Durante los últimos años, el término "noticias falsas" ha sido tan popularizado e incluso armado por múltiples partes que es casi demasiado difícil definir el término exactamente. 

Sin embargo, una cosa es clara. Las noticias falsas son un problema enorme en nuestra sociedad moderna. 

Según un encuesta Por el Centro de Investigación Pew, los estadounidenses califican las noticias falsas como un problema mayor que el terrorismo, el racismo, el sexismo o el cambio climático. A pesar de las múltiples definiciones de diferentes personas, las noticias falsas son un gran problema y deben detenerse.  

En la Universidad de Waterloo, un equipo de investigadores desarrolló una herramienta que usa inteligencia artificial para hacer precisamente eso. 

“La difusión de noticias falsas y desinformación puede causar un daño social tremendo, ya que puede inducir a error a un número sin precedentes de personas en todo el mundo a no solo creer en información y conspiraciones que podrían ser perjudiciales para ellos mismos (por ejemplo, remedios falsos para curar enfermedades) y otros (p. ej., noticias falsas sobre otras culturas y eventos en todo el mundo), pero también podrían llevar a tomar decisiones equivocadas (p. ej., votar en contra de un candidato en base a rumores falsos) ", dijo Alexander Wong, profesor asociado de ingeniería de diseño de sistemas en la Universidad de Waterloo y miembro fundador de la Instituto de Inteligencia Artificial de Waterloo.

Wong colaboró ​​con tres estudiantes de posgrado de la universidad, Chris Dulhanty, el investigador principal, Jason Deglint e Ibrahim Ben Daya, para desarrollar una herramienta que use IA para ayudar a las redes sociales y las organizaciones de noticias a descartar noticias falsas. 

Presentaron su este mes en la Conferencia sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neural en Vancouver, Canadá. 

¿Quién lo comenzó de todos modos?

El presidente Trump puede reclamar crédito por inventar el término "noticias falsas", pero en realidad fue popularizado por primera vez por Craig Silverman, editor de medios de BuzzFeed News, quien comenzó a usar el término en sus estudios e informes desde 2014. 

En una entrevista con westonianoSilverman definió las noticias falsas como "contenido completamente falso, creado para engañar y con un motivo económico".

Aunque las noticias falsas son mentiras, con la gran cantidad de noticias falsas en nuestra sociedad actual, hace que sea más difícil para las personas distinguir las noticias falsas de las reales y, por lo tanto, es más difícil creer en cualquier noticia, incluso las de buena reputación. 

Según la Encuesta 2019 Pew, casi el 60 por ciento de los demócratas y el 70 por ciento de los republicanos han dejado caer un medio de comunicación porque consideraron que el contenido era una noticia falsa. 

Para aquellos que son menos conscientes políticamente, debido a su temor a las noticias falsas, tenían un 20 por ciento más de probabilidades de haber reducido el consumo general de cualquier noticia que aquellos que son más políticamente conscientes. 

Además, la mitad de todos los encuestados dijeron que habían evitado hablar con alguien porque pensaban que esa persona podría traer noticias falsas a la conversación. 

Con sus propios prejuicios y perspectivas, cada persona define las noticias falsas de manera diferente. Y en aras de descartar noticias falsas, las personas se vuelven rápidas para juzgar y, en última instancia, cierran todo lo que consideran falso o, a menudo, diferente de lo que ya creen. 

Este susto de noticias falsas crea una cámara de eco, una alimentación constante de los mismos pensamientos y creencias, lo que hace a las personas más vulnerables a las noticias falsas debido a la falta de información legítima y conduce a una sociedad cada vez más polarizada. 

Marcar noticias falsas 

Mientras haya ganancias al hacerlo, siempre habrá personas que producirán información falsa intencionalmente. 

Sin embargo, aunque no pueden detener por completo a los creadores de noticias falsas, los investigadores de la Universidad de Waterloo preguntaron si podían ayudar a los periodistas que realmente quieren informar al público para distinguir mejor las noticias falsas de las reales. 

Según Wong, los investigadores entrenaron a su sistema de detección para aprender de una gran cantidad de texto que contenía reclamos y artículos. De esa manera, sigue aprendiendo la lingüística y las relaciones entre los reclamos y los artículos y sigue mejorando con el tiempo a partir del volumen de texto. 

Basado en su aprendizaje, el sistema puede usar lo que aprendió para verificar los hechos y decidir si un reclamo está respaldado por diferentes artículos. 

Si un reclamo no está respaldado por diferentes artículos, especialmente aquellos de fuentes de noticias respetables y confiables, entonces puede ser marcado como noticias falsas. 

“Si lo son, genial, probablemente sea una historia real. Pero si la mayoría del otro material no es de apoyo, es una fuerte indicación de que se trata de noticias falsas ", dijo Wong en un comunicado de prensa. 

Dadas las múltiples reclamaciones sobre el mismo tema, nueve de cada 10 veces, el sistema pudo distinguir si una reclamación estaba respaldada o no, lo que significa falso o real. 

No sustituyendo, sino fortaleciendo

Si bien algunos podrían pensar que este sistema está reemplazando a los periodistas, los investigadores han dejado en claro que su sistema es una herramienta de evaluación para fortalecer, y no sustituir, a periodistas y verificadores de datos en las redes sociales y las organizaciones de noticias.

"Creo firmemente en la noción de colaboración hombre-máquina, donde la IA debe diseñarse de manera que ayude a las personas a hacer su trabajo más rápido, mejor y de manera más consistente", dijo Wong. “Hay cosas en las que los humanos son fantásticos, otras cosas en las que las máquinas son rápidas y geniales, entonces, ¿por qué no combinarlas para que sean más grandes que la suma de sus partes? 

"Por lo tanto, estamos motivados a hacer nuestra parte para ayudar a identificar esas noticias falsas antes para ayudar a mitigar su creencia generalizada, o al menos crear conciencia sobre esas noticias falsas para ayudar a las personas a estar más informadas".

Según Wong, las noticias falsas son un buen ejemplo de que la IA tiene un impacto social positivo. Su sistema ayuda a marcar noticias potencialmente falsas para que los humanos puedan determinar con su experiencia y contexto humano procesar e identificar noticias falsas más rápido y mejor.

"Necesitamos capacitar a los periodistas para descubrir la verdad y mantenernos informados", dijo Dulhanty en un comunicado de prensa. "Esto representa un esfuerzo en un trabajo más amplio para mitigar la propagación de la desinformación".

Los investigadores están planeando la mejor manera de proporcionar esta herramienta al público en general, según Wong. Además, esperan expandir su sistema para cubrir otros idiomas y otras direcciones para verificar los hechos e identificar noticias falsas de manera más completa.