Inteligencia artificial: herramienta clave para identificar y combatir las fake news

Una vez que la IA clasifica la veracidad de contenidos, utilizará la minería textual para automatizar la búsqueda en fuentes con noticias similares, que potencialmente recibirán la misma clasificación.

En los últimos años, hemos observado un cambio en las estrategias de campaña electoral de diferentes candidatos políticos de la región. En lugar de buscar alinear a los votantes con sus proyectos políticos e ideologías, lo que se observa son ataques directos a los opositores. Esta estrategia es aún más dañina cuando existe la creación y propagación de noticias falsas, un escenario cada vez más recurrente.

Es responsabilidad de los involucrados en las campañas, independientemente de su posición política, asegurar el acceso a información veraz para que los ciudadanos puedan hacer su elección de manera consciente e informada. Sin embargo, lo que se observa es una explosión de materiales con contenido falso. Las redes sociales fueron aliadas en este sentido, ya que permiten la rápida propagación de esta información sin la adecuada validación.

Por esta razón, se espera que las autoridades muestren acciones reactivas para identificar y combatir este tipo de contenido. En este caso, puede ser un desafío rastrear el origen de estos materiales. Por eso, la Inteligencia Artificial (IA) puede ser una poderosa aliada para analizar las noticias difundidas en portales, como perfiles de redes sociales, publicaciones, blogs, entre otros.

Cómo identificar Ias noticias falsas

Un punto de partida para investigar posibles noticias engañosas son los informes de los lectores. Las técnicas de minería de textos son capaces de analizar estos contenidos clasificándolos como verdaderos, parcialmente verdaderos o falsos. Para eso, la IA debe comparar los hechos descritos en el portal bajo análisis con la información presente en otros portales, buscando identificar unanimidad al respecto. Si hay desacuerdo entre los medios, entonces la credibilidad de cada uno podría usarse como criterio de decisión. En este caso, la veracidad podría estimarse en función de la cantidad de noticias falsas emitidas por ese portal en el pasado.

Así, una vez clasificada la veracidad de ese contenido, se utilizará la minería textual una vez más para automatizar la búsqueda en otros portales que contengan noticias similares y que potencialmente recibirán la misma clasificación.

Identificar el origen y combatir la difusión de noticias falsas

Después de identificar los portales que tienen noticias falsas, es necesario extender la identificación a otros que propagan o replican este tipo de contenido.

Para este propósito se pueden utilizar técnicas de redes de relaciones. En este caso, los portales serían los nodos de una red y los enlaces podrían ser hiperlinks o menciones contenidas en los textos que conducen a otros portales.

Las medidas de centralidad cuantifican la importancia de un portal (nodo) dentro de una red de noticias. Los portales clasificados como “Hubs” apuntan a varios otros portales relevantes, mientras que los portales “Autoridades” son aquellos a los que apuntan diferentes medios. De este modo, cuando se identifican noticias engañosas en un medio, es importante detectar qué portal cumple el rol de Autoridad dentro de esa red, que podría ser un potencial creador de contenido falso, ya que varios otros portales lo señalan como fuente de la información.

Además, es posible identificar los portales involucrados en la propagación de contenidos inapropiados, a través de la detección de comunidades en red de relación. La detección de comunidad tiene como objetivo dividir una red de noticias en comunidades más pequeñas de manera que los sitios dentro de una comunidad estén más densamente conectados entre sí que con los portales de diferentes comunidades.

Las páginas que difunden información falsa tienden a enlazar más densamente usándose entre sí como fuente de información, y más raramente referenciando portales pertenecientes a otras comunidades. De esta forma, es posible identificar qué comunidades están compuestas por sitios que difunden noticias engañosas, actuando de forma proactiva y estratégica en todos los elementos pertenecientes a dichas comunidades que propagan contenidos falsos.

Ciertamente, la tecnología y las redes sociales pueden ser usadas con fines políticos de diversas formas y no debemos interpretarlos como enemigos del sistema electoral. Si han sido mal utilizados, es la responsabilidad de las autoridades revertir este escenario, utilizando estos recursos tecnológicos como aliados para estimular campañas electorales que sigan los preceptos legales y éticos que rigen en el país, con la lucha contra los contenidos engañosos.

Por Aline Riquetti Emídio, especialista en Prevención de Fraude y Soluciones de Inteligencia Artificial de SAS



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