AESLA 2024

Paolo Rosso es catedrático de la Universitat Politècnica de València (UPV), donde también es miembro del centro de investigación Pattern Recognition and Human Language Technology (PRHLT). Sus intereses de investigación se centran en el análisis de texto en redes sociales, principalmente en la detección de noticias falsas y discursos de odio, perfiles de autor y detección de sarcasmo. Ha publicado más de 50 artículos en revistas (34 Q1) y más de 400 artículos en conferencias y talleres. Está en el ranking de los científicos con mayor índice H de España. En noviembre de 2022 recibió el Premio UPV de Investigación en la categoría de Publicación Excelente en Ingeniería y Tecnología por el trabajo sobre Identificación y clasificación automática de lenguaje misógino en Twitter. Ha sido IP de varios proyectos de investigación nacionales e internacionales financiados por la CE, la Oficina de Investigación del Ejército de Estados Unidos, el Fondo Nacional de Investigación de Qatar y Vodafone España. Algunos de ellos abordaban el problema del discurso del odio, como el proyecto MISMIS-FAKEnHATE sobre desinformación y mala comunicación en los medios sociales: FAKE news y HATE speech financiado por el Ministerio español de Ciencia e Innovación), la contratación pública con OBERAXE (el Observatorio Español del Racismo y la Xenofobia de la Secretaría de Estado de Migraciones), y el proyecto sobre Recursos y aplicaciones para detectar y clasificar el discurso de odio polarizado en los medios sociales árabes (financiado por el Fondo Nacional de Investigación de Qatar). Paolo Rosso ayudó a organizar más de 30 tareas compartidas en el PAN Lab en CLEF y en foros de evaluación FIRE, SemEval, IberLEF y Evalita sobre temas como la creación de perfiles de autores (por ejemplo, la creación de perfiles de bots, haters y difusores de noticias falsas), la detección del discurso del odio, la detección de la ironía, la misoginia, el sexismo y la identificación del lenguaje tóxico en Twitter. Ha sido director de 26 tesis doctorales sobre los temas mencionados y actualmente es director de 8 estudiantes de doctorado.

AI for the detection and analysis of disinformation, conspiracy theories and critical thinking

The rise of social media has offered a fast and easy way for the propagation of disinformation and conspiracy theories. Despite the research attention that has received, disinformation detection remains an open problem and users keep sharing texts that contain false statements. In this keynote I will describe how to go beyond textual information to detect disinformation, taking into account also affective and visual information because providing important insights on how disinformation spreaders aim at triggering certain emotions in the readers. I will also describe how psycholinguistic patterns and users' personality traits may play an important role in discriminating disinformation spreaders from fact checkers. Finally, I will comment on some studies on the propagation of conspiracy theories. In the framework of the PAN Lab we will organise a challenge to discriminate between conspiracy narratives and critical thinking. Most of the work was done in the framework of the following research projects: IBERIFIER, the Iberian media research & fact-checking hub on disinformation funded by the European Digital Media Observatory (2020-EU-IA-0252), XAI-DisInfodemics: eXplainable AI for disinformation and conspiracy detection during infodemics (PLEC2021-007681), and FAKEnHATE-PdC: FAKE news and HATE speech (PDC2022-133118-I00), both funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by European Union NextGenerationEU/PRTR.