Facebook MissInfo Detector

تم تطوير نموذج أولي (Proof of Concept) يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي للكشف عن المعلومات السياسية المضللة المنشورة على منصات فيسبوك وإنستجرام. يجمع النظام بين تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتحليل الصور لاكتشاف نوعين رئيسيين من المحتوى المضلل، وهما الأخبار الكاذبة المتداولة في المنشورات والصور السياسية المضللة أو المعدلة. يعتمد النموذج على مقارنة النصوص باستخدام نماذج الفهم الدلالي، بالإضافة إلى تحليل الصور من خلال تقنيات مثل Perceptual Hashing واستخراج السمات البصرية، ثم يقوم بحساب درجة ثقة (Confidence Score) مع تقديم تفسير مختصر يوضح سبب تصنيف المحتوى، مثل تشابه العنوان مع أخبار سبق التحقق منها أو تطابق الصورة مع نسخة معدلة أو معروفة. تم تصميم المشروع ليكون خفيفًا وسهل التشغيل على الأجهزة العادية، مع كتابة الكود بلغة Python بشكل منظم ومشروح، بالإضافة إلى توفير ملف README يوضح خطوات التشغيل، وتوثيق لمصادر البيانات وواجهات البرمجة المستخدمة، مع اقتراحات لتطوير النظام مستقبلًا من خلال دمجه مع واجهات برمجة تطبيقات منصات التواصل الاجتماعي، ودعم لغات إضافية، واستخدام نماذج ذكاء اصطناعي أكثر تقدمًا لتحقيق دقة أعلى وإمكانية العمل في الوقت الفعلي.