En un contexto donde la desinformación circula a gran velocidad en redes sociales, especialmente durante periodos electorales, investigadores de la Universidad Ben-Gurión del Néguev (BGU), en Israel, han desarrollado una innovadora herramienta que promete mejorar la eficiencia en la lucha contra las noticias falsas.
El equipo, liderado por el Dr. Nir Grinberg y el profesor Rami Puzis del Departamento de Ingeniería de Software y Sistemas de Información de BGU, propuso un enfoque que prioriza la vigilancia de fuentes de desinformación en lugar de centrarse en publicaciones individuales.
Este método, basado en modelos de análisis de audiencias y aprendizaje automático, es mucho más efectivo que las estrategias tradicionales. Según el estudio, los modelos superaron en un 33% los métodos actuales al analizar datos históricos, y hasta un 69% cuando se aplican en tiempo real a fuentes emergentes.
“Nuestro objetivo era ayudar a los verificadores a enfocar mejor su atención, porque actualmente están sobrecargados y no pueden revisar todo el contenido que circula. Desarrollamos un sistema que les permite identificar las fuentes problemáticas con mayor rapidez y menor esfuerzo”, explicó Grinberg.
Una de las principales ventajas del sistema es que mantiene el mismo nivel de precisión que los métodos actuales, pero requiere menos de una cuarta parte de los recursos destinados. El estudio fue recientemente publicado en las actas de la 30ª Conferencia ACM SIGKDD sobre Descubrimiento de Conocimiento y Minería de Datos, uno de los encuentros más importantes a nivel mundial en el campo de la inteligencia artificial y el análisis de datos.
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