La ciencia diseña un detector para cazar mentiras en internet

¿Todo lo que se dice en Twitter o se enlaza en Facebook o Linkedin es verdad? Por supuesto que no. El aumento de mensajes y usuarios, la variedad de fuentes y la diversidad geográfica se confabulan con rapidez para difuminar si una información es cierta o es solo una de esas noticias que nos han colado porque, como alguien acuñó en italiano, «se non è vero, è ben trovato» (si no es cierto, es acertado). Es el reto de la verificación que varios grupos de investigadores europeos pretenden automatizar con herramientas informáticas de fácil uso.

Actualmente hay varias iniciativas en curso, algunas financiadas por la Comisión Europea, que investigan en ese sentido. Y la mayoría están vinculadas a empresas que prevén comercializar productos con los resultados en breve plazo, si no lo hacen ya.

Uno de estos proyectos toma el nombre de Pheme, la diosa griega de la fortuna. Liderado por la Universidad de Sheffield (Reino Unido),  pretende crear un detector automático de mentiras para las redes sociales que agilice una tarea que ahora hay que hacer a mano y mezclando varios programas. Su intención es crear una única aplicación informática que detecte si la información que circula en redes sociales es un rumor con éxito, como sucedió en los disturbios de Londres del 2011, donde se llegó a afirmar que el Ejército había tomado las calles o que estaban ardiendo zonas que no habían visto una llama.

Prensa y salud

El estudio, que utiliza datos masivos (lo que se conoce como Big Data), se centra en dos ámbitos: el periodismo digital y el entorno de la salud. «En periodismo se pretende originar alertas sobre rumores virales en redes sociales y evaluar la fiabilidad de la fuente. En el caso de la salud, los médicos podrían recibir alertas de informaciones o desinformaciones en temas sanitarios, tanto en blogs, foros de pacientes o redes sociales, para que puedan contrarrestarlos», explica Tomás Pariente, responsable del proyecto en Atos, el socio español, que se encarga de la parte informática.

«Para la detección de rumores no solo basta con capturar los tuits. Si buscas noticias sobre la situación en Ucrania, hay que capturar los tuits, detectar los usuarios que los producen, los retuits, las relaciones del usuario, su ubicación y las páginas que se mencionan», añade.

El ambicioso proyecto de Pheme tiene correlación con otro también europeo, Social Sensor, que se enfoca más a la detección de temas y de cómo se gestan las recomendaciones, sobre todo en el ámbito del entretenimiento y contando hasta con las fotos de los móviles. Uno de sus socios, el Athens Technology Center, ha desarrollado una aplicación, 'Alethiometer', para medios de comunicación que evalúa el remitente, el contenido y el contexto a la vez y permite otorgar una puntuación de veracidad a una historia.

El proyecto parte de investigaciones desarrolladas por Yahoo Labs Barcelona, que dirige Ricardo Baeza-Yates, quien lleva años investigando sobre estos temas. «Hace dos años mi equipo analizó cómo se difundía la información sobre el terremoto de Chile en el 2010 en Twitter y concluyó que el sistema era capaz de regularse solo por la intervención de los usuarios. Los bulos y los rumores se perdían ante otras informaciones que los desmentían. Cuanto más activa es la comunidad, más se regula», explica Baeza-Yates.

Al investigador, vicepresidente de investigación de Yahoo para Europa y América Latina, le parece demasiado ambicioso el proyecto británico. «El reto no es solo verificar sino con qué grado de acierto hacerlo. No es lo mismo el 90% que el 40%, porque eso define si se va a propagar o no. El objetivo ha de ser que los falsos positivos sean muy pocos».

Rumores con y sin éxito

«No es tan fácil difundir un rumor. No todas las historias tienen éxito», apunta Hugo Zaragoza, investigador y creador de la empresa Websays, que forma parte del proyecto Sensei, también financiado por la CE y que analiza «conversaciones» en redes sociales, llamadas a centros de atención al cliente y discusiones en webs y blogs para determinar qué temas han de preocupar a una empresa. Ellos automatizan parte del proceso pero consideran imprescindible la intervención humana para sacar conclusiones y elaborar informes.

Otros investigadores, antiguos alumnos del MIT, llevan tiempo intentando lanzar Veri.ly, un sistema para comprobar informaciones de redes sociales utilizando la comunidad de usuarios.