El proyecto 'Living Lang' alimenta un sistema de IA en busca de noticias falsas sobre salud

ALICANTE. Bulos e información falsa con apariencia, premeditada, de noticias reales. Son la base con la que trabajan desde el departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Alicante (UA), junto a la Universidad de Jaén con el fin de sacar a la luz un sistema, 'Living Lang', que sea capaz de discernir bulos gracias a la inteligencia artificial (IA). Actualmente, tras meses de trabajo, el proyecto de 'Living Lang' alimenta el sistema de inteligencia artificial con un 'dataset' de 228 noticias. En concreto, se están centrando en bulos relacionados con la salud, pero su motor podría ajustarse al análisis de cualquier tipo de noticia falsa. 

El proyecto fue financiado por el Gobierno con unos 140.000 euros para su puesta en marcha. "Las tecnologías del lenguaje humano se enfrentan al reto de adaptarse a medios sociales en continuo cambio, con niveles de calidad, coherencia, interacción y un uso del lenguaje altamente variables. Ante esta realidad, nuestra propuesta persigue el modelado dinámico a nivel espacio-temporal de entidades en medios sociales para la predicción del comportamiento", anunciaban al inicio del proyecto. Se centran pues, en detectar las informaciones falsas de publicaciones "revestidas" de veraces. Comparan noticias reales y bulos para comprobar si el sistema de IA las puede diferenciar. 

¿Cómo consiguen que la IA sea capaz de discernirlas? En las primeras fases, -según aportan desde el grupo de la UA- el trabajo se centró en identificar las características de los individuos a través del lenguaje y su huella en la red. Esta labor se materializa en el estudio y diseño de nuevos modelos del lenguaje para caracterizar al usuario concreto. También lo ligan a un grupo social o comunidad específica. "Es fundamental para lograr capturar los elementos sociales que también definen al individuo y su interacción con el ámbito en el que se integra". 

Tal y como aportan desde el proyecto, "debido a esta técnica de mezclar información verdadera y falsa, la detección de noticias falsas se ha convertido en una tarea ardua". El sistema de IA que usan, bautizado como 'FNDeepML' fue creado con el propósito de detectar por separado las partes y elementos donde es más probable que aparezca información falsa. Este enfoque refuerza la lucha contra la desinformación y permite su posterior detección automática.

Se fijan, fundamentalmente en dos factores, la estructura y contenido de la noticia. Parten de que hay dos características que comparten las noticias bien escritas: la neutralidad y la estructura piramidal invertida, con una división concreta según la relevancia de lo que se cuenta. Además, en cuanto al contenido, buscan la tradicional respuestas a las conocidas como "5 W", es decir, que se responda en el texto -quién, qué, cuándo, porqué y cómo- para explicar la noticia, algo que permite detectar los elementos clave necesarios para comunicar con precisión una historia.