martes, 18 de diciembre de 2012

Las mentiras en Twitter, con días contados.


A partir del estudio de los tweets generados en el marco del terremoto en Chile, investigadores desarrollaron un algoritmo que evalúa la veracidad de los mensajes, incluso las falsas muertes. Opine: ¿Es control o censura?

Las mentiras en Twitter, con días contados
Crédito foto: AFP



Un grupo de investigadores comenzó un estudio en 2010 acerca de la veracidad de los tweets generados durante el terremoto de 8.8 grados en Chile, en febrero de ese año. Ahora, los expertos prueban un algoritmo para evaluar la credibilidad de los mensajes.
El sismo de 8.8 grados en la escala de Richter se hizo sentir en la madrugada del 27 de febrero en distintas zonas de Chile. El epicentro del terremoto se ubicó en el mar chileno, a unos 150 kilómetros al norte de Concepción y se hizo sentir en Valparaíso, el área metropolitana y La Araucanía, entre otros.
Como sucedió también durante otras catástrofes naturales, como durante el reciente huracán Sandy en octubre pasado, Twitter se convirtió en un canal de comunicación veloz para transmitir novedades y noticias acerca de los hechos.
Sin embargo, la red de microblogging puede también convertirse en una central de rumores y versiones no verídicas ni confirmadas, que, especialmente en situaciones como la del terremoto chileno de 2010, pueden resultar perjudiciales o peligrosas.
En el marco del seísmo, los investigadores Carlos Castillo, Marcelo Mendoza y Bárbara Poblete realizaron una investigación en la cual encontraron que los mensajes verdaderos de Twitter se propagan de manera diferente a aquellos que contenían falsedades.
El primer rasgo claro de estos últimos es que incluían marcas de duda como signos de interrogación, pero además, los expertos desarrollaron un algoritmo para evaluar la credibilidad de los tweets sobre la base de 16 parámetros.
Entre las cualidades que tienen los tweets verídicos se encuentran, por ejemplo:
-Son más largos
-Incluyen direcciones URL
-Son twitteados por personas con mayores cantidades de seguidores
-Tienden a tener un tono más negativo que positivo
-No incluyen signos de interrogación ni de exclamación
-No incluyen pronombres de primera o tercera persona
Ahora, los investigadores probaron sus descubrimientos en nuevos tweets, según señala el sitio Slate. En esta nueva fase de estudio, ante un tweet aleatoriamente verdadero o falso, su algoritmo pudo identificar correctamente los mensajes con información verdadera el 86% de las veces.
El nuevo estudio del conjunto de investigadores aparecerá en la publicación especializada Internet Research el mes que viene.


Fuente: infobae.com

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