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¿Cómo la Inteligencia Artificial nos ayuda a detectar noticias falsas?

Los algoritmos impulsados por Inteligencia Artificial pueden analizar miles de cuentas en minutos y extraer datos clave como el número de seguidores.

¿Cómo la Inteligencia Artificial nos ayuda a detectar noticias falsas?

Las noticias falsas o ‘fake news’ son el pan de cada día en Internet. No importa el país o el acontecimiento, siempre hay noticias falsas alrededor de un hecho y esta problemática ha ido en aumento gracias a la infodemia, es decir, al exceso de información en línea.

La pandemia por COVID-19 sigue generando infinidad de ‘fake news’, incluso la Organización Mundial de la Salud (OMS) alertó sobre esto, pues “la información errónea y falsa puede perjudicar la salud física y mental de las personas, incrementar la estigmatización, amenazar los valiosos logros conseguidos en materia de salud y espolear el incumplimiento de las medidas de salud pública, lo que reduce su eficacia y pone en peligro la capacidad de los países de frenar la pandemia”.

Los algoritmos impulsados por Inteligencia Artificial pueden analizar miles de cuentas en minutos y extraer datos clave como el número de seguidores, el tipo y frecuencia de las interacciones, e incluso los sentimientos expresados en los comentarios, entre otros patrones que permiten saber si la cuenta de origen se trata de un ‘bot’ o un usuario real.

Además, tecnologías como el Procesamiento de Lenguaje Natural tienen la capacidad de analizar el contenido de la noticia para detectar inconsistencias, el tipo de argumento o hasta contrastar con noticias fidedignas para saber si las fuentes de información utilizadas en la nota realmente dijeron lo que consta ahí o si trata de una tergiversación del discurso.

¿Cómo identificar las ‘fake news’?

Las ‘fake news’ son cada vez más sofisticadas y difíciles de detectar, algunas incluso ponen como fuente de información a organismos reales, o personajes políticos o públicos, pero el contenido es totalmente ficticio. Otras más, inventan sus propias fuentes de información y sus argumentos suelen ser tan convincentes que muchas veces el usuario de internet no cuestiona su autenticidad, o no busca más información puesto que considera que la noticia está bien argumentada, por ello la considera real y la difunde.

Algunas de estas noticias son creadas con herramientas de Deep Learning muy sofisticadas que son capaces de desarrollar textos con una coherencia y una calidad tan alta como si las hubiera redactado una persona.

De acuerdo con la Guía básica para identificar noticias falsas (antes de mandarlas a tus grupos de WhatsApp) de la BBC, las fake news tienen el potencial de viralizarse, ya que se caracterizan por:

  • Ser sumamente impactantes y causar grandes sorpresas o rechazo.
  • Usualmente se enfocan en temas conspiratorios y que invitan a la desconfianza y alientan el miedo y odio.
  • Sus fuentes de información son ambiguas, cita personajes desconocidos o, en algunos casos, no cuenta con ellas.
  • Producir un reportaje toma tiempo, pero estas noticias suelen salir a flote mientras un acontecimiento es tendencia en redes sociales.

‘Fake news’ un problema de todos

Las ‘fake news’ suelen ser oportunistas y se cuelgan de grandes acontecimientos, como la pandemia, eventos deportivos o elecciones presidenciales para generar un mayor impacto, incluso recientemente, el presidente de Francia, Emmanuel Macron anunció la creación de una agencia para detectar ‘fake news’ y ‘bots’ sociales extranjeros que busquen intervenir en las elecciones de ese país.

Pero a pesar de que se generan con herramientas de IA, esta tecnología también es la clave para frenarlas. Por ello, todos los esfuerzos para realizar modelos estadísticos que permitan identificar ‘fake news’ son muy importantes, así como lo es entrenarlos y nutrirlos de datos para que tengan un mayor margen de acción y que incluso sean capaces de detectar noticias falsas con temáticas distintas para las que fueron entrenados.

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