現代のソーシャルメディアプラットフォームで誤った情報とプロパガンダを特定し、対処するためのさまざまな試みがありましたが、使用されている手法には次のものがあります。

 - クリーク、ソーシャルグループ、ボットネットを表すソーシャルグラフのクラスターを識別し、各クラスターを特徴付ける情報と相互作用の性質を分類します。
 - アカウントの作成パターンを追跡し、異常なアクティビティで期間を特定します。
 - プラットフォーム内の帰属なしに再投稿された情報を識別し、ポスターが接続されていることに注意し、それらがどのように、変更されたかを分類します。

情報とユーザーがこれらまたは同様の手法によって分類されると、どのクラスのユーザーと情報が動作しているかを識別することが賢明かもしれません。
 - ポジティブな方法、つまり、情報の真実性を高め、コンテキストを追加し、それを検証して議論した後の情報を広め、これらの基準を満たしていないコンテンツを暴きまたはアドレス指定します。
 - 中立的な方法、すなわち、検証なしまたは社会的圧力に基づいて情報とコンテンツの広がり、複雑な状況を簡素化し、コンテキストを削除したり、意味を変更せずに良性またはユーモラスな方法でコンテンツを変更したり、ポジションや紛争を強化したり、紛争を増幅したりすることなく、ドラマや紛争を増幅します。
 - 否定的な方法、すなわち、特定のアジェンダに利益をもたらす情報とコンテンツの拡散は、その真実性に関係なく、文脈を削除するか、特定のポジションをサポートするために情報またはコンテンツを不正に変更し、ドラマと対立を標的とする方法でドラマと紛争を増幅します。あなたが持っている視点。

最初にユーザーとコンテンツをクラスターに分割し、次にこれらのクラスターの分類をこのように分割することにより、アクセスできるソーシャルグラフの外部から取得する必要がある情報の量を大幅に削減することに注意する必要があります。

「情報の真実性」や「不正に変更された情報」などを定量化するには、コンテンツの分類を支援するために外部ソースから情報を取得する必要があります。これは困難な問題であり、その情報を検証するために、主張の原因、歴史的信頼性、およびそれらの情報源が持っている根本的な関心とインセンティブを手動で検討するために、信頼できる人間の研究者がおそらく必要です。馴染みのないソースを評価するための再現可能なプロセスの適切な要約は、次の場合があります。

  - ただし、多くのソースを特定している場合、確認している情報源と同様の主張をし、その中の主要なソースを特定しようとします。
  - これらの主要な情報源の歴史を調べて、彼らはあなたが独立して検証できるという主張をしましたか？そうでない場合、それは請求を確認するのが難しいためですか、それとも請求の解放性のためですか？
  - これらの情報源のつながりと所属を調べてください、彼らは彼らの主張をするという明確なインセンティブを持っていますか？もしそうなら、他の場所に反訴もありますか？

ただし、プロパガンダと誤った情報のほとんどの現実の例では、偽情報パイプラインの「エントリ」レベルでの衝撃値にのみ虚偽の情報が使用されているため、究極の目標は通常、グループとグループとの間により永続的な分離を作成することです。アウトグループ、それらの定量化の品質は、私たちの分類を助けることができますが、それらにとって重要ではないかもしれません。代わりに、1つまたは2つの検証済みの事実点のみに基づいて、ほとんどの誤報と偽情報を分類し、検証済みの情報に対して誤った情報のソース（修正または虚偽の情報、またはプロパガンダ（必ずしも必ずしも）として積極的かつ確実に否定的に振る舞うクラスターを分類することができます。修正された情報ですが、真実全体にわたって特定の位置または視点をサポートするための現実のフィルタリング）。

このスキームには、それがゲイルドまたは操作につながる可能性のあるギャップがある可能性があります。アクションまたはポリシーを作成します。
There have been various attempts to identify and address misinformation and propaganda on contemporary social media platforms, some of the techniques that have been used include:

- Identifying clusters in the social graph, representing cliques, social groups, and botnets, and then classifying the nature of the information and interaction that characterizes each cluster. 
- Tracking patterns of account creation and identifying periods of time with unusual activity.
- Identifying information that is reposted without attribution within platforms, noting that posters are connected, and then classifying how and if they were modified.

Once information and users are classified by these, or similar techniques, it may be prudent to identify which classes of users and information are behaving in a:
- Positive way, ie, increasing the veracity of information, adding additional context, spreading information after verifying and discussing it, and debunking or addressing content that does not meet these criteria. 
- A neutral way, ie, spreading information and content without verification or based on social pressures, simplifying complex situations and removing context, modifying content in a benign or humorous way without altering it's meaning, or amplifying drama or conflict without debunking or verifying any position.
- A negative way, ie, spreading information and content that benefits a specific agenda, regardless of it's veracity, removing context or fraudulently modifying information or content to support a specific position, amplifying drama and conflict in a way that specifically targets groups that oppose the viewpoints you hold.

It should be noted that by first dividing users and content into clusters and then breaking the classifications of those clusters down in this way, we significantly reduce the amount of information we need to retrieve from outside of the social graphs we have access to. 

For quantifying things like "the veracity of information" and "fraudulently modified information" we need to retrieve information from external sources to help classify content. This is a difficult problem, and will likely need trusted human researchers to manually look into the sources of claims, their historical reliability, and any underlying interests and incentives those sources have, in order to verify that information. A good summary of a repeatable process for evaluating unfamiliar sources could be to:

 - Identify however many sources make a similar claim to the one you are verifying, and try to identify any primary sources among them.
 - Look into the history of these primary sources, have they made any claims that you can independently verify? If not, is that due to the difficulty of verifying the claim, or is it due to the unverifiability of the claim? 
 - Look into the connections and affiliations of these sources, do they have an explicit incentive to make their claims? If they do, are there any counterclaims elsewhere that can also be verified? 

However, since in most real world examples of propaganda and misinformation, false and unverified information is only used for shock value at the "entry" level of a disinformation pipeline, and the ultimate goal is usually to create a more permanent seperation between the ingroup and the outgroup, the quality of those quantifications can help our classifications, but may not be critical for them. Instead, we can classify most misinformation and disinformation solely based on one or two verified points of fact and then classify clusters of users that actively and reliably behave negatively towards verified information as sources of misinformation (modified or false information,) or propaganda (not necessarily modified information, but a filtering of reality to support a specific position or viewpoint over the whole truth). 

There are likely gaps in this scheme that could lead to it being gamed or manipulated to censor or harm benign or dissident minority activities, so it is important to seek the aid of misinformation or harm reduction experts before you use the outputs of this scheme to enact any action or create any policy.