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Desarrollo y evaluación de un prototipo de detección automática de noticias falsas online
La proliferación de la desinformación es uno de los fenómenos más preocupantes en la actualidad, pasando a estar presentes en todos los ámbitos de la comunicación y la sociedad y convirtiéndose en una de las mayores amenazas para la libertad de expresión, la democracia y el periodismo. Además, si bien las noticias falsas explotaron públicamente vinculadas al área política, diversas investigaciones han demostrado su conexión con otras áreas, entre ellas la salud.
CONTEXTO
Han existido múltiples intentos de contrarrestar este fenómeno desde el periodismo y la verificación, también a través de legislación europea y nacional, por medio de la alfabetización mediática y a través de proyectos de investigación académica. Aunque útiles y necesarias, estas medidas resultan insuficientes, principalmente porque no tienen la capacidad de abordar con la suficiente celeridad ni amplitud la totalidad de contenidos falsos producidos en la red continuamente. Es por eso que las perspectivas tecnológicas han recibido tanta atención, si bien no existen herramientas de calidad que contribuyan a la lucha contra las noticias falsas y la desinformación en el contexto español. Los intentos existentes hasta ahora para diseñar detectores automatizados de noticias falsas, además de estar disponibles casi exclusivamente en inglés, no consiguen superar la media de detección humana, no funcionan ante eventos novedosos sobre los que no existe información previa o no son aplicables con noticias más elaboradas y que imitan la estructura y el lenguaje de los medios periodísticos.
EN QUÉ CONSISTE
El prototipo FakeDetector busca llenar estas carencias a través de una herramienta basada en el uso de métodos computacionales en una infraestructura de supercomputación para el análisis de contenidos mediáticos y sociales.
Detectar las noticias falsas de manera automática permitirá identificar de manera casi inmediata los contenidos y productores problemáticos, pudiendo actuar sobre ellos directamente, reduciendo esfuerzos a la hora de aplicar otras medidas que limiten la difusión de las noticias falsas por parte de instituciones públicas o por las propias empresas tecnológicas.
Al mismo tiempo, una herramienta que permita acceder a grandes cantidades de noticias falsas será de gran utilidad para seguir analizando el fenómeno, puesto que los estudios existentes suelen centrarse en casos muy concretos y no son frecuentes los análisis amplios que permitan comprender las características del fenómeno en su totalidad.
En último término, dadas sus conexiones con fenómenos como la polarización o el discurso de odio, frenar la proliferación de noticias falsas permitirá reducir estas problemáticas, dando lugar a sociedades más inclusivas y tolerantes
OBJETIVOS
Los principales objetivos del proyecto son:
• O1. Identificación de los principales productores de noticias falsas en medios digitales y redes sociales en España.
• O2. Monitorización e identificación a gran escala de noticias falsas en medios digitales y redes sociales en España.
• O3. Creación de una herramienta basada en aprendizaje profundo que permita la detección automática de noticias falsas publicadas en medios digitales o en redes sociales en España.
• O4. Evaluar y patentar el prototipo para que pueda ser usado por consultoras, empresas tecnológicas y de redes sociales, medios de comunicación y de verificación y entidades gubernamentales y no gubernamentales.
INNOVACIÓN Y RETOS
El prototipo tendrá dos modalidades: una para detectar noticias falsas en textos de mayor extensión que imitan una apariencia periodística, y otra para detectar noticias falsas en tuits.
El principal desafío y novedad de la propuesta es la detección automatizada de contenidos falsos en el primer tipo de contenidos, algo que no ha sido posible en intentos previos ni en el entorno español ni internacional.
En el segundo tipo de contenidos la novedad reside en el uso de tuits en español, pues los avances existentes se han realizado en inglés y con foco en el ámbito anglosajón.
Esta actuación se encuadra en el Plan TCUE 2021-2023 y ha sido seleccionada en el marco de un programa operativo cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) y la Junta de Castilla y León