Las redes sociales se han convertido en pasto de aquellos que crean y difunden noticias falsas. La desinformación se ha convertido en uno de los grandes problemas de estas plataformas, y detectarla no es tarea fácil. Ahora un grupo de investigadores creen tener la mejor forma de hacerlo.
Madrid contra los bulos. Investigadores del Instituto IMDEA Networks, en colaboración con la Universidad Tecnológica de Chipre y Lstech España SL, han creado un algoritmo que califican de "revolucionario" y que según ellos permite la detección de desinformación en redes sociales. Lo llaman HypergraphDis.
Cómo funciona. El Dr. Marius Paraschiv, investigador sénior de IMDEA Networks, explicaba cómo este sistema considera "las estructuras sociales complejas entre los usuarios, así como elementos relacionales y semánticos, para determinar la naturaleza de su contenido generado".
La eficiencia es fundamental. El Dr. Nikolaus Laoutaris, otro de los responsables de la investigación y el estudio, destacaba que uno de los problemas que afrontan estos sistemas es el crecimiento del volumen de datos en redes sociales. Para hacer que el algoritmo pudiese tener aplicación práctica han logrado aumentar la precisión de detección pero además reducir "significativamente el tiempo de ejecución".
Cómo lo probaron. Los investigadores evaluaron cuatro conjuntos de datos de Twitter, aunque el algoritmo es adaptable a otras plataformas. Esos datos trataban tanto sobre las elecciones presidenciales en EEUU en 2016 como sobre la pandemia COVID-19. Según sus conclusiones, HypergraphDis superaba a los métodos existentes tanto en precisión como en eficiencia computacional.
Quién publica, quién difunde. Paraschiv añadía que el contexto importa, y por ello es clave fijarse en las "relaciones y entorno de quienes difunden la información". Además, subraya, las fuentes no siempre son los principales generadores de un elemento de desinformación, "pueden ser simplemente propagadores o amplificacores".
Redes neuronales al poder. El algoritmo se basa en las llamadas redes neuronales de hipergráfico, agrupamiento de gráficos para la detección de comunidades y procesamiento de lenguaje natural para la compresión de textos.
GPT-4 podría ayudar en el futuro. Los investigadores responsables del algoritmo creen además que GPT-4 podría ser interesante para ejecutar una detección de desinformación multimodal (texto, imágenes, vídeo). Aún así, admiten, hay "obstáculos importantes que superar, entre ellos los problemas de escala y la agregación de información procedente de múltiples fuentes", apunta Paraschiv.
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