El incremento de las noticias falsas, es realmente preocupante, puesto que estas desencadenan cualquier cantidad de conflictos por nada. La razón, se debe principalmente a la forma y la velocidad en la que se propaga esta noticia en la web, mediante redes sociales o aplicaciones de mensajería, las fake news, se pueden difundir tan rápido, incluso antes de que cualquier humano pueda desmentirla.
En este sentido, un grupo de investigadores de la Universidad de Michigan, desarrollaron un sistema basado en Inteligencia Artificial y han demostrado que es comparable y, «a veces, mejor que los humanos» para identificar correctamente las noticias falsas.
El sistema, es basado en algoritmos que identifican señales lingüísticas reveladoras en las fake news.
«Puedes imaginar cualquier cantidad de aplicaciones para esto en un sitio de noticias o redes sociales«, dijo Rada Mihalcea, el profesor de informática e ingeniería de U-M detrás del proyecto, y añadió:
Podría proporcionar a los usuarios, una estimación de la confiabilidad de historias individuales o un sitio de noticias completo. O podría ser una primera línea de defensa en un sitio de noticias, marcando historias sospechosas para su posterior revisión. Una tasa de éxito del 76 por ciento deja un margen de error bastante grande, pero aún puede proporcionar información valiosa cuando se usa junto con los humanos .
Para el estudio, se puso en contacto con los participantes, reclutados con la ayuda de Amazon Mechanical Turk, a quienes se les pagó para convertir noticias breves y reales, en noticias similares pero falsas, imitando el estilo periodístico de los artículos.
«Así es como la mayoría de las noticias falsas reales se crean,» dijo Mihalcea, por personas que las escriben rápidamente a cambio de una recompensa monetaria.
Al final del proceso, el equipo de investigación tenía un conjunto de datos de 500 noticias reales y falsas.
Luego, alimentaron estos pares de historias etiquetadas con un algoritmo que realizó un análisis lingüístico, mediante aprendizaje automático.
Enseñándose a sí mismo a distinguir entre las noticias reales y las falsas.
Finalmente, el equipo convirtió los algoritmos en un conjunto de datos de noticias reales y falsas extraídas directamente de la web, con una tasa de éxito del 76%.
El estudio se titula «Detección automática de noticias falsas«, y Milhacea afirma que puede ser usado por cualquiera para desarrollar un sistema similar.
