J'ai souvent tendance à me méfier de ce qu'on peut trouver sur les médias sociaux. Plus je les utilise, plus je constate que n'importe qui peut affirmer n'importe quoi, sans tenir compte de la formation préalablement requise. Il devient alors de plus en plus difficile de discerner le vrai du faux.
L'information médicale et les conseils en matière de santé abondent sur Internet, qu'il s'agisse d'informations authentiques fondées sur des données scientifiques, de données factices ou factices. Or, des recherches publiées dans l'International Journal of Web Engineering and Technology s'intéressent à l'utilisation d'une approche participative pour la validation des informations sur les médicaments dans un créneau particulier de l'internet la plateforme de micro-blogging bien connue connue sous le nom de Twitter.
Des chercheurs de la Wright State University de Dayton, dans l'Ohio, soulignent que les médias sociaux, dont Twitter peut être considéré comme l'un des plus populaires, peuvent être un lieu très utile pour la collecte d'informations. Cependant, il reste difficile pour le profane de savoir si les informations qu’il tire d’un tel système sont valables ou si, dans le jargon du langage politique moderne, il s’agit d’une «fausse nouvelle». C'est particulièrement important dans le domaine politique et très souvent une question de vie ou de mort lorsqu'il s'agit de médicaments.
Les chercheurs ont tenté de développer un système permettant d’automatiser la validation des informations sur Internet et plus particulièrement sur Twitter.Ils ont utilisé la plate-forme de crowdsourcing Amazon Mechanical Turk (AMT), se concentrant comme preuve de principe, sur les informations relatives au trouble dépressif majeur, une maladie importante qui est fréquemment discutée sur les médias sociaux. Leur approche impliquait la conception d'un sondage personnalisé et l'utilisation d'un mécanisme de crowdsourcing afin de générer une compréhension collective et de valider les informations collectées
Les chercheurs ont démontré qu'il était possible d'utiliser le crowdsourcing pour extraire et valider avec succès des informations sur un sujet médical spécifique à partir d'une plateforme comme Twitter. Ils suggèrent que la même approche pourrait être étendue à d'autres sujets médicaux, et peut-être au-delà et à d'autres plateformes qui contiennent un grand nombre d'informations non validées qui pourraient être testées et validées ou non. L'automatisation de certains aspects du traitement éliminerait le risque d'erreur humaine à différentes étapes. Il serait même possible que les algorithmes utilisés fassent la différence entre des déclarations valides et des déclarations ironiques qui, avec des approches antérieures, pourraient être confondues.
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