El MIT descubre cómo detectar de forma automática las noticias falsas

Investigadores del departamento de Inteligencia Artificial del MIT y del Instituto de Investigación Informática de Qatar acaban de conseguir lo que Facebook y otras grandes plataformas de noticias llevan tiempo buscando: un sistema automático que permita detectar noticias falsas y su fuente. 

Lo han conseguido con una tasa de acierto de hasta el 65%, lo que todavía deja mucho margen para el error, pero lo presentan como un paso prometedor. La fórmula, que será presentada en el congreso anual de la asociación de lingüística computacional a finales de mes en Bruselas, se basa no solo en la comprobación de los datos (como hacen los sistemas manuales) sino en la recurrencia y la procedencia de las informaciones (si ya ha publicado algo falso, pierde puntos) y asigna relevancia tanto al medio como a la información.

El programa, que está basado en aprendizaje de las máquinas (Machine Learning), deduce también automáticamente si la fuente qué tipo de sesgo político tiene la noticia con una probabilidad de acierto del 70%. Y además lo hace con muy pocos datos, apenas 150 items, según explican sus autores. 

Los investigadores, coordinados por el profesor del MIT Jim Glass, han usado datos de Media Bias/Fact Check (MBFC), una web que comprueba la verosimilitud de más de 2.000 páginas de noticias, desde los más grandes estadounidenses (MSNBC o Fox News) a webs publicitaria de poca credibilidad (las llamadas granjas de contenido).

Cuestión de estilo

Para diseñar el algoritmo se han basado en algo que hasta ahora había pasado desapercibido a los científicos de datos: cómo están redactadas las noticias y qué tipo de tono de lenguaje utilizan para resaltar los valores morales. Las noticias falsas, advierten, tienen tendencia a estar escritas en un tono hiperbólico, subjetivo y emocional.

También el pensamiento político, sostienen, aborda de forma distinta los valores morales. Utilizando la teoría de los fundamentos morales, han entrenado al sistema para que sea capaz de detectar cómo los autores de las noticias abordan la justicia, la libertad, el sentimiento de grupo, el respeto o la integridad. Y han descubierto que las publicaciones de izquierdas, a diferencia de las de derechas, tienden a hablar más de justicia y de reciprocidad que del resto.

También han captado que las páginas de noticias falsas suelen tener estructuras de servidores complicadas, con muchos subdirectorios y carácteres especiales.

El sistema, que aún está en desarrollo, puede ser aplicado, según sus autores, no solo a determinar el sesgo político de las informaciones si no también su implicación religiosa, lo que resulta muy importante en el mundo árabe, lugar de origen de varios de los investigadores. Uno de los principales, Ramy Baly, es refugiado sirio, por ejemplo.