Facebook extiende los sistemas de detecci¨®n de bulos a fotos y v¨ªdeos

La lucha contra la informaci¨®n falsa en Facebook, que ha llegado a las m¨¢s altas instituciones internacionales, contin¨²a. Seg¨²n ha anunciado la directora de Producto de la compa?¨ªa, Antonia Woodford, las herramientas para el control de la veracidad de las publicaciones en la red social se extienden ahora a las fotograf¨ªas y v¨ªdeos en 17 pa¨ªses.

La intoxicaci¨®n informativa a trav¨¦s de la red social por la difusi¨®n de bulos llev¨® a la compa?¨ªa a establecer un sistema de equipos humanos que revisan las publicaciones m¨¢s susceptibles de esconder una intenci¨®n de enmara?ar a¨²n m¨¢s la red y programas de inteligencia artificial que barren los datos de forma permanente.

Este sistema se aplicar¨¢ ahora a v¨ªdeos y fotograf¨ªas, dos formatos en auge en todas las plataformas y de gran capcidad de propagaci¨®n de falsesades.

El modelo de aprendizaje mec¨¢nico busca se?ales y mensajes de alerta de los usuarios de Facebook para, seg¨²n Woodford, ¡°identificar potencial contenido falso¡±. A eso se suman los equipos de contrastadores de datos que, para la nueva funci¨®n, han sido preparados en la evaluaci¨®n de im¨¢genes mediante ¡°t¨¦cnicas de verificaci¨®n visual¡± que cotejan las im¨¢genes sobre el mismo objeto y analizan los metadatos (la informaci¨®n oculta que incluye cualquier fichero digital). Tambi¨¦n combinan estas habilidades con otras pr¨¢cticas period¨ªsticas, ¡°como la investigaci¨®n de expertos o agencias del Gobierno¡±, seg¨²n la directiva de Facebook.

La informaci¨®n y experiencia de los equipos de contraste sirven adem¨¢s para alimentar el sistema de inteligencia artificial, que aprende de las acciones humanas.

¡°Por ejemplo, usamos reconocimiento ¨®ptico de caracteres (optical character recognition (OCR) para analizar los textos de las fotos y compararlas con los titulares de los contrastadores de art¨ªculos. Tambi¨¦n trabajamos en otras formas de detectar si una foto o v¨ªdeo han sido manipulados¡±, explica Woodford.

La investigaci¨®n 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 categor¨ªas no son ¨²nicas y se han detectado algunas im¨¢genes susceptibles de estar incluidas en m¨¢s de una. ¡°De ah¨ª la importancia de construer defensas contra los bulos, no s¨®lo en art¨ªculos sino tambi¨¦n en fotos y v¨ªdeos¡±, justifica la responsable de la red social.

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

Seg¨²n la experiencia de los responsables de Facebook, la incidencia de los bulos seg¨²n el modelo de mensaje var¨ªa seg¨²n el pa¨ªs. ¡°Por ejemplo, en Estados Unidos, los usuarios dicen ver m¨¢s bulos en art¨ªculos, mientras que en Indonesia lo hacen a trav¨¦s de fotos¡±, comenta Woodford.