アフリカ

AI

WEF Global Risks Report 2026:偽情報リスクが第2位に急浮上——ニュース信頼40%、deepfakes選挙介入、AIとの相互強化

WEF Global Risks Report 2026が1,300人超の専門家調査で偽情報・誤情報を前年第10位から第2位に位置づけ。ニュース信頼度が40%に低下、米国でソーシャルメディアが主要ニュースソース化、2024年選挙でのdeepfakes影響、10年後にAI悪影響が第5位へ急上昇し偽情報と相互強化する構造を詳述。
情報操作

スーダン紛争における情報操作の実証分析:Thomson Foundation報告が明らかにしたEl Fasher攻防戦の情報戦

Thomson Foundation報告書「Information Manipulation in Sudan」は2025年9-10月のEl Fasher攻防戦期における情報操作を実証分析。6,348投稿・8.9億リーチを対象にABCDE・DISARMフレームワークを適用し、RSFのAI生成コンテンツ戦術とSAFの量的圧倒戦略、UAE・ロシアなど外国アクターの関与を解明。
ジェンダー

FIMIは「外部脅威」ではなく民主主義のストレステスト:International IDEA 2025が示す4か国(ジョージア・南ア・韓国・米国)の制度侵食

International IDEA(2025)『Resisting Foreign Information Manipulation and Interference』を解説。ジョージア/南ア/韓国/米国の事例で、物語の移植、選管・司法・メディアへの信頼破壊、ジェンダー攻撃と立法・非常措置の接続を追う。
情報操作

Hybrid CoE Paper 27解説:ロシアのハイブリッド脅威を支える非国家主体(PMC・犯罪ネット・サイバー・偽情報・制裁回避)の多層構造

Hybrid CoE(2025年12月)Paper 27を解説。ロシアのハイブリッド脅威がPMC・犯罪ネット・ハクティビスト・PR企業・制裁回避の職能で実装され、国際法上の帰属判断が対策を遅らせる構造を追う。
気候

グローバル・サウス7事例で読む気候偽情報:Roots Fellowship/CAAD研究集(2025)が追う「省略・誤導・責任転嫁」

Roots Fellowship/CAAD(2025)『Roots-Powered Insights』を章別に解説。気候偽情報を「嘘の投稿」ではなく、制度・報道配分・権威・媒体条件・省略や誤導の仕組みとして捉える7事例を整理。
気候

インドの森林統計・補償植林・災害報道は何を隠すのか:気候偽情報と先住民の権利(Asia Centre 2025)

森林増の統計、補償植林やグリーンクレジット、災害の気候変動帰属、熱波死の不可視化──インドで「気候」言語が先住民の権利を削る仕組みをAsia Centre報告書で読む。
ファクトチェック

イタリアの偽情報はどう作動するか:事例・ナラティブ・対抗主体・法制度で読むEU DisinfoLab 2025年報告

EU DisinfoLab「Disinformation landscape in Italy」Version 2(2025年12月)を詳細紹介。Global Sumud Flotilla、国籍法改正レファレンダム、Pravda、メローニ偽装電話を軸に、分野別ナラティブ、対抗主体、法制度を整理。
気候

EUは気候偽情報の“空白”をどう埋めるのか――NewClimate Instituteの国際ブリーフが描く政策破壊の構造

NewClimate Instituteの2025年ブリーフをもとに、気候偽情報の国際構造とEUの対応を整理する。COP30、UN・G20・NATO文書、南ア・ブラジル・インドネシア事例から、政策正当性と情報インテグリティを検証し、安全保障の視点も含める。
情報操作

Putin, Permafrost, and Propaganda:ロシアの気候情報操作が組み立てる戦略空間

ロシアの気候情報操作を体系化した2025年CCS報告書を分析。科学否認、災害利用、北極圏軍事化、アフリカ介入、欧州エネルギー転換妨害、極右文化戦争への統合まで、国家戦略としての構造を精密に再現する。
AI

AI基盤の非対称性──世界銀行『Digital Progress and Trends Report 2025』が描く四層構造と国際格差

世界銀行『Digital Progress and Trends Report 2025』を基に、AI基盤を構成する4C(Connectivity・Compute・Context・Competency)の国際的偏在を分析。small AI の位置づけ、データ・制度・人材の構造差、ハイパースケール化する計算資源、AIリスクとしての誤情報の扱いを実証的に整理する。