Abstract:
L’evolversi della maniera con cui la società si informa ha dato una notevole importanza alle notizie che si ricavano dal web ed in particolare sui social network.
Il tempo di diffusione di notizie si è sempre più accorciato ed ha coinvolto sempre più gente.
Con l’aumentare della facilità di recupero e diffusione delle notizie è apparso sempre più frequentemente il problema delle cosiddette ‘Fake News’, le informazioni false, sempre meno riconoscibili da parte degli utenti.
In questa tesi verranno analizzate le Fake News e sarà condotta un’analisi su come è possibile prevederle\evitarle attraverso un modello tratto da un lavoro di MICHELA DEL VICARIO, WALTER QUATTROCIOCCHI, ANTONIO SCALA e FABIANA ZOLLO.
Del modello saranno ripresi gli aspetti più interessanti riguardanti la polarizzazione dell'utente.
Concludendo si verificherà la polarizzazione degli utenti sulla base di alcuni dati raccolti dall AGCOM.
