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Las mayúsculas y los iconos, las claves para identificar las 'fake news'

Las mayúsculas y los iconos, las claves para identificar las 'fake news'

La Universidad de Granada estudia cientos de tuits para detectar noticias falsas en Twitter

José Antonio González

Madrid

Lunes, 21 de octubre 2019, 07:17

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Google, Facebook y Twitter han encontrado un gran enemigo al que batir: las noticias falsas. Una bola gigante de nieve que no decrece con el paso de los meses, sino que sigue aumentando y no encuentran las herramientas para frenar el avance.

La famosa red de los 280 caracteres, Twitter, el pasado verano adquirió la 'startup' Fabula AI, dedicada al desarrollo de tecnología para la identificación de información falsa a través del reconocimiento de sus particulares patrones de difusión. Sus ingenieros han desarrollado algoritmos de detección de 'fake news' (noticias falsas) basados en el «aprendizaje profundo geométrico», que permite procesar conjuntos de datos tan grandes y complejos que las técnicas de aprendizaje automático tradicionales no suelen tener éxito.

Un paso más allá ha ido la Universidad de Granada junto con el Imperial College de Londres. Investigadores de ambos institutos han analizado las características de los tuits para detectar cuáles son noticias falsas y cuáles no. Los investigadores Miguel Molina Solana y Juan Gómez Romero, del departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Granada (UGR), junto a varios colaboradores del Imperial College London, han presentado un estudio sobre el uso de Inteligencia Artificial para detectar estas noticias falsas en Twitter.

El trabajo, publicado en la revista internacional 'IEEE Access', analiza matemáticamente qué características presentan los tuits que contienen información falsa, y propone un sistema informático para detección de 'fake news'. «Analizar el contenido de los tuits de forma automática es muy complicado, ya que requiere estudiar si el autor está simplemente siendo irónico o realmente está intentando hacer pasar una noticia falsa como verdadera», señala el investigador Miguel Molina.

Aparte del contenido del tuit, los miembros del equipo analizaron los datos disponibles sobre el mismo y sobre su autor, como por ejemplo el número de seguidores en el momento de publicar, la fecha de registro en la red social o la cantidad de mayúsculas e iconos utilizados. «Los experimentos han mostrado que los usuarios que distribuyen información falsa de manera intencionada tienen un comportamiento diferente a los normales», añade Molina.

En consecuencia, estas características pueden usarse para ayudar en la identificación automática de noticias potencialmente falsas. La investigación también revela que las 'fake news' suelen incluir información más polarizada, novedosa e impactante con el propósito de atraer la atención del lector.

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