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El revolucionario algoritmo de la Comunidad de Madrid para luchar contra las «Fake News»

El proyecto HypergraphDis, del Instituto Madrileño de Estudios Avanzados (IMDEA) Networks, permite combatir el fenómeno de la desinformación que se propaga a través de medios digitales

En una época como la actual, en la que ya no podemos hablar de «era de la información» sino de la «sobreinformación», uno de los peligros más reales es el de las «Fake News«.

Con el exceso de noticias que consumimos a diario, es fácil caer en la trampa de aquellos que difunden contenidos falsos, y que rápidamente se hacen virales. Un riesgo al que no es ajena la Comunidad de Madrid , por lo que ha trabajdo con científicos del IMDEA Networks, la Cyprus University of Technology y LSTECH ESPAÑA SL para desarrollar un algoritmo revolucionario para detectar noticias engañosas en redes sociales.

El proyecto, conocido como HypergraphDis y desarrollado por el Instituto Madrileño de Estudios Avanzados (IMDEA) Networks, tiene como objetivo combatir la desinformación que se difunde en medios digitales, especialmente en contextos sociales, políticos y económicos.

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Los expertos evaluaron cuatro conjuntos de datos de Twitter/X sobre las elecciones presidenciales estadounidenses de 2016 y la pandemia de COVID-19, cuyos resultados mostraron que su técnica supera a los sistemas existentes en precisión y eficiencia computacional.

El estudio indica que la información no siempre es verificable directamente y depende del contexto. Por ello, es crucial analizar los antecedentes, las relaciones y el entorno de quienes difunden las noticias, así como las comunidades a las que pertenecen o su relación con fuentes de desinformación conocidas.

Una intrincada red de variables

Uno de los creadores del algoritmo, el doctor Marius Paraschiv, señaló que estas fuentes no siempre son los principales generadores de desinformación, sino que pueden ser propagadores o amplificadores, introduciendo noticias falsas en un grupo donde luego son amplificadas por otros miembros.

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De este modo, el equipo propuso un método de detección que considera las estructuras sociales complejas entre los usuarios, así como elementos relacionales y semánticos, para determinar la naturaleza del contenido generado. HyperGraphDis no solo mejora la precisión de la detección, sino que también reduce significativamente el tiempo de ejecución, haciéndolo más práctico que sus competidores.

Además, ofrece a los propietarios de plataformas una forma eficaz de mitigar los efectos de la desinformación, proporcionando una mejor comprensión de su propagación y de cómo combatirla efectivamente, facilitando respuestas verificadas y adaptadas al contexto dado.

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