{"id":319307,"date":"2020-01-06T18:38:11","date_gmt":"2020-01-06T21:38:11","guid":{"rendered":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/?p=319307"},"modified":"2020-01-14T13:24:22","modified_gmt":"2020-01-14T16:24:22","slug":"una-herramienta-online-intenta-identificar-noticias-falsas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/una-herramienta-online-intenta-identificar-noticias-falsas\/","title":{"rendered":"Una herramienta digital para detectar noticias falsas"},"content":{"rendered":"<p>Una nueva herramienta para verificar si son verdaderos o falsos los textos difundidos por internet o por aplicaciones de mensajer\u00eda se encuentra en fase de prueba. El detector de <em>fake news<\/em>, desarrollado por cient\u00edficos de la Universidad de S\u00e3o Paulo (USP) y de la Universidad Federal de San Carlos (UFSCar) se encuentra disponible para su consulta en el sitio web <a href=\"http:\/\/nilc-fakenews.herokuapp.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">nilc-fakenews.herokuapp.com<\/a>, o bien en el propio perfil del proyecto en WhatsApp. Para chequear la veracidad de una informaci\u00f3n, basta con acceder al sitio web e insertar el contenido dudoso en el espacio que se indica. En cuesti\u00f3n de segundos el sistema indica si la noticia puede ser falsa o verdadera. El equipo coordinado por el cient\u00edfico de la computaci\u00f3n Thiago Pardo, de la USP, campus de S\u00e3o Carlos, desarroll\u00f3 la plataforma Detecci\u00f3n Autom\u00e1tica de Noticias Falsas en Portugu\u00e9s a partir del perfeccionamiento de una estrategia creada en 2015 por cient\u00edficos de la Universidad de Michigan, en Estados Unidos. M\u00e1s all\u00e1 de perfeccionarla, los brasile\u00f1os tambi\u00e9n la adaptaron al portugu\u00e9s.\u00a0 \u201cExisten otras herramientas que intentan educar al usuario frente a las <em>fake news<\/em>, pero nuestro sistema es el primero en clasificar noticias falsas y verdaderas autom\u00e1ticamente en portugu\u00e9s\u201d, dice. El sistema se basa en t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, especialmente aquellas que involucran el aprendizaje de m\u00e1quinas. A partir de una base con 3.600 noticias verdaderas, extra\u00eddas de los medios de comunicaci\u00f3n dominantes y el mismo n\u00famero de textos falsos, el programa identific\u00f3 un modelo para cada tipo de texto (verdadero o falso) teniendo en cuenta las categor\u00edas gramaticales (verbo, sustantivo, adjetivo y adverbio), la riqueza del vocabulario, el tama\u00f1o de las frases y la cantidad de errores ortogr\u00e1ficos. El sistema analiza incluso la puntuaci\u00f3n, la emotividad y la inexactitud expl\u00edcita en los textos (<em>Computational Processing of the Portuguese Language<\/em>, 26 de agosto). Seg\u00fan los investigadores, quien que redacta una noticia falsa deja su rastro en el estilo del texto. Una de las caracter\u00edsticas de las <em>fake news<\/em> es con frecuencia la gran cantidad de errores ortogr\u00e1ficos. Por el momento, la herramienta no detecta partes falsas en la informaci\u00f3n: solo es capaz de decir si una noticia es totalmente verdadera o falsa.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Un programa analiza las caracter\u00edsticas gramaticales para averiguar la veracidad de la informaci\u00f3n","protected":false},"author":476,"featured_media":319308,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_exactmetrics_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[1670],"tags":[289,333],"coauthors":[786],"class_list":["post-319307","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-notas-es","tag-comunicacion","tag-tecnologia-de-la-informacion"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/319307","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/476"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=319307"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/319307\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":323216,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/319307\/revisions\/323216"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/319308"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=319307"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=319307"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=319307"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=319307"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}