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Investigadores identifican siete tipos de ‘Fake news’

Gracias a este nuevo trabajo, se puede crear nueva tecnología que detecte más fácilmente las noticias falsas (fake news), aunque los mismos investigadores reconocen que no es tan simple como parece.

El término «fake news» es muy confuso y se usa de forma indistinta para señalar noticias de dudoso valor o bien, para decir que alguien quiere mentir sobre un tema.

De acuerdo con S. Shyam Sundar, uno de los investigadores del tema, este fenómeno plantea una crisis real en nuestro entendimiento cultural del término mismo.

En su estudio, los investigadores clasificaron las noticias falsas en siete categorías básicas: noticias falsas en general, contenido polarizado, sátira, reportes equivocados, comentarios, información persuasiva y periodismo ciudadano.

Los expertos también contrastaron los tipos de contenidos con noticias reales y reportaron sus hallazgos en la reciente publicación de «American Behavioral Scientist».

Diferencias entre los tipos de noticias falsas

Los académicos hallaron que las noticias reales tienen características en los mensajes que se diferencian de las diversas categorías de noticias falsas que ya hemos descrito, empezando porque se adhieren a un estilo periodístico.

Las noticias falsas tienden a ser menos gramaticales y menos apegadas a los hechos, con un fuerte énfasis en alegatos emocionales, en cabezas de las notas que son hechas con dolo, etcétera. También difieren de las fuentes que usan para ello.

Se notan, además, diferencias en la estructura del sitio, por ejemplo, se usan direcciones no estándares de páginas web o de correos electrónicos. Además estas diferencias pueden ser usadas para ayudar a distinguir noticias fabricadas que circulan entre cuentas de redes sociales.

De acuerdo a María Molina, candidata a doctor en comunicación de masas y autora líder del artículo, la identificación de varios mensajes, la fuente, las características estructurales y las que tienen que ver con las redes sociales en donde se publican noticias, pueden ayudar a las personas a detectar noticias falsas.

Esto también ayuda a los científicos a construir sistemas inteligentes para que un día, automáticamente, puedan alertar a las personas sobre contenidos e información dudosos.

«En nuestro medio ambiente de noticias, recibimos muchos contenidos diferentes, pero no todos ellos informan. Sin embargo, aparecen en el mismo formato, por lo que pueden confundir fácilmente a las personas», dice Molina.

«Y para poder detectar automáticamente noticias falsas, necesitamos entender exactamente qué son las noticias falsas y cuáles son las capas que las componen, de forma que podamos clasificar los contenidos de acuerdo a un catálogo básico de noticias dudosas».

Los investigadores usaron una técnica de investigación llamada explicación de concepto para trabajar. El proceso requiere que los académicos hagan búsquedas exhaustivas de referencias a conceptos, en este caso, noticias falsas, tanto en el mundo académico formal como entre los medios populares. Así, los investigadores examinaron cómo se definen las noticias falsas y cómo se miden.

El entendimiento de las características de un contenido, que cae en los siete subtipos de noticias falsas, permitirá desarrollar un nuevo tipo de sistema automático de detección que pueda tener juicios más finos y desde luego, más certeros.

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