Višeslojni okvir za karakterizaciju širenja informacija putem društvenih medija tijekom krize COVID-19 (InfoCoV)
Znanstveni projekt koji financira Hrvatska zaklada za znanost.
Cilj ovog istraživačkog projekta je analiza i karakterizacija širenja informacija u društvenim medijima tijekom pandemije COVID19. U istraživanju se primjenjuju metode i pristupi iz područja obrade prirodnoga jezika, dubokog učenja i analize društvenih mreža.
Znanstveni doprinos istraživanja je razvoj formalizma višeslojnoga okvira (engl. multilayer framework) koji opisuje širenje informacije na temelju tri skupine značajki: (1) tekstualni sadržaj poruke, (1) kontekst širenja poruke na društvenim mrežama te (3) dinamika širenja poruke.
PODRUČJA ISTRAŽIVANJA
Računalna analiza prirodnog jezika je područje umjetne inteligencije koje se bavi razvojem automatskih pristupa i modela obrade prirodnog jezika u tehničkim sustavima. Zadaci koje to područje obuhvaća su na primjer, sinteza govora, klasifikacija tekstova, analiza sentimenta, automatska ekstrakcija ključnih riječi, automatska sumarizacija tekstova, strojno prevođenje i slično.
Analiza društvenih mreža je dio znanosti o mrežama (engl. complex networks) koji se bavi primjenama metodologije analize mreža za analizu podataka iz područja društvenih mreža, online društvenih mreža, mreža društvenih interakcija i sl.
Duboko učenje je grana strojnog učenja koja je se zasniva na primjeni neuronskih mreža. Temelji se na predstavljanju podataka složenim reprezentacijama do kojih se dolazi učenjem modela na skupovima podataka velike dimenzionalnosti. Metode dubokog učenja primjenjuju se u područjima koja uključuju: obradu slika i govora, računalni vid, razumijevanje govora, računalni vid, strojno prevođenje i dr.