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Facebook: menos espacio para noticias falsas y medidas para castigar a los productores de falsificaciones

Por   /  junio 22, 2018  /  No hay comentarios

Las noticias consideradas menos confiables o provenientes de fuentes inciertas tendrán siempre menos espacio en la línea de tiempo que aquellas consideradas confiables. Por el contrario, se introducen medidas para disuadir y penalizar a quienes producen fraudes.

Después de la declaración de guerra a las noticias falsas hace un año y medio y la tormenta perfecta de Cambridge Analytica, Facebook volvió a asegurarnos que el mapa de ruta para la “información de calidad” continúa sin interrupción.

En Roma, con ocasión de la Realidad V Mundial, una conferencia internacional dedicada a la comprobación de los hechos, Tessa Lyons-Laing y Antonia Woodford, gerente de productos de Facebook se han comprometido a “garantizar la integridad de la información en el News Feed”, defendieron su fórmula basado en algoritmos y revisión humana.

La principal novedad implica un pequeño pero significativo cambio de estrategia. Si antes todo apuntaba a informar sobre aquellos que se consideran contenidos poco confiables, ahora la dirección parece reducir su visibilidad. ¿Cómo? Con un uso masivo de aprendizaje automático.

“Con más de mil millones de contenido publicados todos los días”, explicó Tessa Lyons-Lang, somos conscientes de que los verificadores de datos no pueden revisar las historias una por una”.

En Italia, por ejemplo, hay un verificador de datos, Pagella Politica, donde trabajan cinco personas. Para compensar un método de análisis que hace que Facebook ya no sea neutral en cuanto al contenido, los gerentes están trabajando en nuevas formas de detectar noticias falsas y actuar a una escala mayor.

Facebook, menos espacio para noticias falsas y medidas para castigar a los productores de falsificaciones

El análisis de los verificadores de hechos se extendió en fotos y vídeos

El examen también carece de los contenidos que se manipulan (por ejemplo, un vídeo que se modifica para mostrar algo que realmente no sucedió) o los que están fuera de contexto (por ejemplo, una imagen de una tragedia pasada asociada a otro enfrentamiento actual).

Facebook utilizará un tipo de aprendizaje automático para identificar duplicados de historias que ya han sido denegadas.

Por ejemplo, un verificador de datos en Francia ha encontrado noticias falsas de que una persona con un accidente cerebrovascular podría salvarse usando una aguja para pinchar y tomar sangre. El aprendizaje automático habría permitido identificar más de 20 dominios en más de 1,400 contenidos que difunden la misma declaración. La revisión de quejas de Schema.org es, en cambio, un marco de código abierto utilizado por varias compañías y organizaciones de tecnología para la verificación de los hechos.

El software permite a los verificadores de datos compartir clasificaciones con Facebook.

Históricamente, Facebook ha utilizado clasificaciones de verificadores de datos para identificar páginas y dominios que comparten noticias falsas en repetidas ocasiones y para ayudar a limitar la interferencia extranjera en el debate público, también ha comenzado a utilizar el aprendizaje automático para ayudar a identificar y reducir la visibilidad de páginas extranjeras que podrían difundir información falsa a personas en otros países con fines económicos.

Quien contamina el News Feed con engaños y falsas noticias estará sujeto a una serie de medidas disuasorias que van desde la reducción de esta noticia en la jerarquía del boletín de contenido que cada día nos propone el algoritmo, hasta la eliminación de la posibilidad de monetización.

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Sobre el autor

Redacción de Revista La Tribuna. Compartimos información de actualidad centrada en España.

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