Los investigadores de la universidad de investigación ubicada en Sheffield (South Yorkshire, Inglaterra) han estudiado 1 millón de tuits de 6.200 usuarios de la red social Twitter y aseguran que gracias a la tecnología de Inteligencia Artificial pueden ayudar a identificar a los usuarios de Twitter que tienen más probabilidades de compartir fuentes de noticias poco fiables. Una tecnología que, según confirman, tiene una tasa de precisión del 79,7%.
Los investigadores Yida Mu y el Dr. Nikos Aletra han encontrado fuertes correlaciones entre patrones específicos de lenguaje y la propensión a compartir información falsa. De esta manera, los usuarios que compartían información dudosa tendían a utilizar las palabras “medios de comunicación”, “gobierno”, “verdad”, “Israel”, “liberal”, “musulmán” e “Islam” en sus tweets, mientras que aquellos usuarios que compartían fuentes de información más fiables tendían a usar palabras más personales como “yo”, “sentir”, “emocionado”, “humor”, “mamá” y “bien”.
Los temas relacionados con la política, como la ideología política, el gobierno y la justicia, se correlacionan con los usuarios que propagan fuentes poco fiables. “También observamos una alta correlación de tales usuarios con el tema relacionado con las caracterizaciones personales maleducadas. Esto corrobora los resultados de un estudio reciente que muestra que la incivilidad política en Twitter está correlacionada con la polarización política”, han descrito los autores del estudio.
Yida Mu y el Dr. Nikos Aletra han basado sus conclusiones en el análisis de más de un millón de tweets de aproximadamente 6.200 usuarios. Estos datos ayudaron a los investigadores a desarrollar “nuevos métodos de procesamiento de lenguaje natural”. Un sistema que tiene una precisión del 79,7%. El equipo espera que esta herramienta proporcione un método novedoso y útil para ayudar a combatir la avalancha de engaños y desinformación.
“Es de suma importancia identificar de manera temprana a aquellos usuarios de las redes sociales que vayan a propagar mensajes desde fuentes poco fiables en algún momento para poder así prevenir la difusión y evitar que la desinformación corra por la red”, han sentenciado los autores.
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