Chile es uno de los países que cuenta con una gran actividad a través de las populares redes sociales como Facebook y Twitter. Y ello fue precisamente lo que llamó la atención de Marcelo Mendoza, académico del Departamento de Informática del Campus Santiago de la Universidad Santa María quien, junto a colegas de la Universidad de Chile y de la Qatar Foundation for Research, desarrolló un método para descifrar información falsa que se publica en estas plataformas.
Dicho proyecto se enfocó precisamente en lo que sucedió a través de Twitter durante el terremoto del 27- F en nuestro país, con el objeto de buscar información valiosa que hubiera circulado por la red social de 140 caracteres durante el movimiento telúrico y los días posteriores. De esta manera, se creó un análisis descriptivo en donde se identificaron las tasas de uso de la red, los temas más comentados y la cantidad de usuarios activos.
Según Mendoza, esos datos fueron muy importantes, ya que determinaron que Twitter se haya convertido en un medio alternativo de comunicación e información, puesto que los medios formales vieron interrumpidas sus funciones.
Ante esta circunstancia de crisis, fue entonces que se determinó el gran impacto de la red social para la población. Y en el análisis de todo aquello que se había propagado en torno al terremoto, se clasificaron y midieron las características de eventos falsos que se habían divulgado, tal como el hundimiento del Huáscar, y de acontecimientos verdaderos, tal como el tsunami de Juan Fernández.
Y es que el académico explica que los tweets falsos tienen un comportamiento distinto a aquellos que son veraces. Por ejemplo, la profundidad de propagación de los tweets falsos es mucho menor que la de los verdaderos. Según Mendoza eso “nos indica que los colectivos humanos tienden a aplicar el sentido común al momento de retuitear”. Y ello viene a ser un gran descubrimiento considerando todo el ruido y los intereses individuales que se publican en estas plataformas.
Otro hallazgo fue establecer que, en situaciones de emergencia, como un terremoto, los tuiteros tienden a ser mucho más cuidadosos con la información que propagan.
Con todos estos datos, Mendoza y sus colegas pudieron desarrollar una máquina que identifica los eventos creíbles de los que no lo son, la cual está basada en métodos de inteligencia artificial que permiten extraer características de los acontecimientos en tiempo real. De este modo, realiza estimaciones de credibilidad al respecto con un 0,86 AUC de tasa de acierto, en una escala donde 1 AUC es perfecto.
Nuevo estudio, más información
Los resultados de este proyecto que contempla el estudio de Twitter y la máquina de predicción se publicaron el año 2011. Sin embargo, actualmente Marcelo Mendoza se encuentra desarrollando un nuevo sistema que será más preciso a la hora de caracterizar la información.
Lo novedoso de este estudio financiado por Fondecyt de inicio en investigación, proyecto que comenzó en octubre de 2012 y finalizará a fines del 2014, es que realizará un análisis de las características del comportamiento de las redes sociales, pero, a diferencia del estudio anterior, éste se enmarcará en situaciones de normalidad. Ello implica diversas técnicas de muestreo para extraer información, puesto que hay una mayor dispersión de los temas.
Además, en esta ocasión, el proyecto contempla un análisis para reconocer más allá de si la información publicada en Twitter es verdadera o falsa. Ahora se pretende identificar más características como saber si los tweets son creíbles y/o manipulados editorialmente.
Sumado a ello, este nuevo estudio integra un análisis de texto de noticieros que abordaron las elecciones presidenciales de Estados Unidos en la televisión digital norteamericana. Esto con el objeto de crear métodos que permitan distinguir entre información factual o de opinión.
