Científicos del MIT y Qatar entrenan ordenadores para detectar noticias falsas

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Las redes sociales han facilitado encontrar noticias con informes o datos de todo el mundo, lo que por un lado, puede ser bueno para ampliar nuestra cultura y mantenernos informados; pero, por otro lado, en muchas ocasiones resulta difícil dar con la fuente original de esa información, es ahí donde surgen las noticias falsas que se difunden como la pólvora por la red y son tan difíciles de erradicar. Un grupo de científicos del MIT se ha propuesto acabar con esta plaga de mentiras, dándoles las herramientas a los propios ordenadores. 

Este proyecto llevado a cabo por el Laboratorio de Ciencia e Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT), se centra en instruir a la inteligencia artificial para adoptar el papel de vigilante y descubrir las webs con tendencia a publicar noticias falsas. 

El trabajo de investigación se está desarrollando en colaboración con el Instituto de Investigación de Computación de Qatar (QCRI)“Si un sitio web ha publicado noticias falsas anteriormente, es muy probable que lo hagan de nuevo” explica en el comunicado el doctor Ramy Baly del MIT.

¿Qué es Fake News?

Los investigadores se decantaron por rastrear la fiabilidad de las webs o medios de comunicación al completo, en vez de centrarse en las noticias individualmente, debido a que el sistema de algoritmos podría funcionar mejor trabajando con webs completas que analizando historías cortas. 

La técnica es parecida a la que han impulsado otros investigadores que han intentado educar a personas en la detección de noticias falsas. Así, en una prueba, el sistema cumple una precisión de aproximadamente el 65% en la detección de noticias falsas

La herramienta utiliza la técnica de aprendizaje automático conocida como máquinas de vectores de soporte que aprende a predecir cómo se clasifican la organización de medios según Media Bias/Fact Check. Esta organización mide el nivel de contenido objetivo y el sesgo político de miles de sitios webs y tiene en cuenta tanto el contenido como otros factores que pueden ser, la presencia en Twitter y la descripción del medio en Wikipedía, entre otras. 

Los sitios con más posibilidades de publicar noticias falsas recurrren a un mayor uso del lenguaje emocional como se puede ver en la imagen superior, además sus descripciones en Wikipedia son menos extensas que las de los medios más respetables. Así como los sitios con URLs más complejas son también por lo general más dudosas.  

Una vez superadas las pruebas en inglés, el proyecto planea para el futuro ampliar la capacidad del sistema a otros idiomas como el islámico y probar con la detección de noticias religiosas e ideológicas que ayuden a la detección de contenido terrorista y de manipulación política, como los múltiples casos que se han encontrado en Facebook y Twitter