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Científicos del MIT y Qatar entrenan ordenadores para detectar noticias falsas

Por: webmaster

Esto, aunque es bastante bueno, también tiene su lado negativo y es que es muy difícil dar con la fuente original de alguna información.

En este sentido, las noticias falsas surgen casi con la misma facilidad que las noticias reales lo que también hace que el medio se preste para difundir información distorsionada o de cero veracidades.

Ante una problemática de esta magnitud, un grupo de científicos del MIT ha decidido acabar con la difusión de falsa información a través de herramientas ofrecidas a los propios ordenadores.

El proyecto es llevado a cabo por el Laboratorio de Ciencia e Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIY) y se centra en orientar a la inteligencia artificial hacia un papel de vigilante de manera que pueda descubrir los sitios webs que tienden a publicar noticias de dudosas fuentes o poca credibilidad.

Otras investigaciones

El Instituto de Investigación de Computación de Qatar (QCRI) también está colaborando con el desarrollo de este trabajo de investigación.

En este proceso se basan en la teoría de que, si un sitio web ha publicado noticias falsas alguna vez, lo más probable es que lo haga de nuevo, al menos así expresó el doctor Ramy Baly del MIT en el comunicado.

Considerando que el sistema de los algoritmos muestra más efectividad al trabajar con webs completas en lugar de sitios pequeños o historias cortas, los investigadores se inclinaron por rastrear la fiabilidad de los sitios webs o medios de comunicación digitales por completo, en lugar de trabajar directamente con las noticias.

La técnica se parece a muchas que han impulsado otros investigadores con la intención de educar a los usuarios en la detección de noticias falsas. En una prueba realizada, se pudo comprobar que el sistema cumple una precisión de aproximadamente el 65 % en la detección de noticias falsas.

La herramienta utiliza la técnica de aprendizaje automático que es conocida como “máquinas de vectores de soporte” la cual sirve para predecir cómo se clasifican la organización de medios según Media Bias/Fack Check.

Sobre los procedimientos

La organización mide el nivel de contenido deseado y el sesgo político de diversos sitios webs teniendo en cuenta elementos como el contenido, la presencia en Twitter y la descripción del medio en Wikipedia, entre otros factores influentes.

Los sitios más propensos a publicar noticias falsas hacen mayor uso del lenguaje emocional, además tienen descripciones menos extensas en Wikipedia en comparación con otros medios de gran prestigio.

Otro factor determinante son los sitios con URLs sumamente largas y un tanto complejas, lo que pone en duda su fiabilidad.

Cuando las pruebas hayan sido superadas, el proyecto planea ampliar su capacidad del sistema de idiomas (por el momento solo trabaja con el inglés) en el futuro para incluir el islámico y probar con la detección de noticias religiosas e ideológicas de manera de ayudar con la detección de contenido terrorista y de manipulación política.

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