Come TruthLens verifica i fatti
Data di entrata in vigore: 15 agosto 2026 · Metodologia versione 1.5
Questa è una traduzione automatica. In caso di discrepanza prevale la versione inglese.
Questa pagina spiega, in parole semplici, come TruthLens trasforma un testo, un video o un'immagine in un verdetto sostenuto da fonti. È scritta per lettori, giornalisti e ricercatori che vogliono sapere che cosa accade davvero dietro un risultato — non è un testo di marketing. Dove un'affermazione qui sotto può essere verificata in modo indipendente nei nostri Termini di utilizzo o nell'Informativa sulla privacy, rimandiamo alla clausola esatta invece di riformularla.
Uno strumento di analisi, non un verdetto definitivo. Ogni risultato prodotto da TruthLens — verdetti, livelli di confidenza, spiegazioni, elenchi di fonti — è generato automaticamente da modelli di IA che ragionano su prove pubbliche. È uno strumento di ricerca e informazione, non un fatto accertato né un verdetto definitivo (vedi Termini di utilizzo, clausola 6.1). TruthLens non è affiliato all'International Fact-Checking Network (IFCN) e non ne è firmatario verificato; i principi di questa pagina si ispirano al Codice dei principi pubblicato dall'IFCN, applicato a un sistema automatizzato.
1. Come si svolge una verifica
Una verifica procede per fasi. Ogni fase è costruita attorno a una regola: nessun verdetto senza prove a sostegno.
1.1. Estrazione. Il testo inviato (o la trascrizione di un video, o il testo letto da un'immagine) viene scomposto in singole affermazioni fattuali verificabili: eventi specifici, statistiche e asserzioni presentate come fatti. Opinioni, previsioni e domande retoriche non vengono estratte. Il materiale nel suo complesso viene inoltre classificato come notizia, opinione o satira.
1.2. Deduplicazione e definizione delle priorità. Le affermazioni ripetute o quasi identiche vengono unite. Per materiali lunghi si verificano per prime le affermazioni giudicate più rilevanti per chi legge; un numero fisso delle affermazioni più significative per ciascun invio viene verificato per intero — così le verifiche restano rapide e il budget di verifica va su ciò che conta, non su dettagli marginali.
1.3. Confronto con fact-check già pubblicati. Prima di avviare la nostra ricerca, controlliamo se un'organizzazione di fact-checking firmataria verificata del Codice dei principi dell'IFCN abbia già pubblicato un'analisi della stessa affermazione. Una corrispondenza è accettata solo quando è confermato — per formulazione identica o tramite una fase di verifica dedicata — che si tratta della stessa asserzione e non semplicemente dello stesso tema. In caso di corrispondenza si usa la conclusione di quell'organizzazione, non la nostra.
1.4. Ricerca delle prove. Per le affermazioni prive di un fact-check esistente, TruthLens cerca sul web aperto prove a sostegno o in contrasto, escludendo i post dei social media come fonti primarie. Le affermazioni su temi scientifici o sanitari vengono inoltre confrontate con banche dati di letteratura accademica e biomedica (OpenAlex, Semantic Scholar e PubMed — che indicizzano ampiamente la ricerca pubblicata, non soltanto i lavori che hanno completato la revisione paritaria); le affermazioni su statistiche nazionali (PIL, inflazione, popolazione, disoccupazione, aspettativa di vita e indicatori analoghi) vengono confrontate con i dati ufficiali della Banca Mondiale. Se una pagina è stata rimossa o è temporaneamente irraggiungibile, prima di rinunciare proviamo a leggere l'ultima copia archiviata pubblicamente tramite la Wayback Machine di Internet Archive.
1.5. Verdetto fondato sulle prove. Un modello di IA giudica l'affermazione esclusivamente sulla base delle prove raccolte nella fase precedente — mai in base alle proprie conoscenze generali. Se le prove sono insufficienti o contraddittorie, il verdetto è «Non confermato», non un'ipotesi.
1.6. Ponderazione dell'affidabilità delle fonti. Ogni fonte di prova è ponderata per affidabilità all'interno di un grafo di testate ed editori noti. Al modello che emette il verdetto fondato sulle prove (1.5) è prescritto di non definire mai un'affermazione «Smentito» o «Fuorviante» sulla sola base di fonti poco affidabili e di attenersi alla fonte ad alta affidabilità quando una fonte ad alta e una a bassa affidabilità sono in contrasto. A parte questo — e imposto dal codice, non lasciato al giudizio del modello — un verdetto «Smentito» o «Fuorviante» non viene mostrato con alta confidenza se non è sostenuto da almeno due fonti indipendenti; le riprese dello stesso lancio d'agenzia su domini diversi contano come una sola.
1.7. Secondo parere indipendente. La maggior parte dei verdetti «Smentito» o «Fuorviante» viene riesaminata separatamente da un secondo modello di IA con le stesse prove, entro un budget fisso per verifica. Se i due divergono, il verdetto resta ma viene mostrato con confidenza ridotta anziché presentato come certo. Un verdetto che già corrisponde a un fact-check pubblicato (1.3) salta questa fase — dietro c'è già l'analisi di un'organizzazione umana di fact-checking.
1.8. Aggregazione. Quando un invio contiene più affermazioni, il risultato complessivo le riflette tutte: una singola affermazione falsa non basta a bollare come bufala un materiale per il resto accurato, e una singola affermazione vera non riscatta un materiale costruito perlopiù su falsità.
2. Scala dei verdetti
I verdetti sono gli stessi nell'app, nell'estensione per browser e su questo sito. Valgono due scale: una per l'invio nel suo complesso, una per ogni singola affermazione al suo interno.
Risultato complessivo
| Etichetta | Significato |
|---|---|
| Attendibile | Ben sostenuto da prove indipendenti e affidabili. |
| Perlopiù attendibile | Sostenuto nel complesso, con lievi lacune di copertura. |
| Parzialmente confermato | Solo una parte del materiale è stata verificabile; quanto verificato tende al vero. |
| Contestato | Una minoranza delle affermazioni è falsa o fuorviante; il resto regge. |
| Dubbio | Imprecisioni sufficienti a giustificare una cautela reale. |
| Bufala | Una quota abbastanza ampia delle affermazioni è falsa o fuorviante, e in modo netto, tanto che il materiale nel suo insieme non è affidabile. |
| Satira | Identificato come satira o parodia, senza una forte affermazione di fatto falsa alla base. |
| Non confermato | Non esistono prove pubbliche sufficienti in nessuna delle due direzioni. |
Singole affermazioni
| Etichetta | Significato |
|---|---|
| Confermato | Confermato da prove affidabili e indipendenti. |
| Confermato nella sostanza | Corretto nella sostanza, con una riserva minore. |
| Fuorviante | Poggia su un fatto reale, ma è presentato in modo da trarre in inganno. Vedi le sfumature qui sotto. |
| Smentito | Contraddetto da prove affidabili. |
| Non confermato | Non sono state trovate prove pubbliche sufficienti in nessuna delle due direzioni. |
Un caso a parte è l'affermazione dell'autore su sé stesso (per esempio, «ho aperto questo canale un mese fa»). Queste affermazioni non vengono confrontate con fonti esterne e per principio sono sempre contrassegnate come «Non confermato»: nessuna fonte esterna potrebbe confermarle o smentirle.
«Fuorviante», più precisamente
Quando la ragione di fondo rientra in uno di due schemi ben noti, lo diciamo invece di lasciare una semplice etichetta «Fuorviante»:
| Sfumatura | Significato |
|---|---|
| Materiale autentico, didascalia falsa | La foto, il video o la citazione sono autentici — a trarre in inganno sono la didascalia, il contesto o l'inquadramento attorno. |
| Non più attuale — un tempo era vero | L'affermazione era accurata in passato; da allora la situazione è cambiata. |
3. Come giudichiamo una fonte
Non tutte le prove pesano allo stesso modo. Ogni fonte è valutata su quattro criteri: autorevolezza (posizione e ruolo dell'organizzazione sul tema), trasparenza (metodologia aperta, dati chiari), attualità (freschezza rispetto all'affermazione verificata) e indipendenza (assenza di conflitti d'interesse). In pratica ne derivano tre livelli di affidabilità — alto, normale o basso — costruiti a partire da un grafo di testate note e da un breve elenco di domini notoriamente di bassa qualità (content farm, blog senza moderazione). Al modello è prescritto di considerare una contraddizione trovata solo su una fonte poco affidabile insufficiente, di per sé, a motivare un verdetto «Smentito» o «Fuorviante», e di seguire il lato ad alta affidabilità quando una fonte ad alta e una a bassa affidabilità divergono — vedi 1.6 per l'unica parte di questa ponderazione imposta dal codice anziché lasciata al modello.
4. Che cosa TruthLens non fa
- Non emette accertamenti giuridici, raccomandazioni mediche o finanziarie, né determinazioni ufficiali di alcun tipo (Termini di utilizzo, clausola 6.4).
- Non verifica ogni affermazione di un materiale lungo — per come è progettato, dà priorità a quelle più significative (vedi 1.2).
- Dipende da prove pubbliche, indicizzate e disponibili online al momento della verifica; le affermazioni su questioni puramente private, o su fatti che non hanno ancora lasciato traccia pubblica, tornano di norma come «Non confermato» anziché risolte.
- Si appoggia in parte a infrastrutture gratuite di terzi (ricerca web aperta, archivi pubblici, banche dati scientifiche e statistiche aperte). Quando una di esse è temporaneamente non disponibile, TruthLens ripiega sulla fonte successiva anziché fallire del tutto — ma un'interruzione temporanea può occasionalmente significare meno prove del solito per una data verifica.
- Le spiegazioni e gli altri testi liberi sono scritti direttamente nella lingua dell'app che stai usando — 35 delle 36 lingue supportate dall'interfaccia — anziché tradotti automaticamente a posteriori. Il danese è l'unica eccezione: una nostra misurazione ha rilevato che il modello scivola verso il norvegese sulle affermazioni riguardanti la Norvegia, perciò chi legge in danese ottiene l'interfaccia in danese e le spiegazioni in inglese finché la cosa non sarà risolta. Se usi l'app in una lingua fuori da queste 36, sia l'interfaccia sia il risultato ripiegano sull'inglese. Ciò segue la lingua in cui leggi, non quella del materiale: un articolo in tedesco verificato in un'app in thailandese torna in thailandese. I messaggi standard scritti dal servizio stesso — per esempio la nota mostrata quando un fact-check pubblicato copre già la tua affermazione, o la spiegazione del perché un invio non ha prodotto nulla da verificare — coprono ora le stesse 36 lingue, ma sono bozze di traduzione automatica non ancora lette da un madrelingua di ciascuna lingua.
5. Correggere un risultato
Se ritieni che un risultato specifico sia errato, o se un risultato riguarda te o la tua organizzazione e lo consideri inesatto o dannoso, scrivi a support@truthlens.wiki indicando l'affermazione esatta verificata e la sostanza della tua obiezione. Esaminiamo le segnalazioni motivate in tempi ragionevoli — di norma entro 14 giorni — e, dove giustificato, correggiamo o rimuoviamo il risultato contestato e ne teniamo conto in seguito (Termini di utilizzo, clausola 6.6).
6. Modifiche a questa metodologia
Le modifiche sostanziali al modo in cui vengono svolte le verifiche saranno datate qui, in parole semplici, nello stesso momento in cui entrano in funzione.
- Versione 1.5 — indicata l'unica lingua in cui il testo libero non viene scritto nella lingua dell'app. La nostra misurazione della lingua di output su tutte e 36 le lingue ha rilevato richieste in danese che tornavano in norvegese bokmål sulle affermazioni riguardanti la Norvegia, riprodotto in tre esecuzioni indipendenti; le spiegazioni in danese sono quindi scritte in inglese mentre l'interfaccia resta in danese. La formulazione precedente lasciava intendere un output in tutte e 36 le lingue senza eccezioni.
- Versione 1.4 — corretta ancora una volta l'affermazione sulla lingua di output al punto 4: descriveva la lingua del materiale inviato, mentre l'output segue in realtà la lingua dell'app in cui leggi. Un articolo in tedesco verificato in un'app in thailandese viene restituito in thailandese; l'inglese è il ripiego solo quando l'app stessa gira in una lingua che non supportiamo.
- Versione 1.3 — i messaggi standard scritti dal servizio stesso (la nota di corrispondenza con un fact-check e le spiegazioni di un risultato vuoto) esistono ora in tutte e 36 le lingue anziché in cinque; l'affermazione al punto 4 secondo cui alcuni compaiono in inglese è stata sostituita dal fatto che sono bozze di traduzione automatica in attesa di revisione madrelingua.
- Versione 1.2 — corretta l'affermazione sulla lingua di output al punto 4: il testo libero è scritto nella lingua dell'app in 36 lingue, non cinque, con l'inglese usato per tutto ciò che è fuori da quell'insieme e per alcuni messaggi standard non ancora tradotti.
- Versione 1.1 — passaggio di precisione su 1.4 (le banche dati di letteratura non sono esclusivamente sottoposte a revisione paritaria; l'elenco delle statistiche non è aperto), 1.6 (separata la ponderazione di affidabilità prescritta al modello dalla regola sulle fonti indipendenti imposta dal codice), 1.7 (il secondo parere si applica alla maggior parte, non a ogni verdetto «Smentito»/«Fuorviante», ed è saltato per i fact-check corrispondenti) e sulla riga «Bufala» della tabella dei verdetti (sostituito «prevalentemente» con una descrizione conforme alla soglia effettiva).
- Prima pubblicazione (versione 1.0).