El término fake news (noticias falsas) se ha popularizado enlos últimos años, debido sobre todo al impacto que las campañas dedesinformación en la red han tenido en diversos acontecimientos políticos ysociales, como el referéndum del Brexit o las elecciones generales en España deabril 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 presentadoun estudio sobre el uso de Inteligencia Artificial para detectar estas noticiasfalsas en Twitter. El trabajo, publicado en la revista internacional IEEEAccess, analiza matemáticamente qué características presentan los tuits quecontienen información falsa, y propone un sistema informático para detección defake news.
El enfoque de la investigación es diferente a lasaproximaciones periodísticas habituales de fact checking, que requieren uningente trabajo de verificación de datos y revisión de hemeroteca. Aunque laInteligencia Artificial puede ayudar en esta tarea, Miguel Molina señala que “analizarel contenido de los tuits de forma automática es muy complicado, ya querequiere estudiar si el autor está simplemente siendo irónico o realmente estáintentando hacer pasar una noticia falsa como verdadera”.
Mayúsculas e iconos son claves
Por ello, en este trabajo los investigadores decidieronutilizar, aparte del contenido del tuit, los datos disponibles sobre el mismo ysobre su autor (esto es, los metadatos), como por ejemplo el número deseguidores en el momento de publicar, la fecha de registro en la red social ola cantidad de mayúsculas e iconos utilizados.
Según destaca Molina, “los experimentos han mostrado que losusuarios que distribuyen información falsa de manera intencionada tienen uncomportamiento diferente a los normales”, y añade que “este comportamientoanómalo se manifiesta a través de propiedades fácilmente medibles, como elnúmero de contactos o de tuits marcados como favoritos del autor”.
En consecuencia, estas características pueden usarse paraayudar en la identificación automática de noticias potencialmente falsas. Lainvestigación también revela que las fake news suelen incluir información máspolarizada, novedosa e impactante con el propósito de atraer la atención dellector.
El trabajo utiliza datos de Twitter sobre las eleccionespresidenciales de 2016 en EE.UU. recopilados por los propios autores. Loshallazgos de la investigación han sido también presentados en la conferenciaTruth and Trust Online (TTO), celebrada recientemente en Londres y organizada,entre otros, por Twitter, Facebook y la Universidad de Cambridge.