Actualizado: 20:48 CET
Domingo, 17/11/2019

Granada

Inteligencia artificial para detectar noticias falsas en Twitter

Un grupo de investigadores de la Universidad de Granada (UGR) y el Imperial College de Londres han empleado estas técnicas

  • Universidad de Granada.

Un grupo de investigadores de la Universidad de Granada (UGR) y el Imperial College de Londres han empleado técnicas de inteligencia artificial para detectar noticias falsas a través de la red social Twitter, donde analizan matemáticamente qué características presentan los mensajes que contienen información que no es veraz.

Según ha informado la UGR en una nota, los científicos han propuesto también un sistema informático de detección de estas 'fake news', en el marco de un trabajo publicado en la revista internacional IEEE Access.

Los investigadores Miguel Molina Solana y Juan Gómez Romero, del departamento de Ciencias de la Computación de la UGR, junto a varios colaboradores del Imperial College London, han presentado un estudio que parte de un enfoque diferente a las aproximaciones periodísticas habituales del 'fact checking', que requieren un ingente trabajo de verificación de datos y revisión de hemeroteca.

Aunque la inteligencia artificial puede ayudar en esta tarea, Miguel Molina ha señalado que "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".

Por ello, en este trabajo los investigadores han decidido utilizar, aparte del contenido del tuit, los datos disponibles sobre el mismo y sobre su autor, esto es, los conocidos como metadatos. Por ejemplo, se revisan 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.

Según ha destacado Molina, "los experimentos han mostrado que los usuarios que distribuyen información falsa de manera intencionada tienen un comportamiento diferente a los normales". Ha añadido que "este comportamiento anómalo se manifiesta a través de propiedades fácilmente medibles, como el número de contactos o de tuits marcados como favoritos del autor".


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.

El trabajo utiliza datos de Twitter sobre las elecciones presidenciales de 2016 en Estados Unidos recopilados por los propios autores. Los hallazgos de la investigación han sido también presentados en la conferencia 'Truth and Trust Online', celebrada recientemente en Londres y organizada, entre otros, por Twitter, Facebook y la Universidad de Cambridge.

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