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Cómo podremos reconocer las "fake news" en Twitter

Cómo podremos reconocer las "fake news" en Twitter

Cómo podremos reconocer las "fake news" en Twitter
Twitter emplearía un aviso de los tuits engañosos como una etiqueta de advertencia. Estas publicaciones se identificarían como "engañosas"
Por iProfesional
02.03.2020 16.11hs Tecnología

Twitter prueba una nueva función que te permitirá identificar los tuits con información engañosa o declaraciones falsas publicadas por políticos y otras figuras públicas.

Según informó el diario digital The Verge, la compañía incluyó en la prueba algunos tuits del senador demócrata estadounidense Bernie Sanders, así como del líder de la minoría republicana de la Cámara de Representantes del país norteamericano, Kevin McCarthy.

Así, por ejemplo, han probado de marcar un tuit de Sanders donde aseguraba que el 40 por ciento de las armas en los Estados Unidos se venden sin verificación de antecedentes, unos datos que proceden de un estudio obsoleto, pues estimaciones más recientes aseguran que está más cerca del 22%.

Por el momento se trata solo de una prueba, pero en caso de que llegue a aplicarse, esta función ampliará las medidas que Twitter está impulsando para poner freno a la proliferación de las "fake news". Así lo ha hecho, por ejemplo, ante las publicaciones de los antivacunas o con los videos "Deep fake".

El aviso de los tuits engañosos se mostrará como una etiqueta de advertencia. Según informó la cadena televisiva estadounidense NBC News, estas publicaciones se identificarán como "engañosas" y justo debajo se aportará información contrastada y real elaborada por verificadores de hechos, periodistas y potencialmente otros usuarios.

El sistema para "corregir" las informaciones falsas será algo parecido a lo que se aplica ya en la Wikipedia, es decir, un sistema de moderación comunitario basado en puntos.

Lo que todavía no está claro es cómo Twitter va a determinar qué publicaciones son engañosas y los detalles del funcionamiento de este sistema basado en puntos para los moderadores de la comunidad.

"Estamos explorando varias formas de abordar la información errónea y proporcionar más contexto para los tuits en Twitter. Esta es una propuesta de diseño para una opción que implicaría comentarios de la comunidad. La información errónea es un problema crítico y probaremos muchas formas diferentes de abordarla", explicó un portavoz de Twitter citado por el diario digital Recode.

El sistema para "corregir" las "fake news" en Twitter será algo parecido a lo que se aplica ya en la Wikipedia.
El sistema para "corregir" las "fake news" en Twitter será algo parecido a lo que se aplica ya en la Wikipedia.

Las redes sociales están impulsando nuevas políticas para combatir las "fake news", especialmente ante las elecciones presidenciales de los Estados Unidos, previstas para noviembre. En este sentido, Facebook ya etiqueta algunos contenidos como falsos utilizando verificadores de hechos de terceros.

A partir del 5 de marzo, Twitter planea comenzar a eliminar o etiquetar algunos "medios manipulados", lo que incluiría "Deep fakes", videos manipulados como el que se hizo viral de la presidenta de la Cámara de Representantes estadounidense, Nancy Pelosi.

Twitter y las "fake news": técnicas posibles

Los tuits "perjudicialmente engañosos" tendrían aplicadas etiquetas rojas o anaranjadas e incluirían información corregida de verificadores de hechos, periodistas y otros usuarios en "una posible iteración" de un esfuerzo anti información similar a Wikipedia.

Un portavoz de Twitter dijo en un correo electrónico a The Verge que el sistema de etiquetado es una "maqueta de diseño para una opción que implicaría comentarios de la comunidad".  Una versión de la demostración filtrada permitiría a los usuarios y moderadores de Twitter ganar puntos o "insignias de la comunidad" si "contribuyen de buena fe y actúan como un buen líder".

Según la demostración, no está claro cómo elegiría qué usuarios serían moderadores y qué tipo de autoridad tendrían los moderadores, pero "cuantos más puntos ganes, más contará tu voto".

Se pedirá a los miembros de la "comunidad" que califiquen un tuit como "probable" o "improbable como perjudicialmente engañoso"; predecir cuántos otros miembros de la comunidad daría la misma respuesta usando una escala móvil de 1 a 100; y para explicar por qué creen que el tuit debe ser marcado.

Twitter permitiría a los usuarios y moderadores ganar puntos por señalar "fake news"
Twitter permitiría a los usuarios y moderadores ganar puntos por señalar "fake news"

La nueva política de "medios manipulados" incluirá una prohibición de fotos, videos y medios fabricados en la plataforma que se "comparte engañosamente" y puede presentar riesgos de seguridad. Los medios que han sido engañosamente editados o alterados de otra manera de una manera que cambia su significado serían etiquetados como falsos, dijo la compañía.

Se supone que este desarrollo es consecuencia de la adquisición por parte de Twitter de Fabula AI, una "startup" con sede en Londres que utiliza el aprendizaje automático para ayudar a detectar la propagación de información errónea en línea

Twitter y las "fake news": antecedentes

Twitter implementado otras herramientas en un intento por ayudar a los usuarios a discernir qué información en su plataforma es inexacta. En mayo, anunció una herramienta que podría reducir la información contra la vacunación al redirigir a los usuarios a un sitio administrado por el Departamento de Salud y Servicios Humanos.

La empresa anunció en febrero que estaba ampliando su política de integridad electoral, que prohíbe a los usuarios compartir "información falsa o engañosa sobre cómo participar en una elección u otro evento cívico" al redirigir a los usuarios a Census.gov cuando buscan ciertas palabras clave asociadas con el censo de EE. UU. de 2020.

La divulgación de la información manipulada y/o falsa llega es habitual en la Argentina. Por ejemplo, el presidente Alberto Fernández tuvo, antes de su asunción, que salir a desmentir problemas de salud y acusó a los "trolls de (Marcos) Peña" de "campaña sucia" en Twitter.

Incluso, la red social del pajarito fue el escenario donde se difundió la "fake news" de la muerte de la actriz y la conductora televisiva Mirtha Legrand

Twitter y las "fake news": el fantasma de coronavirus

Estas maniobras de Twitter contra la desinformación y la manipulación de noticias se dan en el contexto de la pandemia del coronavirus. La alarma sobre la enfermedad de origen chino se trasladó a las redes sociales que están de mensajes de alarma.

Muchas de esas publicaciones muestran informaciones tendenciosas y alejadas de la realidad, como que el virus puede llegar a contagiar a personas que recibieron encomiendas de China, cuando la verdad es que este mal solo puede resistir pocas horas en las superficies.

Se habla además de que las picaduras de mosquito pueden infectar a más personas o que rociar todo el cuerpo con alcohol o cloro es efectivo para matar la enfermedad, cosas que están muy lejos de ser ciertas.

Según un reciente trabajo de investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), este tipo de publicaciones tienen graves consecuencias en la vida real, porque no ayudan a dimensionar realmente un problema.

La situación se replica en diferentes ámbitos y temas, porque a diario se viralizan mentiras sobre terrorismo, desastres naturales, ciencia, leyendas urbanas, información financiera y política; según concluye el informe llamado "On Twitter, false news travel faster than true stories".

Según el MIT, las "fake news" en Twitter tienen graves consecuencias en la vida real.
Según el MIT, las "fake news" en Twitter tienen graves consecuencias en la vida real.

Las cifras que presenta el informe en cuanto a Twitter son escalofriantes. En promedio, las "fake news" reciben un 70% más retuits que las veraces, siendo la principal fuente de viralización las cuentas reales y no los bots.

Además, de la verificación de 126 mil tuits entre 2006 y 2017, se descubrió que las mentiras triunfan porque suelen provocar respuestas de temor, indignación y sorpresa. Las mentiras políticas son las más propensas a generar alcance, pues llegan a más de 20 mil usuarios tres veces más rápido de lo que tardan otras noticias falsas en llegar a 10 mil.

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