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📊 Telegram e la disinformazione: studio delle connessioni informative

Esiste una relazione tra la chiusura delle community Telegram e la disinformazione? Il caso studio tramite Open Measures e Newsguard

🌍 Information Disorder e Global Security

Un progetto sviluppato per il corso di Information Disorder e Global Security nel CdL Data Science e gestione dell'innovazione.


🚀 Descrizione del Progetto

Questo studio analizza le community online su Telegram per esplorare:

  1. Il livello di apertura delle community
  2. La correlazione tra apertura e affidabilità delle fonti di notizie condivise

Attraverso la raccolta di dati, l'utilizzo di valutazioni NewsGuard e la visualizzazione delle relazioni tramite grafi in Gephi, il progetto fornisce una panoramica innovativa delle dinamiche informative nel mondo digitale.


📚 Indice


⚙️ Obiettivo principale

  • Analizzare l'apertura delle community Telegram.
  • Correlare l'apertura con l'affidabilità delle fonti tramite le valutazioni NewsGuard.
  • Visualizzare le dinamiche informative con grafi chiari e interattivi.

🛠️ Metodi e strumenti di lavoro

1. Python 🐍

  • Elaborazione dei dati ottenuti
  • Creazione del file .csv con nodi e archi
  • Incrocio delle fonti con NewsGuard
  • Analisi delle community secondo diverse metriche
  • Calcolo correlazione tra score NewsGuard e chiusura della community

2. Open Measures 🔎

  • Raccolta di messaggi e metadati da Telegram

3. NewsGuard 📊

  • Valutazione dell'affidabilità dei siti di notizie

4. Gephi 📈

  • Creazione e analisi dei grafi

📂 Struttura del Progetto

📁 LaTrasparenzaCommunityOnline/
├── 📂 data/            # Dataset raccolti
├── 📂 csv/             # CSV risultante dall'elaborazione dei dati
├── 📂 scripts/         # Script Python per raccolta e analisi dati
├── 📂 graphs/          # Grafi generati in Gephi
├── 📂 istogrammi/      # Istogrammi di tutte le community analizzate
├── 📄 README.md        # Documentazione
└── 📂 docs/            # Documentazione estesa e contesto storico

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