¿Puede combatirse las fake news con algoritmos?

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En la era de internet, una batalla bastante dura se está librando en el mundo de la información y la democracia. Cada día se liberan miles de “noticias” creadas por personas o por máquinas para generar pasiones y beneficiar a partidos políticos, empresas o grupos sociales, con una grave característica: son noticias falsas o con un alto nivel de distorsión.

Pero del mismo modo que la tecnología del Big Data y los algoritmos ayudaron a expandir este problema, también es en los sistemas informáticos donde puede que esté la solución. Tras el anuncio de la Universidad de Michigan en agosto de este año, según el cual elaboraron un sistema que detecta las noticias falsas mejor que un humano promedio, decenas de ingenieros en todo el mundo, trabajando de la mano de decenas de periodistas y académicos, se lanzaron a tratar de frenar con algoritmos el monstruo que los algoritmos alimentaron.

¿Qué puede ser considerado como fake news o noticia falsa?

El New York Times define fake news como “una historia de apariencia periodística inventada y difundida con el fin de engañar”. En muchos casos las fake news están diseñadas para encajar en el imaginario colectivo de un grupo poblacional específico, invocando miedos, prejuicios, dogmas, ilusiones, esperanzas y/o aspiraciones, buscando que los relatos fabricados encajen con la posición ideológica o afectiva del receptor, quien por esta razón la percibe como verdadera y a su vez la comparte sin verificar, generalmente con otros sujetos afines al mismo perfil sociodemográfico, quienes repiten el mismo ciclo anterior, pero con mayor nivel de confianza, pues lo recibieron de alguien conocido, asumiendo que esta persona verificó la información, desencadenándose así una reacción en cadena masiva e incontrolable.

Las “fake news” se convirtieron en un tema cotidiano y hasta se les ha considerado consecuencia negativa de Internet, si bien como los relatores de libertad de expresión del mundo recordaron en 2016, han existido siempre, y han sido parte de las estrategias de gobiernos, empresas y fuerzas armadas para ganar elecciones, aumentar rendimientos financieros o manipular el orden social y económico.

Pero fue el Brexit el primer campanazo de alerta sobre la gravedad de este fenómeno, cuando la mitad del electorado de uno de los países más educados del mundo votó porque Reino Unido abandonara la Unión Europea, en gran medida motivados por noticias falsas, creadas por compañías de asesores políticos. La elección de Trump en 2016 y el triunfo del No en el plebiscito sobre los acuerdos de paz en Colombia el mismo año son los otros dos casos típicos estudiados por académicos y analistas de medios.

Luego llegó la automatización y robotización y el problema escaló de manera alarmante en todo el mundo. Como ejemplo, en la campaña brasilera para presidencia y gobernaciones, en solo un fin de semana 35 publicaciones de contenido falso fueron compartidas 400.000 veces en Facebook y solo cuatro videos subidos a esa red social tuvieron al menos 2,7 millones de visualizaciones, según indicó el proyecto Monitor de Debate Político del Medio Digital, de la Universidad de Sao Paulo.

¿Qué sistemas se usan hoy para detectarlas?

Hoy, los algoritmos parecen mejores que los humanos para detectar las noticias falseadas, o por lo menos, son mucho más eficientes. Cruzando una selección de variables como fechas, nombres mencionados, errores o inconsistencias gramaticales, lugar de origen de la noticia o tono emocional de los titulares se pueden identificar con alta probabilidad las noticias generadas o difundidas por computador.

Las grandes tecnológicas no prestaron mayor atención y hasta se desentendieron del problema, considerando que era un asunto de los usuarios. Los algoritmos de las redes sociales tienden a dar más notoriedad a las publicaciones más populares, sin importar si son ciertas o no, lo que da un impulso extra a estos bulos que a menudo son difundidos y replicados por miles de robots en todo el mundo.

Esto cambió con el boicot de grandes conglomerados comerciales a Google. Encabezadas por Procter & Gamble, muchas empresas vieron que sus anuncios publicitarios en YouTube aparecían a veces junto con videos falsos, racistas, homofóbicos o extremistas.

Dado el enorme riesgo que esto supone para la imagen de las empresas ante los grupos sociales más educados, amenazaron a Alphabet con retirar su publicidad, lo que obligó a la empresa a invertir muchos más recursos en mejorar sus filtros.

El problema es que en estos filtros, como los desarrollados por Facebook y Google, quedaban también atrapadas muchas noticias verdaderas, lo que convertía el sistema en un peligro para la libertad de expresión. Por lo que estos procesos de investigación continúan logrando cada día mejores resultados.

WhatsApp el mayor desafío

Si bien los medios sociales como Facebook o Twitter son escenarios típicos para el despliegue de las fake news, el mayor desafió está en los sistemas de mensajería instantánea como Whats App o Telegram, pues los patrones de distribución no son gestionados por un algoritmo, sino por los usuarios, quienes direccionan los mensajes a sus propios contactos, evitando sistemas de filtrado y convirtiéndose en vectores de alta precisión en la distribución. Es por ello, que el propio Whats App quien ahora pertenece al conglomerado de Facebook, optó por etiquetar como “Reenviados” los mensajes que no originan en el usuario que los envia, para de esta forma advertir al receptor que la noticia proviene de un tercero.

Problema y solución

El mayor escándalo de fake news e internet es hasta el momento el de la compañía de sistemas informáticos Cambridge Analytica. La empresa tomó millones de datos personales de los usuarios de Facebook para desarrollar un algoritmo que permitía identificar a votantes potenciales de un partido, y canalizaba hacia ellos propaganda política, en buena parte noticias falsas.

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Con este episodio quedó clarísimo que existen personas y compañías alrededor del mundo trabajando para ganar elecciones manipulando con mentiras a los electores, pero así como grupos de ingenieros y economistas optaron por venderse al mejor postor, muchos otros luchan desde sus computadores para detener la epidemia de mentiras prefabricadas.

Como parte de este esfuerzo, la Universidad de Michigan, en Estados Unidos, anunció en julio de este año un sistema informático que detecta las fake news en un flujo de Internet, con una eficacia de 76%, contra 70% del grupo humano.

También este año, equipos de economía e informática de la Universidad de Stanford informaron que sus sistemas prototipo de detección podían capturar hasta un 97% de noticias falsas en la etapa de “postura” (stance), que es cuando se compara el contenido de palabras y frases del titular con el contenido del cuerpo del artículo. En las noticias falsas, especialmente las generadas por computador, suele haber sutiles pero significativas incongruencias entre ambos.

Si bien esta es solamente una forma de detección que no funciona tan bien para noticias generadas por humanos meticulosos, los avances en programación han potenciado y motivado a las universidades, institutos y empresas comprometidas con la causa.

Facebook y Google, entre otros, impulsados por la información abierta que generan estos equipos voluntarios, han podido ajustar aún más sus sistemas de verificación, que son una mezcla de robotización, inteligencia artificial y criterio humano.

De forma irónica, en el momento en que Facebook comenzaba a chapotear en la dificultad de responder con software a las exigencias que desde los medios y tribunales empezaban a hacerse, apareció la noticia en internet de que limitarían a 26 personas el alcance de nuestras publicaciones. Por supuesto, era una noticia falsa.

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Inteligencia colectiva

Y no son solo las empresas informáticas y los medios los que están luchando contra las Fake news desde el software, ahora miles de programadores, periodistas y académicos del mundo comienzan a trabajar en red para ganar la batalla.

La más amplia iniciativa es The Fake news Challenge. 100 voluntarios y 71 equipos de 15 países. La organización central emite una convocatoria anual para que equipos de ingenieros y periodistas del mundo desarrollen algoritmos para detectar las noticias falsas en la etapa de “postura”. Se otorgan premios a los mejores sistemas y se generan redes de trabajo conectado que son más poderosas que cualquier equipo institucional de ingenieros.

The Fake news Challenge utiliza herramientas informáticas tan potentes como machine learning, procesamiento de lenguaje natural e inteligencia natural para que los softwares aprendan claves y pistas sobre los errores que humanos y máquinas cometen al elaborar una noticia falsa, y aprovecharlos para detección.

Las universidades más prestigiosas del mundo tienen equipos en el desafío, y la mayoría garantizan liberar sus estrategias para que toda la comunidad informática global pueda seguir desarrollando mejores armas contra el engaño cibernético.

Considerando que en América Latina el 82% de la población afirma usar redes sociales, según datos del Pew Center, es urgente que la región se una en mayor medida a estos proyectos o inicie los suyos propios. No podemos olvidar que por lo menos en dos países de la región, Colombia y Brasil, votaciones cruciales fueron alteradas o definidas por ráfagas de noticias falsas hechas a propósito por empresas de consultores inescrupulosos. La democracia no puede quedarse con los brazos cruzados.

Otras iniciativas de gran alcance buscan lo mismo: The Trust Project, financiado en parte por Google; The Facebook Journalism Project, de la controvertida empresa; y el proyecto de Knight Prototype Fund que ofrece 1 millón de dólares en becas y premios para quienes desarrollen mejores formas de que información verificada llegue a más personas.

Verificado 2018 es la más ambiciosa campaña de verificación de noticias localizadas en redes, diseñada para cubrir la campaña electoral para presidencia y diputados de México, pero está basada principalmente en la actividad de decenas de personas que revisan noticias apoyados por una plataforma web.

Medios como La Silla Vacía, de Colombia, y Folha de Sao Paulo, en Brasil, se han destacado por sus buenas iniciativas periodísticas de detección y verificación. Puede que ponerles más programación a estos esfuerzos mejore mucho su eficiencia e incluso la precisión.

Hay muchas variables que todavía las máquinas no pueden evaluar bien, como el tono emocional, la intencionalidad o la verificación de hechos. Por tanto, es posible que el verdadero punto de quiebre en esta lucha se dé por la adecuada interacción entre las habilidades humanas y las enormes capacidades de procesamiento de información que tienen las máquinas.

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La responsabilidad es de cada ciudadano

Si bien todas las iniciativas que se han emprendido alrededor del mundo están generando valiosos avances, el mayor aporte para combatir las fake news proviene de los mismos ciudadanos, quienes deben emprender una sola y sencilla acción: “No distribuir información cuya TOTALIDAD DEL CONTENIDO haya sido verificada previamente, contrastando los datos, fotos, videos y textos, con otras muchas fuentes.

Por:

Gabriel E. Levy B.

Sergios A. Urquijo M.

Sobre el autor

1 comentario en “¿Puede combatirse las fake news con algoritmos?”

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