Investigadores de la Universidad de Michigan han desarrollado un sistema que es comparable en eficiencia y en ocasiones, mejor que los seres humanos para detectar noticias falsas, es decir, “fake news”.
En un estudio reciente, el sistema detecto el 76% de las veces las historias falsas, contra un 70% de aciertos humanos. Además, el enfoque del análisis lingüístico podría ser útil para identificar noticias falsas en artículos noticiosos que en muchas ocasiones son demasiado novedosos para hacer referencias cruzadas con otras historias.
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Rada Mihalcea, la responsable del proyecto, dijo que la solución automatizada podría ser una herramienta importante para losa sitios que luchan cotidianamente con notas falsas, historias irreales, entre otros mecanismos para generar clicks y manipular la opinión pública.
El hallar historias falsas, sin embargo, antes de que tengas consecuencias reales, puede ser difícil pues los editores de muchos sitios confían en lo que leen de otras fuentes pues no pueden llevar control de toda la información que se produce. Además, mucha de la desmitificación de algunas historias depende de la verificación externa de hechos, lo cual es problemático cuando aparece una nueva historia. Frecuentemente, para cuando se probó que la historia es falsa, el daño ya está hecho.

Pero el análisis lingüístico toma otro camino, analizando los atributos cuantificables como la estructura gramatical, la elección de las palabras, la puntuación y la complejidad. El sistema trabaja más rápido que los seres humanos y puede ser usado en huna variedad de tipos de …