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En México, las fake news sobre la pandemia han superado a la información veraz

Para librar la desinformación, las herramientas de aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden convertirse en un aliado.
mar 03 agosto 2021 06:00 AM
IA para detectar fake news
A través de la IA es posible detectar la fuente de una noticia y determinar su confiabilidad.

El primer paso para terminar con la pandemia de noticias falsas es saber detectarlas y en este objetivo la Inteligencia Artificial (IA) puede ser un elemento clave, pues tiene la facultad de reunir cantidades masivas de información procesarlas a través de diversas técnicas para discernir entre el contenido confiable y el engañoso.

En México, según un análisis realizado por el sitio News Guard , las noticias falsas sobre la pandemia han superado a la información confiable. Además, para el 59.5% de la población la proliferación de fake news sin importar la temática es algo preocupante, de acuerdo con datos de Statista .

Ante esta situación, la IA puede hacer uso de herramientas como el aprendizaje automático y el Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) para identificar las noticias falsas a partir de la contextualización del contenido con otros ejemplos confiables y otros elementos de interpretación obtenidos a través del entrenamiento de la tecnología.

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De acuerdo con Gustavo Parés, director general de NDS Cognitive Labs, una empresa mexicana especializada en esta tecnología, las herramientas de IA mencionadas son capaces de encontrar la fuente que emitió el mensaje de origen y corroborar si se trata de un perfil confiable.

“Para que la IA haga su trabajo se debe contar con una gran cantidad de información”, explica el especialista, quien también detalla que se usan noticias de sitios confiables para entrenar a la tecnología, la cual igualmente aprende e interpreta los elementos periodísticos con los cuales se debe estructurar una noticia.

Al respecto, Parés resalta la importancia del PNL, pues si bien es una herramienta que actores maliciosos han usado para generar contenido desinformativo, también puede ser usada para identificarlo.

“Los motores de Procesamiento Natural del Lenguaje los hacemos funcionar para poner en contexto cada una de las palabras en ciertas notas que parecen sospechas”, comenta Parés, quien destaca que en este proceso también se toma en cuenta el tratamiento de la información en múltiples medios para verificar si es que corresponden con el fin de que los editores o reporteros realicen la interpretación final de una manera más confiable.

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Este tipo de procesamientos, según un estudio realizado por la firma Deloitte, también pueden funcionar para extraer la información general de una nota e incluso identificar si se trata de un texto clickbait.

Otras alternativas para detectar fake news basadas en IA también han sido desarrolladas en países como España, donde un equipo de investigación de las universidades de Alicante y de Jaén ha trabajado en modelos que detectan si existen incongruencias en el contenido o si la estructura coincide con cualquier publicación con rigor periodístico.

“La estructura de una publicación nos da pistas de si hay base periodística o si, por el contrario, imita a una noticia real”, comentó Miguel Ángel García , parte del equipo que trabaja en la investigación de este modelo.

Por otra parte, el experto de NDS Cognitive Labs destaca que la contrastación del contenido y su omnicanalidad es un punto en donde también se entrena a la IA para dar mejores resultados en la identificación de noticias falsas y portales que se encargan de propagar este contenido, el cual puede llegar a generar situaciones peligrosas para la población.

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Cabe recordar que hace unos días, el presidente de los Estados Unidos, Joe Biden, acusó a Facebook de estar “matando a la gente” al permitir la difusión de contenido desinformativo acerca de las vacunas en contra del coronavirus.

Posteriormente, la empresa respondió diciendo que el 85% de sus usuarios están vacunados o les interesa estarlo, por lo que “Facebook no es la razón por la que no se alcanzó el objetivo (de tener al 70% de los estadounidenses protegidos para el 4 de julio”, dijo Guy Rosen, vicepresidente de la compañía.

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