoscere stereotipi e pregiudizi, ecc.).
- Task1.2: Preparazione di attività di laboratorio all'interno del corso per tradurre le conoscenze teoriche in abilità pratiche. Più in profondità, gli insegnanti dovranno utilizzare Checkthenews! app con i suoi strumenti educativi (per la riscrittura e la "comunicazione civile", mappe di stereotipi e pregiudizi) e anche, la presentazione dei risultati e le linee guida sviluppate.
- Task1.3: attivazione e diffusione del primo corso online che coinvolge ricercatori delle unità progettuali con lo scopo di iscrivere docenti da Francia, Italia e Spagna. Tutte le attività di e-learning saranno supervisionate da un esperto Uninettuno in media education.
• Attività 2 La comunicazione scientifica includerà sedi nazionali e internazionali di scienze psicologiche con particolare interesse per le dinamiche digitali, ad esempio il Meeting of EASP (European Association of Social Psychology) e The International Society for the Study of Individual Differences (ISSID). Tutti i risultati saranno inviati alle riviste più importanti, come riviste di personalità e psicologia sociale e workshop organizzati dalla Cyberpsychology Association. All'interno del campo linguistico, il progetto migliorerà lo stato dell'arte negli approcci della PNL al rilevamento dei discorsi di odio e dovrebbe dare origine a molte pubblicazioni (ad esempio, Association for Computational Linguistics (ACL), Conference on Computational Linguistics (COLING), Natural Language Engineering (Cambridge); Language Resources and Evaluation (Springer); Corpus Linguistics and Linguistic Theory (De Gruyter); Procesamiento del Lenguaje Natural (SEPLN)) descrivendo le diverse tecniche che saranno implementate e confrontate, le risorse e gli strumenti che rilasceremo, le valutazioni che eseguiremo, ecc. Poiché il progetto è altamente multidisciplinare, abbiamo in programma di organizzare alla fine del progetto un seminario internazionale multidisciplinare finale in concomitanza con le principali conferenze (come le migliori conferenze approvate dall'Association of Computational Linguistics e EASP, dal punto di vista psicologico) sul rilevamento dell'incitamento all'odio. Il workshop riunirà psicologi, linguisti e informatici e sarà aperto a docenti, giornalisti e informatici.
• Attività 3 Sfruttamento delle risorse linguistiche e strumenti sviluppati. Il progetto produrrà tre tipi di risorse psicolinguistiche: (1) una tipologia di bufale razziale con i casi d'uso su cui lavoreremo; (2) Un lessico multilingue di segnali di incitamento all'odio che descriverà come l'incitamento all'odio razziale è linguisticamente espresso nei testi dei social media a livello lessicale e sintattico e (3) corpora annotati manualmente multilingue (francese, italiano, spagnolo). Seguendo una forte tendenza nella comunità PNL, queste risorse saranno distribuite come open source (ad esempio sotto una licenza Creative Commons (CC BY-NC-SA 4.0) che consente agli utenti di copiare, ridistribuire e adattare la risorsa). Inoltre, poiché prevediamo di utilizzare i tweet, tra gli altri dati dei social media, dobbiamo anche seguire il Contratto per gli sviluppatori di Twitter e la politica che consente la distribuzione illimitata del numero di identificazione numerico di ciascun tweet. Oltre alle pubblicazioni, prevediamo anche di diffondere i corpora risultanti attraverso un compito condiviso all'interno di una campagna di valutazione internazionale (SemEval, CLEF) o nazionale (EVALITA-Italia, IberLEF-Spagna, DEFT-Francia) utilizzando i nostri corpora per la formazione e gli algoritmi di test / sistemi per rilevare automaticamente l'incitamento all'odio, la presa di posizione o gli stereotipi. Infine, tutti i set di dati e gli strumenti sviluppati saranno resi pubblicamente disponibili con la licenza LGPL, che, ancora una volta, consentirà agli utenti di copiare, distribuire, trasmettere, adattare e fare un uso commerciale dell'opera, a condizione che siano soddisfatte determinate condizioni.
• Attività 4- Comunicazione con la rete industriale. Gli strumenti che svilupperemo sono di primario interesse per le aziende di Text Mining che sviluppano strumenti per l'analisi dei contenuti dei social media, e intendiamo comunicare i nostri risultati a questa rete industriale. A tal fine, ci rivolgeremo a società di trasferimento tecnologico dedicate (come Toulouse Tech Transfer (TTT) in Francia e CELI (Italia, Torino) la cui missione è gestire la protezione e lo sfruttamento (licensing) dei risultati generati dai laboratori dell'Università di Tolosa, tra le altre. Queste società negozieranno, per conto dell'università, eventuali licenze con terze parti, al fine di sfruttarne i risultati. Le reti di aziende con cui siamo in contatto potrebbero essere interessate a sfruttare i risultati del progetto, tra cui IBM (Italia), Google (Italia, sponsor Evalita e ospitato nel maggio 2019 WiMLDS meetup (Milan Chapter) sul rilevamento dei discorsi d'odio) e Autoritas, MeaningCloud o Inbenta in Spagna.
|
Leading partners:
- UNIVERSITE TOULOUSE III - PAUL SABATIER
Other partners involved:
- International Telematic University UNINETTUNO
- UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BARI "ALDO MORO"
- UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI TORINO - UNITO
- UNIVERSITAT DE BARCELONA - UB
- UNIVERSITE TOULOUSE III - PAUL SABATIER
|
|
|
WP5 – Management |
Attività:
• Attività 1 Monitoraggio interno. Valutazioni interne sullo stato di avanzamento della riunione del partner e con controlli frequenti al fine di monitorare il grado di avanzamento di ciascuna attività, soprattutto all'inizio di ciascuna attività. Il coordinatore RM3 si incontrerà una volta al mese tramite Skype e sarà responsabile del flusso di comunicazione a livello verticale - dal coordinatore ai partner - e a livello orizzontale - tra i partner. La comunicazione procederà via web per funzionare nel modo più sostenibile e utilizzeremo: (a) telefonate, posta di superficie per il flusso di comunicazione quotidiano (b) piattaforme di file sharing come Google Drive e Dropbox per condividere documenti.
• Attività 2 Gestione riunioni di progetto. All'inizio del progetto, tutti i partner si incontreranno in un kick off meeting (a Barcellona) per pianificare in dettaglio tutte le attività e condividere le loro conoscenze. I progressi del progetto e le nuove questioni saranno discusse in una riunione di medio termine (Tolosa) e in una finale (a Roma). Questi incontri, denominati "Assemblee generali", saranno svolti al fine di promuovere il confronto sulle difficoltà incontrate, lo sfruttamento delle possibilità e dei rischi emergenti, il monitoraggio e la valutazione. Ogni partner si incontrerà tramite Skype alla fine di ogni attività, discutendo così le potenziali difficoltà per l'attività successiva. Ogni partecipante sarà inoltre invitato a promuovere incontri bilaterali via Skype con altre unità ove necessario.
• Attività 3 Valutazione e valutazione dell'impatto: la valutazione si concentrerà sui risultati scientifici, ma in particolare sui progressi scientifici (numero di articoli, numero di workshop) e didattici dei giovani ricercatori (soprattutto durante i corsi di e-learning). Periodicamente ogni unità riferirà al coordinatore le attività dei giovani ricercatori sulla base di un programma di rendicontazione pianificato. Durante il progetto, RM3 valuterà con UniTou la diffusione di siti web con metriche analitiche. In particolare, l'impatto per il lato psicologico includerà i docenti e gli studenti coinvolti nella fase sperimentale e durante il corso e-learning, mentre per il lato linguistico un potenziale impatto sarà misurato dal numero di aziende industriali interessate ai modelli automatici. L'impatto scientifico sarà valutato anche durante i workshop organizzati (numero di partecipanti, numero di articoli presentati, qualità dei relatori invitati, ecc.).
|
Leading partners:
- UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BARI "ALDO MORO"
Other partners involved:
- UNIVERSITE TOULOUSE III - PAUL SABATIER
|
|