Twitter el chismoso: tres de cada cuatro tuits son mentiras

largeLa red social de 140 caracteres no es tan confiable como muchos quieren creer. Foto: Freepik

 

Por Ramiro Rivera/SinEmbargo

Antes de ingresar a una red social debería venir una leyenda a manera de advertencia: “No crea en todo lo que lee”. A estas alturas resulta una obviedad realizar este tipo de aclaración. Sin embargo, hay cibernautas más crédulos y, de igual manera, propensos a publicar mentiras. Este es el caso de Twitter.De acuerdo con una red de datos utilizada por el Instituto de Tecnología de Georgia en Atlanta (GT, por sus siglas en ingles), un cuarto de las publicaciones compartidas en Twitter son falsas. Esto pone en evidencia a la red social de microblogging y la pone en evidencia como un punto de partida ideal (uno de tantos) para divulgar noticias falsas en internet.

Lo anterior es comprensible, sobre todo si se toma en cuenta que tuits falsos, en los que mensajes o videos suelen volverse virales, son impulsados por sitios web de noticias sedientos de clics. Sin embargo, no siempre es fácil saber qué es verdad y qué no lo es. Ahora herramientas están llegando para ayudar, dio a conocer New Scientist.

CREDBANK, es una herramienta creada especialmente para poder detectar esos engaños. Se trata de una base de datos compilada por científicos de la computación en el GT, que une la colaboración abierta con el aprendizaje de máquinas para filtrar y estudiar nuestras redes sociales.

Los investigadores Tanushree Mitra y Eric Gilbert comenzaron raspando arriba de sólo el 1 por ciento de los tuits en todo el feed de Twitter, mientras que su software filtra y retira el spam antes de ordenar automáticamente los temas.

Después de esto, los tuits fueron enviados a trabajadores humanos del sitio de financiación en masa Amazon Mechanical Turk para que confirmaran los tópicos y clasificaran los mensajes en escalas de certeza y precisión.

La clasificación se llevó a cabo justo después de un evento que se desarrolló en Twitter, tomando apenas algunas horas. Esto continuó luego por más de 96 días en 2014, en los que el sistema evaluó 60 millones de tuits sobre mil eventos noticiosos.

El hallazgo base puso en evidencia que un cuarto de los tuits publicados no son de fiar. De estos, el engaño más grande que se localizó durante el año pasado fue el del llamado “Virus zombi del ébola”, una historia falsa que afirmaba que las víctimas de ébola se levantaban de sus tumbas. Una noticia a todas luces ficticia, pero que fue compartida en las redes sociales millones de veces.

Ahora, Mitra y Gilbert hicieron público a CREEDBANK para que, de esta manera, otros puedan perfeccionar su fallo y utilizarlo a su vez para crear aplicaciones que ayuden a detectar engaños en las redes sociales.

“Hoy en día la propagación y verificación operan a una escala temporal diferente”, dice Iyad Rahwan del MIT Media Lab. “La comprensión de la dinámica de los rumores y la falsedad nos ayudará a reducir esta brecha mediante la construcción de herramientas que aceleren la verificación.”

 

CWFB7-150ppp-01Los rumores esparcidos en la red no siempre son detectados en primera instancia. Diseñado por Freepik

 

Sin embargo, estos no son los primeros esfuerzos que se hacen para desenmascarar a mitómanos y usuarios ansiosos por llamar la atención. Google es pionera en un servicio similar para resultados de búsqueda. Su “Confianza Basada en el Conocimiento” es un intento de investigación para clasificar las páginas en función del número de hechos “reales” que contienen, en lugar del número de enlaces que dirigen hacia ellos.

Un sistema podría desarrollarse a partir CREDBANK que podría detectar de forma automática informes increíbles de su tío de una muerte de la celebridad, dice Christian Sandvig de la Universidad de Michigan.

“Sería entonces alertar de que sus tuits coinciden con informes similares que no eran creíbles”, dice. “Me imagino un futuro en historias extrañas, hachas trabajos políticos, la desinformación, las estafas, y los rumores están marcados con diferentes tonos de advertencia de color rojo. ”

Por otra parte, un sistema podría desarrollarse a partir CREDBANK, el cual notaría de forma automática informes inverosímiles publicados en las redes sociales, dice Christian Sandvig de la Universidad de Michigan.

“Este alertaría de que tus tuits coinciden con reportes similares que no fueron creíbles”, dice. “Me imagino un futuro en el que las historias extrañas, difamaciones y críticas políticas, la desinformación, las estafas y los rumores están marcadas con diferentes tonos de advertencia de color rojo”, agrega.

 

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