Blog

Una inteligencia artificial predice quién es propenso a emitir ‘fake news’


¿Es posible que una inteligencia artificial señale las cuentas de Twitter más propensas a publicar información poco fiable? Este fue el punto de partida de varios investigadores de la Universidad de Sheffield. Con una precisión del 79,7 %, su algoritmo señalaba con éxito la probabilidad de que alguien compartiese una cuenta de dudosa confiabilidad. ¿Adiós a las fake news?

Qué son las ‘fake news’

Las fake news, o noticias falsas, son un tipo de bulo en forma de noticia que ha sido diseñado para desinformar, engañar o inducir al error. El aumento a lo largo de los últimos años de estas noticias sin fuentes ni hechos detrás supone un auténtico problema a la hora de obtener información legítima. Y, de hecho, amenazan los sistemas democráticos al introducir conflicto social.

Cómo se detecta una ‘fake new’

Separar las noticias reales de las falsas es cada vez más complicado, aunque existen formas de detectarlas, como que no tengan fuentes fiables. Este artículo es un ejemplo de buena praxis informativa: en el primer párrafo, aparece el comunicado oficial de la universidad donde se hizo el estudio, y este aparecerá en el siguiente apartado también mediante URL. La transparencia y trazabilidad es clave para detectar bulos, dado que estos no cuentan con fuentes fiables.

Cómo saber qué personas tienen más posibilidades de emitir y compartir ‘fake news’

A menudo se detecta una fake new porque viene de una fuente poco confiable, como una cuenta de Twitter recién abierta, sin fotografía ni información personal, o con pocos seguidores. Estas cuentas bots son muy frecuentes en todas las redes sociales, aunque a veces se trabaja el perfil usando rostros falsos.

En otras ocasiones, las fake news hacen uso de las cadenas de mensajes e instan a ser compartidas a través de WhatsApp. Como viene de un amigo, se tiende a confiar en su veracidad. Por eso lo mejor es ignorar las cadenas de mensajes y buscar la fuente original. Y si se detecta el error, corregir al interlocutor.

Hace tiempo que Acer trabaja junto a Junior Report en materia de formación para detectar estos bulos con cursos específicos y la Beca ACER-RED. A través de ella, ayuda a los alumnos a observar la actualidad con espíritu crítico, clave para el trabajo periodístico.

Este trabajo es cada vez más flexible, y apenas hacen falta herramientas más allá de una buena conexión a internet y un buen dispositivo. Si este es portátil, ligero y tiene una batería de larga duración, como es el caso del Acer Swift 3, sin duda se logra una versatilidad importante a la hora de cubrir noticias.

Inteligencia artificial para detectar posibles emisores de ‘fake news’

El artículo científico que se mencionaba arriba se titula ‘Identificar a los usuarios de Twitter que vuelven a publicar fuentes de noticias poco fiables con información lingüística’ y básicamente consiste en analizar patrones para dar con cuentas poco confiables que ignorar e incluso bloquear.

Según dicho artículo, al parecer muchos dispensadores de fake news tienen un comportamiento similar. Hacen ruido de una forma parecida. Y esta forma puede ser detectada gracias a técnicas de inteligencia artificial, que analiza técnicas como el clickbait, la presencia de teorías de la conspiración o el uso de términos generalistas incitadores de polémica para catalogar tuits.

Este método permite crear un modelo que es capaz de determinar la probabilidad de que una cuenta de Twitter esté vertiendo fake news a la red. Y, aunque sin duda el modelo puede mejorar, su tasa de éxito actual ya permite su uso como filtro de trolls.

En InGET by Acer | ¿Puede la inteligencia artificial ayudar a superar una pandemia?

En InGET by Acer | La inteligencia artificial llegará a Microsoft Word

Imágenes | iStock/lukutin

alma-landri

Alma Landri

Leave a Reply


Your email address will not be published. Required fields are marked *