Wikipedia busca combatir las fake news con Inteligencia Artificial de Meta

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La Fundación Wikimedia, la organización sin ánimos de lucro detrás de Wikipedia, está preocupada por la cantidad de artículos falsos de la plataforma. Si bien cuenta con mecanismos de verificación, el desafío de evitar errores es cada vez mayor para los voluntarios, que ven como cada mes se agregan más de 17.000 nuevos artículos. Por esta razón, estaría evaluado un modelo de inteligencia artificial (IA) desarrollado por Meta.

Una de las herramientas que tienen los editores de Wikipedia para determinar si la información de un artículo es precisa son las fuentes o referencias que se enumeran al pie de página. El problema es que a medida que la enciclopedia va creciendo es más complejo verificarlas manualmente.

Así, Meta ha desarrollado un sistema que permite revisar automáticamente cientos de miles de referencias a la vez. Según explica la compañía, esta solución, conocida como “Sphere” tiene dos grandes pilares: un algoritmo entrenado con más de 4 millones de fragmentos de texto de Wikipedia, y un conjunto de datos alimentado por la información de 134 millones de páginas web.

Para verificar las referencias de un nuevo artículo, Sphere lleva a cabo varios pasos. El primero es una búsqueda dentro de un índice que clasifica la información para evitar perder tiempo analizando datos que no corresponden a la temática en cuestión. Cuando el sistema encuentra un documento que potencialmente podría citarse como fuente, extrae el pasaje más relevante del mismo y lo procesa a través de un modelo de clasificación, que compara el nuevo texto con la cita original.

Wikipedia Meta Model 1

Los cierto es que los cambios no se realizarán automáticamente en el artículo. Si el sistema detecta una referencia inconsistente, las alternativas que considere más adecuadas serán presentadas a una persona que se encargará de aprobar los cambios. Meta dice que Sphere será capaz de trabajar en varios idiomas y no solo procesar texto, sino también imágenes, vídeos y tablas de datos.

La compañía dice que el sistema aún se encuentra en la fase de investigación y que todavía no se utiliza en los contenidos de Wikipedia. No obstante, confía en que más adelante aliviará el trabajo de los editores, no solo de la enciclopedia digital más grande del mundo, sino de otros proyectos que requieran la verificación de enormes cantidades de datos.

Cabe señalar que Sphere es un proyecto de código abierto, lo que permitirá a la comunidad examinar el funcionamiento de los algoritmos. Por otra parte, la compañía dirigida por Mark Zuckerberg no ha revelado si planea implementar este sistema en sus redes sociales Facebook e Instagram para evitar noticias falsas. Tras las polémicas en torno a la desinformación, Meta había prometido invertir en nuevas herramientas para que los usuarios de sus plataformas sepan en qué información confiar.

La inteligencia artificial permite aumentar las posibilidades de la conducción autónoma, crear rostros fotorrealistas, imágenes a partir de texto, por mencionar algunos ejemplos. También podría ayudar a hacer que Wikipedia sea una página con información mucho más precisa. ¿Funcionará? Solo el tiempo lo dirá.

C.

Birdwatch: La nueva herramienta de Twitter contra las Fake News

Birdwatch

Twitter lanzó una nueva herramienta para luchar contra la desinformación dentro de la red social llamada Birdwatch que busca impulsar la verificación de datos directamente de otros usuarios.

Esta función, que de momento estará únicamente disponible en Estados Unidos, permite a las personas identificar la información engañosa en tuits y escribir notas en ellas que brinden un contexto informativo.

La compañía ha informado que, por el momento, el programa está en fase de prueba para alrededor de 1,000 usuarios de Estados Unidos. Eventualmente agregará notas a las publicaciones para proporcionar un mejor contexto a las publicaciones dudosas.

Por el momento, los usuarios que participan del piloto pueden escribir notas en las publicaciones en el sitio web público de Birdwatch. Los usuarios piloto también pueden calificar las notas enviadas por otros participantes para generar “una comunidad bien informada”.

“Creemos que este enfoque tiene el potencial de responder rápidamente cuando se difunde información engañosa, agregando un contexto en el que la gente confía y encuentra valioso”, escribió el vicepresidente de producto de Twitter, Keith Coleman, en una publicación del blog de la compañía.

Birdwatch marca una de las incursiones más importantes de Twitter en la verificación de datos y ya no solo dependerá de sus empleados para revisar las publicaciones. Desde el año pasado, la compañía comenzó a agregar etiquetas a los tuits con información errónea sobre COVID-19 y sobre las elecciones presidenciales en Estados Unidos.

Todo los bancos de datos aportados a Birdwatch estarán disponibles y se podrán descargar en archivos TSV. Además, Twitter publicará los algoritmos que impulsan el programa, informó la compañía. El sistema de clasificación inicial está disponible en la página de GitHub de Twitter. Finalmente lanzó una  cuenta oficial de esta herramienta para mantener informados a los usuarios.

C .

Estos son los principales cambios en el algoritmo de Facebook

facebook

Facebook realizó cambios en su sistema de selección y organización de contenidos, mismos que afectarían sobre todo, a las publicaciones relacionadas con temas informativos que llegan a la red social.

Este seria la cuarta actualización realizada por la red social a su algoritmo durante el último año con la intención de mejorar la forma en la que se difunden las noticias en su servicio. Así, buscan reducir las noticias falsas e impulsar los contenidos calificados como de “mayor calidad”.

Según Facebook,, este nuevo cambio afectará de manera especial a aquellos contenidos informativo que no propongan contenidos originales o un análisis específico sobre un tema en particular.

Hablamos de aquellos artículos que se dedican únicamente a repetir contenido ya publicados en otros medios, mismos que verán reducida su distribución en el feed de noticias de los usuarios.

En este sentido, ahora, el algoritmo de Facebook ordenará los contenidos de tal forma que se mostrarán primero aquellos que hayan llegado primero a la noticia, ofrezcan contenido adicional o bien ofrezcan un análisis sobre el tema en cuestión, con lo que aquellos que no cumplan con estas características se enviarán a las últimas posiciones.

En este punto, es importante indicar que estos contenidos considerados como “no originales” no dejarán de mostrarse; lo que sucederá es que quedará por debajo de otras actualizaciones por lo que el usuario deberá hacer demasiado scroll para llegar a los mismos.

Es importante mencionar que esta medida ya era aplicada para aquellos contenidos informativos relacionados con temas de salud; no obstante, ahora se extenderá a otras categorías de información.

A esta pregunta, resulta interesante entender la defección de contenidos originales a la que hace referencia Facebook. Para la red social, estas publicaciones serán aquellas que contengan información exclusiva sobre un determinado tema, así como los análisis detallados sobre un suceso de actualidad y las entrevistas realizadas a un personaje relevante o relacionado. Adicional, se privilegiarán a aquellos contenidos que contengan elementos visuales originales como fotografías o videos.

Por ahora, los cambios al algoritmo de Facebook entrarán en vigor exclusivamente para los contenidos publicados en inglés; no obstante, se espera que la red social comience a desplegar la actualización en otros idiomas durante los siguientes meses.

Esta medida se suma a la ya adoptada en noviembre de 2020, en donde Facebook señalaba que daría prioridad a las fuentes originales que muestran de forma transparente al autor de los contenidos para ser mostradas en las primeras posiciones dentro del feed de noticias de los usuarios.

C.

Detectando noticias falsas en Internet

Hace algun tiempo escribí un post de cómo detectar noticias falsas en Facebook. Sin embargo quise retomar el tema ya que di una conferencia el sábado pasado para un grupo de paisanas de cómo detectar noticias falsas en Internet en general.

Y es que desde que escribí el post de Facebook ha corrido mucha agua bajo el puente y sigue siendo un tema en boga y al que no necesariamente le damos la importancia necesaria. Ahora con el auge del Coronavirus he visto cada cosa, que bueno, guardaré en privado por el bien de nuestra salud mental. Así que aquí les dejo una serie de consejos para detectar cuáles son las noticias falsas en Internet y de paso, evitar la histeria colectiva.

  1. Fijarse en la URL de las páginas En ocasiones esconde un pequeño cambio de caracteres con el fin de aprovecharse de la confianza del lector en un medio concreto para hacerse pasar por él y difundir contenido falso.
Detectando noticias falsas en Internet

2. Diseño de la página: La apariencia de la página es la forma más habitual de detectar en el primer vistazo un portal de noticias falsas. Errores ortográficos, fotografías de baja calidad, publicidad engañosa… son los primeros signos de que nos encontramos en un lugar susceptible de contener fake news. (Aplica también en mensajes de WhatsApp)

noticias falsas en internet whatsapp

3. Titulares: Los llamados titulares clickbait, pensados para explotar la «brecha de curiosidad», signos de interrogación, exclamación, redacción del titular exagerando los hechos u ocultando las fuentes oficiales son características que suelen encontrarse en las noticias falsas. Gracias a su buen funcionamiento en redes sociales por la rapidez con la que se comparten este tipo de artículos.

Detectando noticias falsas en Internet

4. Fuente: Los autores y cabeceras que respaldan cualquier información son de suma importancia. Asegúrate de que la historia haya sido escrita y publicada por una fuente de confianza. Si la noticia proviene de una organización desconocida es necesario verificar varias fuentes y principalmente de la fuente oficial. Además revisa si las fechas coinciden.

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5. Fotos: Los generadores de noticias falsas se aprovechan de esa premisa para alterar o sacar de contexto alguna imagen o video. Lo mejor es revisar el crédito de la fotografía, además de otras publicaciones.

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6. ¿Engaño o Broma? En ocasiones es difícil distinguir una noticia falsa de una publicación humorística o satírica como las que realiza El Deforma o el Panfleto. Comprueba si la fuente de la que proviene la información es una parodia y si el tono de la noticia sugiere que se puede tratar de una broma.

Detectando noticias falsas en Internet

7.WhatApp: Este es súper importante por las miles de miles de cadenas que se envían a diario. Muchas incluso contienen virus aquí unas recomendaciones:

  • Lee la noticia entera, no solo el titular.
  • Averigua la fuente.
  • ¿Es una cadena de WhatsApp sin autoría o sin enlace? Desconfía y, preferentemente, no la compartas;
  • ¿Tiene autoría? Investiga el nombre del medio o del autor en Google para ver qué más hizo esa persona y para qué medios trabaja.  Verifica con otras fuentes de confianza
  • ¿Hace referencia a un medio de comunicación? Entra a la página web de ese medio para comprobar si la noticia está ahí.
  • Busca el titular en Google. Si es verdadera, es probable que otros medios confiables la hayan reproducido; si es falsa, puede que algunos sitios de verificación de datos hayan averiguado que es un rumor falso.
  • Busca los datos que se citan. ¿Se apropia de acontecimientos verificables? ¿hubo otros medios que reprodujeran lo que dijo?
  • Verifica el contexto, como la fecha de publicación. Sacar una noticia de contexto y divulgarla en una fecha diferente también es una forma de desinformación. Pregúntale a quien te mandó la noticia de quién la recibió, si confía en esa persona y si logró verificar alguna información.
  • Recibiste una imagen que cuenta una historia? Puedes hacer una búsqueda “inversa” de imágenes y comprobar si otros sitios la reprodujeron. /
  • Recibiste un audio o un vídeo con informaciones? Trata de resumirlas y búscalas en internet introduciendo las palabras clave y “WhatsApp”.
  • Piensa en números: ¿la noticia cita cifras de investigaciones o de otros datos? Búscalos para ver si tiene sentido.
  • Revisa la ortografía (grammar nazi)
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Herramientas para verificar noticias falsas en Internet

  • Invid: Analiza los vídeos frame a frame y los conecta con las otras herramientas, como Google, Bing, etc. Detecta las noticias en el momento en el que han ocurrido y evalúa la credibilidad del contenido expandido por las redes sociales.
  • Tineye: El usuario sube la fotografía y este servicio muestra en qué páginas de Internet aparece y cuántas veces se ha publicado. Lo interesante es observar la primera vez que se colgó en internet.
  • Google Imágenes y Bing Imágenes: los buscadores web tienen funciones para comprobar las imágenes. A la derecha de cada buscador hay un icono de una “cámara” donde se puede adjuntar la fotografía descargada en el dispositivo o buscar introduciendo la url o dirección de la misma.
  • Facebook: La red social ha incluido el llamado botón de contexto que las páginas de los medios pueden implementar utilizando un código que brinda Facebook, de manera que cuando un usuario lea sus noticias pueda informarse sobre el medio que la publica.
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Espero que esta información les pueda servir a identificar noticias falsas por Internet. Así estarán mejor informados y verán que no todo lo que brilla es oro y que muchas veces en lugar de ayudar, al estar difundiendo cosas que no son ciertas, sin saberlo, se crea más daño que bienestar.

C.