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Cerco a las fake-news

Un nuevo proyecto de investigación del Laboratorio de Ciencia e Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts y el Instituto de Investigación de Computación de Qatar tiene como objetivo utilizar el aprendizaje automático para detectar qué sitios son más propensos a generar información errónea o falsa

María José Pintor
Directora Diario16.com Periodista en cuerpo y alma, licenciada en Ciencias de la Información por la Universidad del País Vasco, tras 15 años en medíos de comunicación, creó Comunica2 con su compañero de vida y también periodista, Sergio Arestizabal, para demostrar que otra forma de comunicar es posible. Tras sufrir censura y presiones de los poderes públicos en el ejercicio de su profesión, hoy es libre. Durante años ha asesorado personas y empresas en crisis o injustamente juzgados por la opinión pública y publicada. Hoy tiene el reto de que el Periodismo abra un profundo debate interno sobre cómo recuperar la honorabilidad de aquellas personas a las que por error enturbió su imagen pública. Inconformista y crítica, como debe ser una periodista.
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Las fake-news o noticias falsas se han convertido en uno de los problemas del periodismo y de la divulgación de información en el mundo que también existe en España y que está siendo utilizado por interés políticos o económicos para crear, en base a falsas premisas, corrientes de opinión que son difíciles de parar. Sin embargo, cada vez son mayores las iniciativas internacionales para cercar a esas informaciones tan erróneas como mal intencionadas.

“Si un sitio web ha publicado noticias falsas anteriormente, es muy probable que lo hagan de nuevo”

Así, un nuevo proyecto de investigación del Laboratorio de Ciencia e Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts y el Instituto de Investigación de Computación de Qatar tiene como objetivo utilizar el aprendizaje automático para detectar qué sitios son más propensos a generar información errónea

o fake-news”.

“Si un sitio web ha publicado noticias falsas anteriormente, es muy probable que lo hagan de nuevo”, dijo en un comunicado el asociado postdoctoral MIT CSAIL Ramy Baly, autor principal de un artículo sobre la tecnología, recoge Fast Company.

 

Rastreo

laboratoriodeperiodismo.org informa que la herramienta utiliza una técnica de aprendizaje automático conocida como máquinas de vectores de soporte para aprender a predecir cómo se clasificarán los medios según Media Bias / Fact Check, una organización que rastrea el nivel de contenido objetivo y el sesgo político en miles de sitios de noticias. Toma en cuenta el contenido real de los artículos en los sitios, así como factores externos como la presencia en Twitter del sitio, la estructura de su nombre de dominio en línea y cómo se describe en Wikipedia.

Quizá sea aún pronto para cantar victoria, pero lo cierto es que, al igual que ha sido fácil demostrar que la tesis de Pedro Sánchez no era un plagio tras someterse al control de varios programas que detectan copias de otros trabajos, estamos más cerca de disponer de las mismas herramientas para las fake-news.

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