Así es como la inteligencia artificial combate la 'infodemia' y la desinformación sobre la Covid-19

Un grupo de investigadores ha desarrollado un algoritmo capaz de detectar la desinformación sobre la Covid-19 con una eficacia del 88%

Inteligencia artificial. (Foto. Freepik)
Inteligencia artificial. (Foto. Freepik)
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29 octubre 2021 | 11:15 h

“Infodemia”, definido por la Fundéu de la RAE como la sobreabundancia de información (alguna rigurosa y otra falsa) sobre un tema. La Organización Mundial de la Salud y las Naciones Unidas ya han alertado sobre el peligro de esta “infodemia”, haciendo especial hincapié en las noticias falsas y desinformación relativa a la Covid-19, que estaba poniendo palos en las ruedas de las autoridades sanitarias y causando muertes innecesarias. “La desinformación cuesta vidas. Sin la confianza adecuada y una información veraz, el virus continuará expandiéndose”, han advertido las organizaciones.

En este sentido, "durante la pandemia, las cosas se polarizaron al extremo. Necesitamos urgentemente herramientas que ayuden a la gente a encontrar información fiable", asegura el experto en inteligencia artificial, el profesor K.P. Subbalakshmi.

Con esta filosofía en mente, investigadores del Stevens Institute of Technology en Estados Unidos han desarrollado una herramienta que utiliza la inteligencia artificial para detectar fake news relacionadas con la Covid-19 y automáticamente señalarlo en las publicaciones y posts de redes sociales.  

"Utilizando este algoritmo para posicionar la información, podemos tener una perspectiva mucho más rica y ayudar a detectar las fake news de manera más eficaz"

Para desarrollar un algoritmo capaz de detectar desinformación sobre el coronavirus, el Dr. Subbalakshmi y su equipo, reunieron alrededor de 2.600 artículos sobre las vacunas contra la Covid-19 publicados por 80 autores diferentes en los últimos 15 meses. El equipo contrastó los artículos con información fiable en diferentes medios y etiquetó cada artículo como ‘veraz’ o ‘no veraz’.

A continuación, los investigadores reunieron más de 24.000 tweets que mencionaban o citaban noticias y desarrollaron un algoritmo capaz de determinar si dicho apoyaba o desacreditaba el artículo en cuestión. Es decir, el algoritmo se "posicionaba" al respecto. Y es que tal y como explica el doctor, "en el pasado, los investigadores asumían que si una persona tuiteaba una noticia, estaba de acuerdo con su posición. Pero eso no siempre es así. La persona puede estar diciendo ‘¿te puedes creer este sinsentido?’. Utilizando este algoritmo para posicionar la información, podemos tener una perspectiva mucho más rica y ayudar a detectar las fake news de manera más eficaz".

Así, esta inteligencia artificial puede señalar a los negacionistas no analizando solo el contenido de las publicaciones, sino también las “pinceladas de estilo” vinculadas a información fiable o no. “Es posible coger cualquier frase y analizar su punto de vista para identificar el uso que hace el autor del lenguaje. Nuestro algoritmo examina los datos sobre el punto de vista y decide si el artículo tiene más o menos probabilidades de ser fake news”, continúa el experto.

"Tras analizar las publicaciones, el algoritmo tiene una eficacia del 88% para determinar si una noticia es falsa o no"

De esta forma, el lenguaje más emocional o pomposo, por ejemplo, suele estar relacionado con informaciones negacionistas o fraudulentas. Tanto es así que estamos más que acostumbrados a ver tweets o post con informaciones delirantes sobre chips o 5G. Otros factores como el momento de la publicación o la longitud del artículo, así como el número de autores, es analizado por la IA para definir la veracidad de la información. Tras analizar las publicaciones, el algoritmo tiene una eficacia del 88% para determinar si una noticia es falsa o no.

Aunque se trata de un porcentaje de fiabilidad considerablemente alto, los autores señalan que aún queda mucho trabajo por hacer y se necesitan herramientas más rigurosas. “Hemos creado un algoritmo muy preciso para detectar la desinformación, pero nuestra contribución real es la base de datos en sí. Esperamos que otros investigadores utilicen esta herramienta para entender mejor las fake news". Además, los investigadores tienen la intención de continuar trabajando para analizar también las imágenes de las publicaciones.

Aún así, hay que seguir trabajando porque los negacionistas no descansan. “Cada vez que damos un paso adelante, las personas con malas intenciones aprenden de nuestros métodos y actúan de forma más sofisticada. Es una batalla constante. El truco es ir siempre un paso por delante”, concluye el Dr. Subbalakshmi.

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