Los científicos sabrán cuándo mentimos en Twitter

Un detector de mentiras para redes sociales ya está en desarrollo por varias universidades y ofrecerá resultados pronto, dentro de un proyecto financiado por la Comisión Europea.



Un equipo de científicos de diversos países ha estado trabajando en un proyecto de investigación durante tres años para determinar, en tiempo real, qué mensajes de las redes sociales son verdad. El proyecto está financiado por la Comisión Europea y, en el consorcio de investigación, participan cinco universidades europeas y cuatro empresas, tres europeas y una de Kenia.

“Si funciona, cambiaría considerablemente la relación que muchas personas tienen con sus cuentas de redes sociales”, comentó el analista de redes sociales de Current Analysis, Brad Shimmin, para VentureBeat. También cambiaría la naturaleza de la gestión de reputación, la gestión de las relaciones con los clientes (CRM) y la publicidad en línea.

Incluso podría limitar la capacidad de propagación de falsas “teorías conspirativas”.

El nombre corto del proyecto es Pheme, por la diosa griega de los rumores y los chismes. La denominación más formal: “Computing Veracity Across Media, Languages and Social Networks” (Veracidad informática en los medios de comunicaciones, idiomas y redes Sociales).

Según la investigadora principal, la Dra. Kalina Bontcheva, de la Universidad de Sheffield, el proyecto surgió a raíz de los disturbios que se produjeron en Londres en 2011. En aquel suceso, también conocido como “los disturbios BlackBerry”, se difundió en Twitter la noticia falsa de que alguien había soltado los animales del Zoo de Londres y que algunos monumentos británicos estaban ardiendo. Miles de personas se amotinaron en Inglaterra, aunque no está claro si los tweets tuvieron un papel clave o no en los disturbios.

El proceso para la detección de mentiras es el siguiente:

  • Primero, se analiza la información inherente a un documento —es decir, la información léxica, semántica y sintáctica—, incluyendo la credibilidad de la fuente. 
  • A continuación, se contrasta esta información con fuentes de datos que han sido evaluadas como especialmente fiables (por ejemplo, en el caso de la información médica, se contrasta con PubMed, la mayor base de datos en línea mundial de publicaciones médicas originales). 
  • Por último, se analiza la difusión de la información: quién recibe qué información y cómo; y cuándo se transmite a quién.

Pheme clasificará los mensajes en una de estas cuatro categorías: especulación, controversia, desinformación (cuando se difunde información falsa inconscientemente) y engaño (cuando se hace con mala intención).

El proyecto se centrará en dos ámbitos: el periodismo digital y la salud. Y un panel de control de análisis visual mostrará los patrones de difusión de rumores, tipos de mensajes (por ejemplo, confirmando o negando el rumor), proyecciones geoespaciales de la distribución de los autores y la esfera de influencia.

Se espera que los primeros resultados estén listos en 18 meses.

Los investigadores afirman que liberarán sus “algoritmos inteligentes de veracidad” como código abierto y la Universidad de Warwick mantendrá un conjunto de datos de rumores analizado por humanos.

Fuente: http://venturebeat.com/2014/05/14/scientists-may-soon-know-when-youre-lying-on-twitter/


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