EFE

Investigadores de la Universidad de Granada y del Imperial College London emplean técnicas de Inteligencia Artificial para detectar informaciones falsas, "bulos" que descubren con un análisis matemático que ha permitido diseñar un sistema informático para reconocerlos. 

La investigación responde al auge de las "fake news", un término importado para hablar de noticias falsas que se han popularizado por su impacto y la desinformación que han generado desde redes sociales en diversos acontecimientos políticos y sociales como el referéndum del Brexit o las elecciones generales en España de abril de 2019.

Los investigadores Miguel Molina Solana y Juan Gómez Romero, del departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Granada (UGR), junto a varios colaboradores del Imperial College London, han presentado un estudio sobre el uso de Inteligencia Artificial para detectar estas noticias falsas en Twitter.

El trabajo, que ha publicado la revista internacional IEEE Access y del que ha informado la Universidad de Granada en un comunicado, analiza matemáticamente qué características presentan los mensajes en Twitter que contienen información falsa y propone un sistema informático para detectar mentiras o bulos.

El enfoque se aleja de los sistemas de comprobación periodística, que requieren un ingente trabajo de verificación de datos y revisión de hemeroteca.

"Analizar el contenido de los tuits de forma automática es muy complicado, ya que requiere estudiar si el autor está simplemente siendo irónico o realmente está intentando hacer pasar una noticia falsa como verdadera", ha añadido Molina, que ha recalcado que la Inteligencia Artificial puede ayudar en esta tarea.

Los investigadores decidieron utilizar, junto al contenido del tuit, los datos disponibles sobre el mismo y sobre su autor -los metadatos-, para tener en cuenta el número de seguidores en el momento de publicar, la fecha de registro en la red social o la cantidad de mayúsculas e iconos utilizados.

"Los experimentos han mostrado que los usuarios que distribuyen información falsa de manera intencionada tienen un comportamiento diferente a los normales", ha apuntado Molina, que ha detallado que ese comportamiento anómalo aparece en propiedades que se pueden medir como el número de contactos o de tuits favoritos.

El estudio apunta qué características pueden usarse para ayudar a detectar de manera automática noticias potencialmente falsas.

El trabajo utiliza datos de Twitter sobre las elecciones presidenciales de 2016 en Estados Unidos recopilados por los propios autores y los hallazgos se han presentado además en la conferencia Truth and Trust Online que han organizado en Londres Twitter, Facebook y la Universidad de Cambridge, entre otros.