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Crean un algoritmo para medir la veracidad de los mensajes en Twitter

Los «tuits» con URL y publicados por usuarios que tengan muchos seguidores son más fiables

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Twitter es una fuente de información instantánea, sin embargo, entre tantos miles de mensajes es fácil ser presa de rumores y datos errados. Para evitar esto, según reporta el medio «Slate» el mes que viene se publicará una investigación en «Internet Research» en la que los investigadores presentarán un algoritmo que es capaz de medir la veracidad y autenticidad de los «tuits» publicados en Twitter.

Hace un poco más de un mes, científicos del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) presentaban otro algoritmo que era c apaz de predecir con más de cinco horas de anticipación los términos que se convertirían en Trending Topic.

Se trata de un sistema computarizado de aprendizaje (Machine learning) que utiliza cierto tipo de parámetros que identifican la fiabilidad del mensaje. Esta investigación comenzó en 2010 con el análisis de los tuits que se produjeron en Chile tras el terremoto y tsunami.

Aunque habían mensajes que claramente se trataban de rumores e informaciones falsas, habían otros que hacían dudar. Ante situaciones de emergencias como desastres naturales o tiroteos en colegios es necesario determinar qué información es real y cuál no.

Con datos tomados durante el terremoto en Chile, los investigadores realizaron la base de su investigación y diseñaron este sistema que incluye 16 factores que determinan la fiabilidad de un tuit.

Los tuits en situaciones de emergencias que son más válidos suelen ser un poco más largos e incluyen direcciones URL , las personas que lo publican tienen un gran número de seguidores, el tono del «tuit» es más negativo que positivo y no contienen signos de interrogación o exclamación.

Los investigadores cruzaron sus hallazgos con mensajes publicados en Twitter más recientes y confirmaron su experimento previo. Por ahora el algoritmo está bajo la curva de AUC 0.86, es decir, cuando al sistema se le presentan al azar un mensaje falso y otro verdadero, suele acertar en un 86% cuál es el cierto .

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