التعلم العميق التأثير الإعلامي على تطور جائحة كوفيد 19 في إفريقيا والعالم العربي

التعلم_العميق التأثير الإعلامي على تطور جائحة كوفيد19 في إفريقيا والعالم العربي

تم التركيز على: تصنيف الأخبار الصادرة بالعربية تحييد الأخبار الزائفة وعلاقتها بتفشي كورونا للقراءة:
https://www.ajsp.net/research/%D8%A7%D9%84%D8%AA%D8%A3%D8%AB%D9%8A%D8%B1_%D8%A7%D9%84%D8%A5%D8%B9%D9%84%D8%A7%D9%85%D9%8A_%D8%B9%D9%84%D9%89_%D8%AA%D8%B7%D9%88%D8%B1_%D8%AC%D8%A7%D8%A6%D8%AD%D8%A9_%D9%83%D9%88%D9%81%D9%8A%D8%AF_19_%D9%81%D9%8A_%D8%A5%D9%81%D8%B1%D9%8A%D9%82%D9%8A%D8%A7_%D9%88%D8%A7%D9%84%D8%B9%D8%A7%D9%84%D9%85_%D8%A7%D9%84%D8%B9%D8%B1%D8%A8%D9%8A.pdf

ملخص أهم النقاط في السلسلة:

تم تحليل الاخبار عبر تصنيفها حسب طبيعة الكلمات الواردة فيها وعلاقتها بالجائحة بعدها تم استخراج الكلمات الاكثر شيوعا في 2020 وترتبط بتغيرات بمستوى تفشي فيروس كورونا المستجد بهدف مراقبة اي مفردات ذات علاقة بالتغيرات الطارئة الكلمات في المرجع رقم 31 او: https://kachaf.com/keywords.php?m=2020

ثم تصنيف الاخبار حسب الدول (صدرت منها/لها علاقة بها) لإنشاء #خريطة_الأخبار (دولية) تتضمن البلدان التي شملتها الدراسة ثم تتبع اي علاقة بين تطور الحالة الوبائية والاخبار، ومعرفة مدى إنتشار الأخبار الزائفة في كل دولة، مرجع رقم 32 الخريطة كاملة متاحة في: https://kachaf.com/worldmapnews.php 

بعدها تم إستخراج السمات ثم الميزات اللغوية لأجل #التعلم_المتعمق “إطار العمل” الذي إعتمدته لمرحلتي جمع البيانات وتحليلها (ص.2)يوضح إستخراج الكلمات المفتاحية، تصنيف الأخبار، والخروج بالسمات والميزات اللغوية للنصوص الإخبارية بهدف تحديد مدى صحتها في مرحلة “كشف الأخبار الزائفة”

لتحييد الأخبار الزائفة إستعنت بالية سبق وأن طورتها بناء على خوارزميات #الذكاء_الإصطناعي باستخدام #الشبكات_العصبونية للخروج بنمط واحد صحيح وتصحيحه بالمزيد من البيانات في كل مرة فيما يعرف بعملية #التعلم_العميق، ومعالجة النصوص العربية والإطار التالي يوضح الية العمل كاملة (ص.3)

في الشكل رقم 9 يمكننا ملاحظة طبيعة العلاقة بين تفشي #فيروس #كورونا المستجد بالأخبار التي عرفت نسب صحة أقل من 40% (#الأخبار_الزائفة او الغير دقيقة) وذلك باعتماد رقم تكاملي لجميع الدول المشمولة بالدراسة (ص. 4)

في الشكل رقم 9 يمكننا ملاحظة طبيعة العلاقة بين تفشي #فيروس #كورونا المستجد بالأخبار التي عرفت نسب صحة أقل من 40% (#الأخبار_الزائفة او الغير دقيقة) وذلك باعتماد رقم تكاملي لجميع الدول المشمولة بالدراسة (ص. 4)

أيضا تم إعتماد دول مختلفة كأمثلة مع الأخذ بعين الإعتبار تباين قوة أنظمتها الصحية ونسب العدالة الصحية وكذا اختلاف الاجراءات المتخذة فيها، كمثال #المغرب، حيث يتضح من الشكل رقم 10 (ص.5) أعداد الإصابات في البلاد طيلة سنة 2020 وتطور الأخبار الزائفة المتعلقة بالجائحة (#كورونا مثال)

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

*
*