A través del machine learning, inteligencia artificial donde las máquinas aprenden datos que predicen comportamientos futuros, investigadores de las universidades de Michigan y Amsterdam desarrollaron un algoritmo que descubre noticias falsas con mayor precisión que las personas.
Para crear el algoritmo, reunieron expresiones, términos y estructuras narrativas que permiten determinar si un artículo es falso, a partir de cientos o miles de textos que el sistema comienza a analizar. Sin embargo, antes especificaron qué eran las fake news, las cuales definieron como noticias que, con engaños o trucos, viralizan la información, así como también notas con finalidad satírica.
Con hasta nueve requisitos por cumplir, el sistema debía separar las noticias reales, así como comprobar el fondo de los textos y factores como el estado de la noticia, si estaba acabada o en desarrollo.
Cuando el algoritmo ya estaba desarrollado, le introdujeron una serie de notas, reales y falsas, provenientes de internet, para así generar un mejor resultado que si los profesionales las analizaban, al fallar el 24% de las ocasiones, mientras que los humanos lo hicieron en un 30% de las veces.
Un sistema de detección de fake news “comparable a cualquier humano”, fue como lo definió Rada Mihalcea, una de las responsables del proyecto. Titulado Automatic detection of Fake News, el documento se subió a internet para que cualquier interesado lo consulte, y así construya su propio sistema que descubra noticias falsas.
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