12、全球南方在线虚假信息治理:现状与策略

全球南方在线虚假信息治理:现状与策略

1. 全球南方虚假信息的类型与模式

自2016年以来,全球南方国家越发意识到虚假信息的危害,其传播途径既包括线下的媒体、政治集会和社区网络,也涵盖线上的新闻网站、社交媒体和通讯平台。虚假信息造成的后果远超美欧选举干预事件,如印度和缅甸的社交媒体谣言和仇恨言论引发对穆斯林和少数民族的攻击;尼日利亚的虚假信息引发社区暴力;巴西的WhatsApp虚假声明导致私刑和袭击。

虚假信息不仅涉及政治和种族仇恨,健康领域的虚假信息问题也十分严重。2019年,反疫苗运动导致麻疹在纽约、菲律宾和意大利卷土重来,脊髓灰质炎在巴基斯坦复发。一些国家的疫苗虚假信息还引发了杀戮、纵火和大规模恐慌。

此外,到2020年,全球南方许多国家的当选领导人及政府官员也成为虚假信息问题的重要源头。例如,巴西的雅伊尔·博索纳罗和坦桑尼亚的总统约翰·马古富力都传播过关于COVID - 19的虚假信息。

全球南方与北方在虚假信息方面存在诸多差异:
|差异方面|全球南方|全球北方|
| ---- | ---- | ---- |
|传播主体|政治精英、传统统治者、宗教领袖、主流媒体、普通社交媒体用户、党派民族组织、金融诈骗者和基层社区网络等|多关注外国政府和匿名网络行为者|
|社会经济影响|撒哈拉以南非洲常见欺诈性招聘广告针对失业青年;刚果民主共和国等冲突国家的虚假信息易引发暴力;低警察信任度国家的网络谣言导致私刑攻击;贫困和低健康素养社区易受健康虚假信息影响|相对较少出现上述情况|
|数据获取|许多地区难以获取可靠官方数据,原因包括官员拒绝公开和数据未有效收集|相对容易获取|
|传播原因|印度、肯尼亚和尼日利亚

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真传感器数据分析的教学研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计评估的理解。
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