¿Puede la IA combatir las noticias falsas?

El fenómeno de las “noticias falsas” puede haber capturado la imaginación de los estadounidenses durante la campaña presidencial de 2016 y la posterior investigación de los intentos de Rusia de cambiar la elección de Donald Trump utilizando noticias falsas en Facebook, entre otros esquemas.

La verdad es que las noticias falsas o falsas han existido como una herramienta durante un tiempo y por muchos para difundir teorías de conspiración y propaganda durante muchos años antes de las elecciones de 2016. Los sitios web, incluidos InfoWars y Brietbart, entre otros, han estado difundiendo noticias falsas que respaldan sus agendas.

Sin embargo, se ha convertido en un problema político y social desde las elecciones y el pobre Facebook se ha convertido en el símbolo de los sitios web que cayeron en la trampa.

Recientemente, la compañía de redes sociales ha admitido sus errores y ha tratado de hacer las cosas bien con sus suscriptores. Ahora está marcando artículos de noticias falsos que van a los miembros de Facebook a través de su fuente de noticias. Está utilizando IA para lograr esto.

La empresa está utilizando IA para identificar palabras o frases que podrían significar que un artículo es realmente falso. Los datos para esta tarea se basan en los artículos que los miembros de Facebook han marcado individualmente como historias falsas.

La tecnología actualmente utiliza cuatro métodos para detectar noticias falsas. Incluyen:

  • Puntuación de páginas web. El primero en utilizar esta técnica fue Google. Utiliza hechos para crear una puntuación para los sitios web. Obviamente, puntuar sitios web es un acto en curso. Sin embargo, como lo ha estado haciendo Google, la tecnología ha crecido significativamente.
  • Pesar hechos. Este método utiliza motores de procesamiento de lenguaje natural para revisar el tema de las historias. La IA que usa otros modelos descubre si otros sitios informan los mismos hechos.
  • Predecir reputación. Esta técnica se basa en la inteligencia artificial que utiliza análisis predictivos y aprendizaje automático para pronosticar la reputación de los sitios web al considerar una serie de características, incluido el nombre de dominio y la clasificación web de Alexa.
  • Descubre Palabras Sensacionales. Los defensores de las noticias falsas han utilizado titulares sensacionalistas para captar el interés de una audiencia potencial. Esta técnica descubre y marca titulares de noticias falsas utilizando análisis de palabras clave.

La detección real de este tipo de artículos por parte de la IA es una tarea difícil. Por supuesto, el análisis de big data está involucrado, pero también se refiere a la veracidad de los datos. Identificarlo está realmente involucrado con la determinación de la verdad de los datos. Esto se puede hacer utilizando el método de ponderación de hechos. ¿Qué sucede si aparece un artículo de noticias falsas en cientos de sitios web al mismo tiempo? Bajo esta circunstancia, el uso de la técnica de sopesar los hechos puede hacer que AI determine que la historia es legítima. Quizás usar el método de predecir la reputación junto con la ponderación de los hechos pueda ayudar, pero aún podría haber problemas. Por ejemplo, los sitios web de fuentes de noticias fiables que no se toman el tiempo de verificar una noticia podrían recogerla asumiendo que es cierta.

Es obvio que el uso de IA para identificar estos artículos necesita más desarrollo. Varias organizaciones están involucradas en mejorar la capacidad de la IA. Uno de esos establecimientos que está involucrado es la Universidad de West Virginia.

El Reed College of Media, en cooperación con el Benjamin M. Statler College of Engineering and Mineral Resources de la Universidad de West Virginia, ha creado un curso que se centra en el uso de IA para identificar artículos de noticias falsos.

Los estudiantes de último año que toman un curso electivo de ciencias de la computación están trabajando en equipos para desarrollar e implementar sus propios programas de IA y también están involucrados en el proyecto.

Otro grupo conocido como Fake News Challenge también está buscando una forma en que la IA combata con éxito las noticias falsas. Es una organización de base de más de 100 voluntarios y 71 equipos de la academia y la industria para abordar el problema de las noticias falsas. Está desarrollando herramientas para ayudar a las personas a verificar los hechos e identificar noticias falsas.

A medida que las organizaciones trabajan para mejorar la IA para encontrar estas historias, hay una variedad de herramientas disponibles para asestarles un golpe. Éstos incluyen:

  • Spike, que identifica y predice historias virales y de ruptura, y usa big data para predecir qué impulsará el compromiso.

  • Hoaxy, que es una herramienta que ayuda a los usuarios a identificar sitios web de noticias falsas.

  • Snoopey, que es un sitio web que ayuda a identificar artículos de noticias falsos.

  • CrowdTangle, que es una herramienta que ayuda a monitorear el contenido social.

  • Meedan, que es una herramienta que ayuda a verificar noticias de última hora en línea.

  • Google Trends, que monitorea las búsquedas.

  • La Decodes de Le Monde, que es una base de datos de noticias falsas y sitios web de noticias reales.

  • Pheme, que es una herramienta que verifica la veracidad del contenido generado por el usuario y en línea.

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