La lucha contra las noticias falsas: cómo detectarlas y qué están haciendo los grandes gigantes

Hace tan solo unos meses, Facebook se vio inmersa en una controversia relacionada con la selección y difusión de noticias falsas. Todo empezó cuando uno de sus trabajadores denunció públicamente que la entidad le obligaba a eliminar de sus trending topics aquellas que apoyaban las políticas conservadoras. Sus declaraciones tuvieron un impacto mediático terrible y, tras varios cambios, los de Zuckerberg decidieron acabar con el equipo humano que se encargaba de seleccionarlas.

Lo sustituyó por una IA que, sin embargo, empezó a filtrar artículos falsos. Incluso se dijo que estos llegaron a afectar a los resultados de las elecciones norteamericanas. Y aunque ya ha llovido desde entonces, la polémica ya estaba servida; tanto, que él y otros gigantes tecnológicos se han visto obligados a tomar medidas más drásticas. Porque, ¿cómo puede lucharse contra estas informaciones fraudulentas?

Las medidas de los grandes gigantes

Así, en febrero la comunidad virtual modificó su algoritmo, añadiendo un nuevo método para predecir y clasificar los mensajes, y un nuevo sistema de filtrado y patrones en los titulares para identificar el contenido veraz y darle prioridad sobre el resto. Otro de los cambios tuvo que ver con la penalización de las páginas que solían compartirlos y con el análisis de aquellos posts que recibían muchos clics pero que los usuarios abandonaban inmediatamente.

Este mismo mayo ha vuelto a hacerlo para atacar aquellos enlaces a webs fraudulentas llenas de publicidad. Ahora aquellos que no pasen el “corte” son menos visibles. También avisa a sus usuarios que van a publicar contenido dudoso antes de que pulsen el botón de compartir en algunos países, y sus responsables afirman haber eliminado cientos de perfiles de falsos divulgadores de cara a las próximas elecciones del Reino Unido.

Durante los comicios franceses se alió con Google para trabajar en un proyecto llamado Cross Check, para atajar las noticias engañosas mediante un método de verificación automática y el trabajo de numerosos periodistas procedentes de 17 medios nacionales.

Los de Mountain View, por su parte, han anunciado cambios en su motor para relegar a las últimas posiciones en los resultados de búsqueda e identificar como “dudosas” las noticias de escasa fiabilidad. También se están añadiendo más herramientas para que los usuarios informen acerca de ellas, y para que puedan reportar predicciones inadecuadas en la función de autocompletado. Para YouTube ha lanzado Internet Citizens, unos talleres que tratarán de ayudar a los adolescentes a identificar noticias falsas y a actuar con responsabilidad online.

En cuanto a Twitter, decidió unirse en septiembre a la First Draft Coalition; una iniciativa nacida en 2015 con la ayuda de Google News Lab con el fin de promover la lectura entre los usuarios y lanzar un lugar en el que fuera posible verificar noticias cuestionables.

Actualmente se encuentra formada por más de treinta medios internacionales y por varias organizaciones encargadas de compartir sus conocimientos, formar a los periodistas, y desarrollar protocolos para encontrar e informar de noticias fraudulentas. Lo hizo poco después de que los trending topics de Facebook colaran una noticia falsa sobre los atentados del 11 de septiembre.

Y la Wikipedia está trabajando en la creación de Wikitribune, un lugar que tratará de acercar a los periodistas y lectores, y que les brindará a estos segundos la oportunidad de solicitar que se investigue y compruebe la veracidad de los temas que deseen. Además, los artículos tendrán que incluir documentación, desde los estudios hasta las entrevistas realizadas para contrastar lo dicho.

Dejando a un lado estas iniciativas, existen herramientas previas cuya finalidad es la de distinguir entre las informaciones verídicas y las que no lo son. Es el caso, por ejemplo, de Hoaxy, un buscador específico de noticias falsas creado por la Universidad de Indiana y que incluye estadísticas que nos permiten conocer cuántas veces se ha compartido y dónde. La extensión BS Detector nos ayuda a detectarlas, tanto en Facebook como en Chrome.

La fiabilidad del medio y las fuentes

Más allá de las estas propuestas, uno de los puntos clave para evitar caer en su trampa es aprender a identificar estos artículos; un proceso relativamente sencillo si conocemos qué cuestiones debemos tener en cuenta. Para empezar, lo básico será fijarnos en la plataforma a través de la cual hemos conocido la noticia en cuestión. Evidentemente no será lo mismo que nos haya llegado a través de WhatsApp, por correo electrónico o una red social, que si la hemos encontrado en nuestro medio de cabecera.

Respecto a estos últimos, su fiabilidad y trayectoria serán clave, así como su orientación política y recursos para investigar y contrastar fuentes. Buscar más datos acerca de ellas es otro modo de asegurarnos de que sus declaraciones están realizadas con conocimiento de causa y de que no han sido escogidas al azar. Si se trata de expertos, una opción muy recomendable es recurrir a Dialnet y a Google Académico, e incluso a LinkedIn.

Indagar en registros mercantiles para averiguar su posible relación con entidades financieras y políticas también es sencillo y en términos generales, nos ayudará a tener una perspectiva adicional. Además, en muchas ocasiones los periodistas no cuentan con el tiempo necesario para hacerlo, razón por la que muchas veces acaban colándose incluso imágenes manipuladas en los periódicos más prestigiosos. En todo caso, cuantos más consultemos, mejor.

En este punto, la ausencia de enlaces puede ser reveladora. Es decir, es posible que el diario en cuestión únicamente se esté haciendo eco de un rumor o de una noticia que ha leído en otro lugar; de los supuestos datos destacados por una web de dudosa fiabilidad, y que realmente no haya accedido de primera mano. Aquí el quid de la cuestión será fijarse en los links que deberían llevarnos a esa información que avala lo que se dice.

La redacción y las imágenes, clave

El estilo y redacción de la supuesta noticia es otro aspecto en el que podemos fijarnos. El texto ha de ser exacto, fácil de comprender, y estructurar los datos de forma clara. También nos ayudará prestar atención al uso de la primera persona del singular (en lugar del plural de cortesía), la falta de concordancia y cambio de tiempos verbales, y otros errores gramaticales frecuentes cometidos por personas ajenas a la profesión. No obstante, esto no quiere decir que una noticia mal redactada sea falsa, puede que sea solo eso, un mal ejercicio de redacción.

En cuanto a las imágenes, manipularlas resulta relativamente sencillo –cualquiera tiene acceso a herramientas tipo Photoshop y Gimp, y existen cientos de tutoriales online–; pero no tanto hacerlo bien. Una forma relativamente fácil de que no nos engañen es tratar de encontrar la original a través de Google Images.

Porque queda mucho por hacer

Dicho lo cual, estas son tan solo unas premisas básicas para tratar de identificar las noticias falsas, unas meras recomendaciones que, por desgracia, no son infalibles. En todo caso, la lucha contra la proliferación de este tipo de informaciones es una cuestión sobre la que todavía queda mucho por hacer. Y es que ni siquiera se trata de algo nuevo, sino que nos ha perseguido a lo largo de toda la historia del Periodismo. La diferencia es que ahora los medios de difusión son otros, y mucho más rápidos. La educación y el fomento de un espíritu crítico serán fundamentales para cambiar esta situación.

Sin embargo, algunas autoridades están dispuestas a llegar más lejos todavía. Es el caso de la India, donde el magistrado del distrito de Varanasi y el jefe de policía de la ciudad anunciaron recientemente que cualquier administrador de un grupo de mensajería o red social que publique una información falsa podrá sufrir consecuencias legales, e incluso ingresar en prisión si se le considera “culpable por inacción”. Estas medidas también se aplican a la difusión de posts ofensivos contra personas y creencias religiosas.

Imágenes | Pixabay y iStock: Duncan_Andison, Keport, Cn0ra, cbles y wellphoto

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