COVID-19の混乱の中で研究を発表する緊急性は「インフォデミア」につながる (アルメニア)


COVID-19の激動期に研究を発表する急ぎは、科学者が誤った結論や矛盾する結論を含む科学文献の膨大な流れを伴う「インフォデミア」と呼ぶものにつながったとUPIは書いています。

新しい情報の流れを理解し、より正確で有用な情報があまり洞察力のない調査によって隠されないようにするために、Patterns誌の記事の著者は、より厳密な公開基準と人工知能の使用を提唱しています。

記事Ganesha Maniの著者によると、速度のために正確さを犠牲にするべきではありません。 「科学はもっと意識する必要のあるプロセスです。最も人気のあるものではなく、より正確で、関連性があり、信頼できる事実や研究を示すために、作業はどこでも、特にメディアで行われる必要があります。」 、- 彼は言った:

COVID-19が発生してから数か月間、科学雑誌は新しいコロナウイルスに関する8,000を超える科学記事を発表しています。この間、平均レビュー時間は117日から60日に短縮されました。その結果、一般市民、医師、医療関係者は豊富な科学情報に驚かされました。

Mannと共著者のTom Hopeは、機械学習とコンピューターアルゴリズムを使用して、信頼性の低い情報を除外することを提案しています。さらに、AIは同様の研究の結果をリンクおよび統合できるため、別の流行または同様の地球規模の問題が発生した場合に、情報漏えいがより信頼性が高く、消化しやすくなります。

マンは、この情報デモが正確さと信頼性に関する多くの問題を特定したと示唆しています。科学的レビューと出版の問題は新しいものではありませんが、マンとホープは、流行により状況が悪化したことを示唆しています。
人工知能は情報の調査と調整に役立ちますが、マニー氏は、人々が情報デモ中に速度と正確さの必要性のバランスをとるために協力する必要があると言います。これを怠ると、短期的および長期的な結果がもたらされるとマニは主張します。



この記事は外部ニュースサイト( news.am )から自動的に日本語翻訳されたものです。

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