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Herramienta identifica los dominios creados para promover noticias falsas

Noticias falsas

Predicción en tiempo real de proveedores de información falsa en línea y sus características

Los académicos del University College London (UCL) y otras instituciones han colaborado para desarrollar una herramienta de aprendizaje automático que identifica nuevos dominios creados para promover información falsa para que puedan detenerse antes de que las noticias falsas se puedan difundir a través de las redes sociales y los canales en línea.

Para contrarrestar la proliferación de información falsa, es importante actuar con rapidez, antes de que los creadores de la información comiencen a publicar y difundir información falsa a través de múltiples canales.

¿Cómo funciona?

Anil R. Doshi, profesor asistente del UCL School of Management, y sus compañeros académicos se propusieron desarrollar un sistema de detección temprana para resaltar los dominios que tenían más probabilidades de ser malos actores. Los detalles contenidos en la información de registro, por ejemplo, si la parte que se registra se mantiene privada, se utilizan para identificar los sitios.

Doshi comentó: "Muchos modelos que predicen información falsa utilizan el contenido de artículos o comportamientos en los canales de las redes sociales para hacer sus predicciones. Para cuando los datos estén disponibles, puede que sea demasiado tarde. Estos productores son ágiles y necesitamos una forma de identificarlos temprano".

"Mediante el uso de datos de registro de dominio, podemos proporcionar un sistema de alerta temprana utilizando datos que posiblemente sean difíciles de manipular para los actores. Los actores que producen información falsa tienden a preferir permanecer ocultos y lo usamos en nuestro modelo".

Al aplicar un modelo de aprendizaje automático a los datos de registro de dominios, la herramienta pudo identificar correctamente el 92 por ciento de los dominios de información falsa y el 96,2 por ciento de los dominios de información no falsa configurados en relación con las elecciones estadounidenses de 2016 antes de que comenzaran a operar.

¿Por qué debería usarse?

Los investigadores proponen que su herramienta debería usarse para ayudar a los reguladores, plataformas y responsables políticos a proceder con un proceso escalonado para aumentar el monitoreo, enviar advertencias o sancionarlas y decidir en última instancia si deben cerrarse.

Los académicos detrás de la investigación también piden que las empresas de redes sociales inviertan más esfuerzo y dinero para abordar este problema, que en gran medida se ve facilitado por sus plataformas.

Doshi continuó: "Las noticias falsas promovidas por las redes sociales son comunes en las elecciones y continúan proliferando a pesar de los esfuerzos algo limitados de las empresas de redes sociales y los gobiernos para detener la marea y defenderse de ella. Nuestra preocupación es que este es solo el comienzo del viaje".

"Necesitamos reconocer que es solo cuestión de tiempo antes de que estas herramientas se vuelvan a implementar de manera más generalizada para las empresas objetivo, de hecho, hay evidencia de que esto ya está sucediendo. Las empresas de redes sociales y los reguladores deben participar más en el tratamiento de este problema tan real y las empresas deben tener un plan para identificar rápidamente cuándo se convierten en el objetivo de este tipo de campañas".

La investigación está en curso reconociendo que el entorno está en constante evolución y, si bien la herramienta funciona bien ahora, los malos actores responderán a ella. Esto subraya la necesidad de una innovación e investigación constantes y continuas en esta área.

Artículo científico: Real-Time Prediction of Online False Information Purveyors and their Characteristics

Jesus_Caceres