Un grupo de investigadores de la Universidad de Keele ha desarrollado una herramienta que detecta las falsas noticias con un 99% de acierto. Para conseguir sus objetivos los desarrolladores utilizaron varias herramientas de aprendizaje automatizado. De esta manera crearon un sistema que escanea el contenido y estima la confiabilidad de la fuente.
Los modelos votan
El método de evaluación es conocido como votación en conjunto. Varios modelos establecen predicciones sobre un mismo objeto. Las predicciones se combinan y producen una estimación global. De esta manera compensan entre sí sus puntos débiles.
El peligro de las desinformación
Los resultados conseguidos fueron mucho mejores que los que habían esperado. Los investigadores tienen la esperanza de que un sistema como el que han desarrollado permita combatir de forma efectiva la difusión de noticias falsas. La desinformación, apuntan, perjudica notablemente al debate público y en muchos casos puede influir en los negocios y hasta ser un factor negativo sobre la seguridad nacional.
A pesar de los buenos resultados los desarrolladores creen que hay margen de mejora. Imaginan que con técnicas más sofisticadas podría producirse un modelo con un 100% de acierto
