El número de seguidores, las mayúsculas y los iconos, datos para identificar las noticias falsas

101

La Universidad de Granada (UGR) ha realizado un estudio con el fin de detectar patrones en la publicación de fake news en Twitter. De la mano de Startup Fabula AI, que desarrolla tecnología con la que identificar información falsa, la institución académica ha desarrollado algoritmos de aprendizaje con los que identificar fake news, pudiendo procesar conjuntos de datos muy grandes y complejos.

fake-news

Para ayudar en la detección de estos patrones, la Universidad de Granada junto al Imperial College de Londres ha analizado las características de diferentes tweets para detectar cuáles son noticias falsas y cuáles no. En este proyecto, han participado los investigadores Miguel Molina Solana y Juan Gómez Romero, pertenecientes al departamento de Ciencias de la Computación de la UGR.

El resultado de esta unión ha derivado en un estudio sobre el uso de la Inteligencia Artificial para detectar fake news en Twitter. El proyecto, analiza las características que presentan los tweets que incluyen información falsa y propone un sistema informático para la detección de noticias falsas. “Analizar el contenido de los tweets de forma automática es muy complicado, ya que requiere estudiar si el autor está siendo irónico o si realmente está intentando hacer pasar una noticia falsa como verdadera”, comenta Miguel Molina.

Además del contenido de los tweets, los miembros del equipo también analizaron los datos disponibles sobre el autor: el número de seguidores en el momento que publicó el tweet, la fecha de registro en Twitter 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”, continúa Molina. Además, la investigación revela que las fake news suelen incluir información más polarizada, novedosa e impactante con el objetivo de captar la atención de los usuarios.