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Pheme, el detector de mentiras de las Redes Sociales

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2014 19 Mar

Pheme es financiado por la UE y es una aplicación OnLine que pretende funcionar en todas las Redes Sociales y busca convertirse en un verdadero Detector de Mentiras.

Pheme, el detector de mentiras de las Redes Sociales

En plena era era digital, los rumores, tanto los que resultan ser verdaderos como los falsos, se propagan con mucha velocidad a través de internet, en muchas ocasiones con consecuencias imprevisibles. Un grupo internacional de investigadores, dirigido desde la «Universidad de Sheffield», pretende desarrollar un sistema que automáticamente verifique «online» todos estos rumores, para que de este modo los usuarios sean conscientes de qué tipo de noticias son reales y cuales no.

Desde el Departamento de informática en la Facultad de ingeniería de la Universidad de Sheffield la Doctora Kalina Bontcheva explica que la idea de este sistema surgió porque «en las redes sociales que todo ocurre muy rápido y no podemos diferenciar rápidamente lo que es cierto y lo que es mentira». Bontcheva asegura que estas redes proporcionan una información util, pero es necesario que «podamos diferenciar los rumores de lo que no, para que, por ejemplo, en una situación de falsa emergencia, los servicios públicos puedan anular esa mentira para mantener la calma en la sociedad».

El proyecto, denominado «Pheme», y financiado por la UE, está encabezado por un grupo de investigadores de la Universidad de Sheffield, Reino Unido, aunque también cuenta con investigadores de otras universidades europeas y empresas privadas. Su objetivo es «separar el grano de la paja. Nuestro sistema tiene como fin ayudar con el seguimiento y verificación de la información en tiempo real», afirma Kalina Bontcheva.

Para conseguirlo, el sistema clasificará los rumores de internet en cuatro categorías: especulación (por ejemplo sobre si los tipos de interés subirán o no); controversia (como discusiones sobre la vacuna triple vírica); información errónea que se divulga no intencionalmente y desinformación (es decir, información inexacta o errónea que se comparte de manera interesada).

El sistema también categorizará automáticamente las fuentes de información para evaluar su credibilidad: agencia de noticias, periodistas independientes, expertos, testigos potenciales de acontecimientos o fuentes robóticas.

Además, el sistema buscará fuentes que confirmen o desmientan la información y reflejará la evolución de las conversaciones en la red social para llegar a conclusiones sobre la credibilidad de la información.

Los resultados aparecerán en una ventana en el ordenador del usuario, aclarando si la información consultada es un rumor o de una noticia verídica.

El sistema proyectado se probará en el mundo real. Para su uso en el periodismo digital, se pondrá a prueba en la sección electrónica de «Swiss Broadcasting Corporation».

Además también lo va a probar el Instituto de Psiquiatría del «King's College de Londres», que rastreará nuevas drogas recreativas tratando de descubrir la rapidez de su aparición en los registros sanitarios de los pacientes en las consultas de sus médicos.

Según la Doctora Bontcheva, el sistema está ya en una fase muy avanzada, y, por ejemplo, ya pueden «manejar muchos de los desafíos, tales como el enorme volumen de información en redes sociales, la velocidad a la que aparece y la variedad de formas, desde los tweets, vídeos, fotos y blogs. Pero actualmente no es posible automáticamente analizar, en tiempo real, la veracidad de una pieza informativa, y esto es lo que nos hemos propuesto conseguir».

El proyecto cuenta también con la colaboración de investigadores de la universidad de Sheffield, el «Warwick, King’s College» de Londres, la Universidad de «Saarland» en Alemania, la «MODUL University» de Viena, y cuatro compañías privadas, entre ellas la española «ATOS», «iHub» de Kenia, y «Ontotext» de Bulgaria.

Fuente: http://www.abc.es/tecnologia/redes/20140220/abci-detector-mentiras-internet-201402201237.html?utm_source=abc&utm_medium=rss&utm_content=uh-rss&utm_cam

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