Resumen
Éste trabajo parte de una información compartida por muchos investigadores. La comprensión de la desinformación como un fenómeno que va mucho más allá del término “noticias falsas”. Estos términos han sido apropiados y usados engañosamente por poderosos actores para desestimar y poner en entredicho la cobertura informativa que ya atraviesa momentos críticos sobre la credibilidad. La desinformación, como abordamos en este artículo, incluye todas las formas de lo falso, información inexacta o engañosa, diseñada, presentada y promovida para causar intencionalmente daño público o con fines de lucro. Para contrarrestar este fenómeno, organizaciones y gobiernos vienen promoviendo diversas iniciativas. Muchas de estas iniciativas recalan en la inteligencia artificial que con el arte de los algoritmos desarrolla netbots y plataformas con el objetivo de luchar contra la toxicidad de la información. Por su parte, las organizaciones de noticias vienen implantando unidades de trabajo especializado cuyos profesionales ostentan un perfil multi-interdisciplinar con capacidad para utilizar diversas técnicas de big data y herramientas de filtrado y visualización de datos. El artículo analiza los principales desarrollos de bots utilizados para minimizar el impacto de las noticias falsas.
Abstract
This work is based on information shared by many researchers. The understanding of misinformation as a phenomenon that goes far beyond the term “fake news.” These terms have been appropriated and misleadingly used by powerful actors to dismiss and call into question the information coverage that is already going through critical moments about credibility. Disinformation, as we address in this article, includes all forms of the false, inaccurate or misleading information, designed, presented and promoted to intentionally cause public or for-profit harm. To counteract this phenomenon, organizations and governments have been promoting various initiatives. Many of these initiatives rely on artificial intelligence that, with the art of algorithms, develop netbots and platforms with the aim of fighting information toxicity. For their part, news organizations have been implementing specialized work units whose professionals have a multi-interdisciplinary profile with the ability to use various Big data techniques and data filtering and visualization tools. The article analyzes the main bot developments used to minimize the impact of fake news.
Introducción
Bulos, noticias, falsas y desinformación que se difunden a través de la Web son cuestiones que preocupan a países, estados, organizaciones, medios y empresas. Pero ¿Cómo luchar contra las noticias falsas y la difusión de bulos? ¿Qué es verdad y qué es mentira en la Red? ¿Cómo detectar las fake news?
Los analistas no dudan en afirmar que las fake news (noticias falsas) destruyen imágenes de políticos, periodistas, etc., y asesinan. Para esto último valgan los bulos enviados a través de WhatsApp que provocaron en la India un estado de psicosis con decenas de ejecuciones de gente inocente. Otro ejemplo puede ser el titular de una noticia que denuncia, falsamente, que el último modelo de la marca de coches tiene un defecto de fabricación que ha provocado víctimas mortales en la carretera. Y la noticia ya se ha compartido en Facebook entre miles y millones de usuarios que es posible que tengan la misma marca de coche.
Para la consultora Gartner (2017), en 2022 el público occidental consumirá más noticias falsas que verdaderas. Y es que cualquier noticia falsa circula por la Web a una velocidad infinitamente superior a la de cualquier rumor o bulo propagado en la Historia. Cada vez son más los expertos que coinciden en que las noticias falsas tienen más de un setenta por ciento de más probabilidades de ser viralizadas –replicadas– que las noticias verdaderas y estas noticias (verdaderas) tienen que ser hasta seis veces más largas que las falsas para poder alcanzar sólo a 1.500 personas.
Este virus tiene su origen en las tecnologías disruptivas y es allí donde también está su cura. Concretamente en las innovaciones que se vienen dando en materia de Inteligencia Artificial (IA). Aunque la propagación de noticias falsas y bulos ha venido dándose por personas, y en los últimos años, con el uso de la inteligencia artificial en forma de bots, es precisamente la Inteligencia Artificial la que, por otro lado, puede ayudar a los ciudadanos a contrarrestar la desinformación que producen las noticias no verificadas. La estrategia se basa en iniciativas como el desarrollo y creación de “bots buenos” y algoritmos diseñados en la verificación de la información. Para ello, la IA tendrá capacidad para leer el caos informacional (infoxicación) que existe en Internet y confirmar las noticias más dudosas, advirtiendo a los usuarios (lectores) cuáles de ellas pertenecen a la polémica categoría de fake news. El hándicap es que muchas de las iniciativas de inteligencia artificial para contrarrestar las fakes, aún están en fase experimental.
El articulo analiza algunos tipos de Inteligencia Artificial, como los bots, diseñados y creados con el propósito de ayudar a las organizaciones de noticias en la verificación de la información y contribuyendo a que los lectores que reciben información, lo hagan de una manera totalmente confiada y creíble y sirva para la formación de sus opiniones y toma de decisiones económicas, políticas y sociales. El objetivo es presentar una discusión y aproximación teórica sobre el uso de los bots inteligentes que permitirán crear una barrera contra la expansión de las fake news.
Este artículo forma parte de los resultados parciales del proyecto de investigación “Ecología de medios y Tecnologías emergentes: Cibercultura, Interdisciplinariedad e Investigación Aplicada. Estudio e Innovación de Modelos Informativos Multimedia y Digitales”, financiado por la Universidad Complutense de Madrid y el Santander Universidades (Referencia: PR75/18-21619).
