Un software identifica noticias falsas en Twitter

“Muchos usuarios de Twitter distribuyen mensajes sin cuestionarlos y, a menudo, incluso sin leerlos. Los bots hacen su parte para hacer de Twitter un canal maravilloso para la desinformación. Incluso algunos expertos carecen de la actitud crítica que se requiere aquí”, afirma Ed Wohlfahrt de Edrelations. Muchas cuentas son colecciones de diversos hallazgos de Internet. “Si un usuario atrae a menudo una atención negativa, puede perder la confianza de sus seguidores, pero sólo los usuarios que encienden su cerebro pueden ser una autoridad de control eficaz”, subraya el consultor de redes sociales.

Características típicas de los tweets ficticios

Aunque muchos informes falsos son rápidamente desacreditados por los medios y otros usuarios, el gran volumen de tweets hace que un control exhaustivo sea prácticamente imposible. Se supone que el algoritmo de Chile cambiará eso. Si bien el software está lejos de ser perfecto, los programadores afirman que hay al menos algunas características reveladoras que le permiten separar los tweets verdaderos de los falsos. En su próximo artículo, “El poder de la predicción con las redes sociales”, los autores enumeran algunos signos típicos de mensajes inventados en Twitter. Por tanto, los tweets son más creíbles cuanto más seguidores tengan sus autores. Los mensajes más largos y los que contienen URL (especialmente enlaces a las 10.000 páginas más visitadas de Internet) tienden a ser más creíbles.

Rendimiento ampliable

Los tweets con una actitud negativa o crítica también tienen más probabilidades de ser ciertos. Se supone que la puntuación también puede ayudar a exponer mentiras. El uso frecuente de signos de interrogación y exclamación debería hacer saltar las alarmas. Los pronombres personales en primera o tercera persona pueden indicar contenido dudoso. El uso de emoticones, la mención de otros usuarios, el número de retweets y el número de mensajes anteriores de un usuario sobre el mismo tema también son utilizados por el algoritmo para el análisis.

Los investigadores probaron el software en una prueba inicial en un conjunto de tweets que se recopilaron en el transcurso de unos pocos días en la primavera de 2010. Si el algoritmo recibe un informe verdadero y uno falso para su análisis, clasifica la verdad como más creíble en 86 por ciento de los casos. En una segunda prueba con mensajes cortos enviados en las 24 horas durante el terremoto de Chile en 2010, el algoritmo logró una tasa del 82 por ciento utilizando el mismo procedimiento. pte