Durante la conferencia Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) llevada a cabo en Bruselas, miembros del Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL) del MIT en trabajo conjunto con el Qatar Computing Research Institute (QCRI), presentaron un sistema basado en Machine Learning diseñado para la detección de la autenticidad de una noticia.
Durante las pruebas realizadas, el sistema mostró una precisión de casi 70% en la detección de la factibilidad de la noticia. El equipo desarrollador mencionó que las formas más confiables de detectar noticias falsas e informes sesgados eran mirar las características comunes de las historias fuentes, que incluyen el sentimiento, la complejidad, y la estructura de la historia, ya que en la mayoría de casos los medios de información propensos a brindar “fake news” tienden a ser subjetivas. Emocional o hiperbólicas. Además, el equipo agregó que, en términos de sesgos, los medios izquierdistas tienden a usar lenguajes con relación daño-cuidado y equidad-reciprocidad.

Fuente: https://thenextweb.com/…/mit-researchers-unveil-new-system…/