Tecnología

Adiós a las mentiras

El fact-checking computacional emplea algoritmos para contrastar los hechos de un texto. ¿Llegó la hora de la verdad?

Redacción del Evening Standard en junio de 1975.

Redacción del Evening Standard en junio de 1975. Getty Images

El 12 de junio de 2015, Devorise Dixon, un guarda de seguridad residente en Watts, California, fue a comer a un restaurante Kentucky Fried Chicken de Compton con seis amigos. La forma de uno de los trozos de pollo frito que le sirvieron guardaba un extraño parecido con un roedor, y así lo hizo saber en Facebook e Instagram.

WENT BACK TO KFC YESTERDAY AND SPOKE TO THE MANAGER SHE SAID IT IS A RAT AND APOLOGIZED, IT'S TIME FOR A LAWYER!!! BESAFE DON'T EAT FAST FOOD !!!

Posted by Devorise Dixon on Friday, June 12, 2015

En un claro ejemplo de viralidad, a día de hoy este post ha sido compartido más de 138.400 veces y ha generado miles de noticias en medios de todo el mundo. Para cuando la empresa de comida rápida declaró, tras hacer pruebas de laboratorio, que realmente era pollo, ya habían pasado 10 días. Una eternidad para internet.

Más allá de ser un fenómeno molesto, muchos científicos están estudiando con interés esta distribución de información falsa, que se conoce con la palabra inglesa hoax, dado que también podría tener aplicaciones positivas.

La verificación del futuro

El fact-checking, o verificación de hechos, ha obsesionado a los periodistas desde hace décadas, cuando revistas como The New Yorker o The Atlantic comenzaron a emplear docenas de verificadores para escudriñar cada texto que aparecía en la revista antes de su publicación. Pero ¿cómo abordar un reto así en internet, donde además, el hecho de que una información falsa aparezca en un medio contribuye a darle más credibilidad?

"El fact-checking tradicional hecho por periodistas expertos no da abasto ante el enorme volumen de información online que se genera ahora", dice Giovanni Luca Ciampaglia, investigador en el Centro de Redes Complejas y Sistemas de la Universidad de Indiana, que lanzó este año un prototipo de fact-checking computacional, un sistema que utilizaba redes semánticas y grandes conjuntos de datos para, sencillamente, verificar los hechos en una publicación online. Un programa que encienda una luz roja si alguien, en un artículo, escribe que Barack Obama nació en 1963 y no en 1961.

"Creemos que las futuras aplicaciones de este tipo de trabajo serán útiles, sobre todo, para los periodistas", dice Ciampaglia a EL ESPAÑOL. "De hecho, existe un área de investigación en el periodismo computacional tratando de hacer varios aspectos más accesibles, desde el reporterismo asistido por ordenador al fact-checking". Aunque por supuesto, otros usuarios podrían encontrar utilidad a una herramienta así, "sospecho que el valor de emparejar a periodistas con herramientas automáticas sería más alto", dice el investigador.

En el primero de este tipo de trabajos, publicado en PLOS One, Ciampaglia y sus compañeros emplearon una serie de nodos de proximidad semántica y grafos de conocimiento -similares a los que Google usa en sus búsquedas- basados en Wikipedia para armar un sistema de fact-checking que contrastara hechos históricos o biográficos. Por supuesto, esto resulta muy útil para una revista de historia, pero un periódico deportivo tendría que emplear otra estrategia. "Uno de los grandes retos a la hora de crear el sistema es el propio aspecto computacional", dice Ciampaglia, "ser capaces de hacer un software escalable para poder hacer frente a grandes redes de conocimiento".

Rigor contra viralidad

Por otro lado, un grupo de investigadores de las universidades de Torino (Italia) e Indiana (EEUU), basándose en la noción de que la desinformación se extiende de forma parecida a una enfermedad contagiosa, trataron de modelizar la difusión de la misma, con el objetivo de descubrir cuál puede ser la manera más efectiva de desmontar un hoax que se está propagando por internet.

La hipótesis es que, aprendiendo del proceso de viralidad, sería posible aplicar un fact-checking tan específico que desmontara la información falsa con la misma rapidez

La hipótesis es que, aprendiendo del proceso de viralidad, sería posible aplicar un fact-checking tan específico que desmontara la información falsa con la misma rapidez y eficacia con que se distribuyó.

Según estos investigadores, existen cuatro parámetros para que una información falsa se viralice: tasa de difusión, credibilidad, probabilidad de ser verificado y capacidad de hacer olvidar las creencias propias. "Las simulaciones en redes homogéneas, heterogéneas y reales para un amplio espectro de parámetros demuestran que hay un umbral de probabilidad para que el fact-checking elimine completamente el hoax de las redes". Este umbral dependería únicamente de dos factores: la credibilidad del artículo y la posibilidad de olvidar nuestras propias creencias.

Actualmente, varios medios de comunicación se han mostrado interesados en utilizar el software de fact-checking de Ciampaglia. "Hemos recibido muchas muestras de interés por parte de los medios", dice el investigador. "Un ejemplo es Pagella Politica, una organización de fact-checking italiana". "Estamos interesados en colaborar con más periodistas e investigadores en periodismo computacional, así que estamos contentos con la recepción que ha tenido el trabajo", añade.

Sin embargo, el algoritmo que han desarrollado aún está verde y necesitan solucionar muchas cosas para que pueda aplicarse a un rango amplio de textos. De hecho, este estudio sobre fact-checking que publicaron en PLOS One recibió una corrección, y Ciampaglia y sus compañeros tuvieron que modificar una frase errónea y un gráfico incorrecto. Menuda ironía.