Integration of Critical Thinking in Intelligent Algorithms for Hoax Detection on Social Media Platforms
Notice bibliographique
Résumé
The rapid growth of social media as a primary channel for information dissemination has triggered a significant surge in the distribution of hoaxes, potentially damaging social order, instigating mass disinformation, and threatening national security. This research aims to design an intelligent algorithm for hoax detection by integrating a critical thinking approach into Natural Language Processing (NLP)-based text processing. The algorithmic model is built using a combination of linguistic features, argument logic, and cognitive indicators such as the detection of unsubstantiated claims, identification of source bias, and evidence testing. To ensure accountability and transparency of the system, an Explainable AI (XAI) approach is applied so that classification results can be understood by non-technical users. The research results show that integrating critical thinking significantly improves detection accuracy to 93.1%, with an increase in precision and recall for detecting hoaxes based on emotional narratives. Beyond technical aspects, this model aligns with the mandate of Law of the Republic of Indonesia Number 11 of 2008 concerning Information and Electronic Transactions (ITE Law), particularly Article 28 paragraph (1), which prohibits the dissemination of false and misleading news that harms the public. Therefore, this system is not only scientifically relevant but also supports law enforcement and strengthens digital literacy in the post-truth era. These findings are expected to be a strategic contribution to the development of an ethical, critical, and responsible digital ecosystem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».