Por: Jorge Eliécer Camargo Mendoza
Objetivo
Diseñar y evaluar un modelo computacional basado en técnicas de analítica de datos sobre la red social Twitter para detectar automáticamente noticias falsas.
Resumen
Las redes sociales son un medio cada vez más utilizado por la comunidad para publicar todo tipo de información. Particularmente, en las redes sociales se publican noticias, las cuales son consumidas muy rápido por las personas que las siguen. A diferencia de los medios de publicación de noticias tradicionales como por ejemplo los medios impresos, blogs y páginas web, las redes sociales tienen la posibilidad de entregar al lector al instante información en sus dispositivos móviles. Esta inmediatez hace que la información se transmita a una velocidad tal que sea difícil para las personas validar su veracidad, y peor aún, esta información es típicamente reenviada hacia otras personas sin ser verificada. Este fenómeno es aprovechado por algunas personas para viralmente transmitir noticias falsas con el objetivo de engañar a las demás personas. Por ejemplo, en las campañas electorales, algunas personas que siguen a determinado candidato construyen noticias falsas y las publican en Twitter para desprestigiar a otro(s) candidato(s), las cuales son “retuiteadas” por los receptores y así sucesivamente. De este modo, se logra manipular la opinión pública de una manera muy difícil de controlar.
En este proyecto se plantea diseñar y evaluar un modelo computacional basado en técnicas de analítica de datos sobre la red social Twitter para detectar automáticamente noticias falsas publicadas mediante un tweet. Este modelo computacional busca proveer un método que pueda ser utilizado por las redes sociales o por las aplicaciones que acceden a estas redes sociales. para advertir a las personas de la veracidad o falsedad de dichas noticias.
Como resultado del proyecto, se espera generar una herramienta computacional que permita detectar de manera automática el nivel de veracidad de un tweet. Esta propuesta se enmarca en una línea de trabajo que viene adelantando el investigador principal denominada “Social media analytics for smart cities.