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Désinformation 2.0 : quand l’IA brouille nos ondes
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Le Fellowship Mila en politiques de l'IA transforme l'expertise approfondie en IA en politiques rigoureuses d'intérêt public. Découvrez la dernière publication Combler la disparité en matière d’expertise : mécanismes de transfert des connaissances pour la réglementation de l’IA par Moritz von Knebel.
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Yifei Li
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TrafficVis: Visualizing Organized Activity and Spatio-Temporal Patterns for Detecting and Labeling Human Trafficking
Law enforcement and domain experts can detect human trafficking (HT) in online escort websites by analyzing suspicious clusters of connected… (voir plus) ads. How can we explain clustering results intuitively and interactively, visualizing potential evidence for experts to analyze? We present TrafficVis, the first interface for cluster-level HT detection and labeling. Developed through months of participatory design with domain experts, TrafficVis provides coordinated views in conjunction with carefully chosen backend algorithms to effectively show spatio-temporal and text patterns to a wide variety of anti-HT stakeholders. We build upon state-of-the-art text clustering algorithms by incorporating shared metadata as a signal of connected and possibly suspicious activity, then visualize the results. Domain experts can use TrafficVis to label clusters as HT, or other, suspicious, but non-HT activity such as spam and scam, quickly creating labeled datasets to enable further HT research. Through domain expert feedback and a usage scenario, we demonstrate TRAFFICVIS's efficacy. The feedback was overwhelmingly positive, with repeated high praises for the usability and explainability of our tool, the latter being vital for indicting possible criminals.
2022-12-31
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (publié)
Law enforcement can detect human trafficking (HT) in online escort websites by analyzing suspicious clusters of connected ads. Given such cl… (voir plus)usters, how can we interactively visualize potential evidence for law enforcement and domain experts? We present TRAFFICVIS, which, to our knowledge, is the first interface for cluster-level HT detection and labeling. It builds on state-of-the-art HT clustering algorithms by incorporating metadata as a signal of organized and potentially suspicious activity. Also, domain experts can label clusters as HT, spam, and more, efficiently creating labeled datasets to enable further HT research. TRAFFICVIS has been built in close collaboration with domain experts, who estimate that TRAFFICVIS provides a median 36x speedup over manual labeling.