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Facebook extiende los sistemas de detección de bulos a fotos y vídeos

La red social aplica a las imágenes equipos de verificación e inteligencia artificial especializada en identificar noticias falsas

Ejemplo de imágenes y noticias falsas detectadas por Facebook.
Ejemplo de imágenes y noticias falsas detectadas por Facebook.
Raúl Limón

La lucha contra la información falsa en Facebook, que ha llegado a las más altas instituciones internacionales, continúa. Según ha anunciado la directora de Producto de la compañía, Antonia Woodford, las herramientas para el control de la veracidad de las publicaciones en la red social se extienden ahora a las fotografías y vídeos en 17 países.

La intoxicación informativa a través de la red social por la difusión de bulos llevó a la compañía a establecer un sistema de equipos humanos que revisan las publicaciones más susceptibles de esconder una intención de enmarañar aún más la red y programas de inteligencia artificial que barren los datos de forma permanente.

Este sistema se aplicará ahora a vídeos y fotografías, dos formatos en auge en todas las plataformas y de gran capcidad de propagación de falsesades.

El modelo de aprendizaje mecánico busca señales y mensajes de alerta de los usuarios de Facebook para, según Woodford, “identificar potencial contenido falso”. A eso se suman los equipos de contrastadores de datos que, para la nueva función, han sido preparados en la evaluación de imágenes mediante “técnicas de verificación visual” que cotejan las imágenes sobre el mismo objeto y analizan los metadatos (la información oculta que incluye cualquier fichero digital). También combinan estas habilidades con otras prácticas periodísticas, “como la investigación de expertos o agencias del Gobierno”, según la directiva de Facebook.

La información y experiencia de los equipos de contraste sirven además para alimentar el sistema de inteligencia artificial, que aprende de las acciones humanas.

“Por ejemplo, usamos reconocimiento óptico de caracteres (optical character recognition (OCR) para analizar los textos de las fotos y compararlas con los titulares de los contrastadores de artículos. También trabajamos en otras formas de detectar si una foto o vídeo han sido manipulados”, explica Woodford.

La investigación realizada desde marzo ha permitido categorizar tres tipos de bulos audiovisuales: los manipulados o fabricados, los fuera de contexto y los denunciados por su contenido. Estas categorías no son únicas y se han detectado algunas imágenes susceptibles de estar incluidas en más de una. “De ahí la importancia de construer defensas contra los bulos, no sólo en artículos sino también en fotos y vídeos”, justifica la responsable de la red social.

La ofensiva de Facebook en este terreno responde al auge de la difusión de material audiovisual por la red, por la alta capacidad de influencia y penetración de este tipo de mensajes y por la facilidad para que estos sean alterados.

Según la experiencia de los responsables de Facebook, la incidencia de los bulos según el modelo de mensaje varía según el país. “Por ejemplo, en Estados Unidos, los usuarios dicen ver más bulos en artículos, mientras que en Indonesia lo hacen a través de fotos”, comenta Woodford.

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Sobre la firma

Raúl Limón
Licenciado en Ciencias de la Información por la Universidad Complutense, máster en Periodismo Digital por la Universidad Autónoma de Madrid y con formación en EEUU, es redactor de la sección de Ciencia. Colabora en televisión, ha escrito dos libros (uno de ellos Premio Lorca) y fue distinguido con el galardón a la Difusión en la Era Digital.

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