18/12/2012

El mundo

Crean algoritmo para detectar tuits falsos

Twitter se convertió en una central de rumores y versiones no verídicas ni confirmadas que pueden resultar perjudiciales o peligrosas, por este motivo se lleva a cabo la investigación.

A partir de un estudio acerca de la veracidad de los tuits generados durante el terremoto en Chile, en febrero de 2010, se creo un algoritmo para evaluar la credibilidad de los mensajes publicados en la red de microblogging.
 
Como sucedió también durante otras catástrofes naturales, como durante el reciente huracán Sandy en octubre pasado, Twitter se convirtió en un canal de comunicación veloz para transmitir novedades y noticias acerca de los hechos.
 
Sin embargo, también convertirse en una central de rumores y versiones no verídicas ni confirmadas, que, especialmente en situaciones como la del terremoto chileno de 2010, pueden resultar perjudiciales o peligrosas.
 
En el marco del seísmo, los investigadores Carlos Castillo, Marcelo Mendoza y Bárbara Poblete realizaron una investigación en la cual encontraron que los mensajes verdaderos de Twitter se propagan de manera diferente a aquellos que contenían falsedades.
 
El primer rasgo claro de estos últimos es que incluían marcas de duda como signos de interrogación, pero además, los expertos desarrollaron un algoritmo para evaluar la credibilidad de los tweets sobre la base de 16 parámetros.
 
Entre las cualidades que tienen los tweets verídicos se encuentran, por ejemplo:
 
-Son más largos
 
-Incluyen direcciones URL
 
-Son twitteados por personas con mayores cantidades de seguidores
 
-Tienden a tener un tono más negativo que positivo
 
-No incluyen signos de interrogación ni de exclamación
 
-No incluyen pronombres de primera o tercera persona
 

Ahora, los investigadores probaron sus descubrimientos en nuevos tweets, según señala el sitio Slate. En esta nueva fase de estudio, ante un tweet aleatoriamente verdadero o falso, su algoritmo pudo identificar correctamente los mensajes con información verdadera el 86% de las veces. 




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