La inteligencia artificial frente la desinformación en Twitter

Durante el mes anterior a las elecciones estadounidenses de 2016, se detectaron 6,6 millones de tuits con noticias falsas o bulos. Alrededor de 600 fake news diferentes encontraron un gran altavoz entre retuits y likes. Los datos, de un informe de la Knight Foundation, señalan además que existen evidencias claras de que la publicación de bulos seguía una estrategia coordinada para reforzar los diferentes mensajes políticos.

Fue, precisamente, tras las elecciones que llevaron a Donald Trump al poder cuando el mundo pareció tomar conciencia del problema de la desinformación. Aunque, en realidad, no era nada nuevo. Las redes sociales y, en especial, Facebook y Twitter, se han convertido en una herramienta al servicio de los bulos.

Ahora, investigadores de la Universidad de Granada y el Imperial College de Londres han ideado un sistema de inteligencia artificial capaz de aplicar reglas matemáticas a los tuits para detectar su veracidad. Y para ello han usado los datos de las mismas elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2016.

El auge de las ‘fake news’

Casi todos los ciudadanos de la Unión Europea aseguran haberse cruzado con fake news en su camino. A un 38% le ocurre a diario y a un 37% semanalmente, según los datos de una encuesta de la Comisión Europea al respecto. Además, la mayoría cree que la mejor forma de combatirlas es mediante agencias y organizaciones independientes que verifiquen los posibles bulos (como Maldita.es). Y un 70% asegura que las propias redes sociales no están haciendo suficiente para frenar la desinformación.

La polarización y la desconfianza son las principales consecuencias de este boom de los bulos. De acuerdo con el Eurobarómetro ‘Fake News and Disinformation Online’, solo un 26% de los ciudadanos de la UE confía en las noticias que recibe o lee en las redes sociales. El dato destaca frente al 70% que sí que se cree lo que escucha por la radio. Además, más de ocho de cada 10 encuestados cree que las fake news son un problema en general y una amenaza para la democracia en particular.

Los datos de ambos estudios impulsaron la aprobación de la estrategia de la Unión Europea para combatir la desinformación. Pero la organización regional no ha sido la única en ponerse en marcha. Cada vez más países, organismos independientes e instituciones científicas trabajan para ponerle freno a los bulos.

bulos en Twitter

Matemáticas frente a los bulos

El fenómeno de la desinformación a través de las redes sociales ganó notoriedad en las elecciones estadounidenses de 2016. Desde entonces, la estrategia se ha visto replicada en todo el mundo. Durante la campaña previa al referéndum del Brexit (y los años posteriores) o en las últimas elecciones generales en España, el uso de las redes sociales para extender bulos fue algo habitual.

Con el objetivo de ponerle freno a la desinformación, investigadores del departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Granada (UGR) y del Imperial College London, han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial para detectar estas noticias falsas en Twitter. El trabajo, publicado bajo el título ‘Not all lies are equal‘ en la revista IEEE Access, analiza las características de los tuits con información falsa y propone un sistema algorítmico para detectar las fake news.

“Analizar el contenido de los tuits de forma automática es muy complicado, ya que requiere estudiar si el autor está simplemente siendo irónico o realmente está intentando hacer pasar una noticia falsa como verdadera”, explica Miguel Molina, uno de los investigadores de la UGR. Así, sostienen que la IA puede ayudar a identificar los mensajes. Si bien el llamado fact checking siguen requiriendo un trabajo importante de investigación y verificación de datos.

investigadores de la UGR en el Imperial College

Bulo, por tu estilo te conoceré

La herramienta desarrollada por la UGR y el Imperial College utiliza toda la información posible en forma de metadatos para desenmascarar el bulo. La cantidad de mayúsculas, signos de puntuación o iconos utilizados, el número de seguidores de la cuenta o el tipo de perfil y, claro, el contenido del tuit, son clave para detectar un mensaje con contenido falso.

“Los experimentos han mostrado que los usuarios que distribuyen información falsa de manera intencionada tienen un comportamiento diferente a los normales”, añade Miguel Molina. “Este comportamiento anómalo se manifiesta a través de propiedades fácilmente medibles, como el número de contactos o de tuits marcados como favoritos del autor”.

En cuanto al mensaje, la investigación resalta que los tuits que buscan desinformar suelen incluir información polarizada, novedosa e impactante. La prioridad de los bulos es siempre llamar la atención e invitar a compartir. Convencer al mayor número de usuarios posibles de que la mejor decisión es extender la mentira.

De hecho, muchos usuarios comparten los artículos siendo conscientes de que no son correctos. Según un estudio reciente del Online Civic Culture Centre de la Universidad de Loughborough, en Reino Unido, un 42,8% de los británicos ha compartido fake news de forma consciente. Y un 17,3% asegura haber compartido artículos que eran completamente falsos.

¿Por qué? Para expresar sus sentimientos, conocer opiniones de los demás, generar discusiones o, simplemente, provocar. Frente a estas motivaciones, la IA y las matemáticas no nos serán de mucha ayuda.

Imágenes | Unsplash/Roman Mager, Kon Karampelas, UGR