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"Para prevenir que las fake news se viralicen hay que hacer un seguimiento para detectar cuándo empiezan a tener un crecimiento exponencial"

El ingeniero y consultor Pablo Urruchi, subdirector del Máster Universitario en Big Data Science de la Universidad de Navarra, explica en un webinar del campus de Madrid cómo funciona una pandemia en comunicación

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Pablo Urruchi
FOTO: Manuel Castells
01/04/20 08:40 Isabel Solana

“Para prevenir que las fake news se viralicen hay que hacer un seguimiento en cuanto se detectan los primeros síntomas de un crecimiento exponencial, cuando los números aún son pequeños. En el momento en que se difunden ampliamente se pierde el control”. Así lo asegura el ingeniero y consultor Pablo Urruchi, investigador del Instituto de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial y subdirector del Máster en Big Data Science de la Universidad de Navarra. 

El pasado 2 de abril impartió un webinar del campus de Madrid sobre cómo funciona una pandemia en comunicación. En él estableció los paralelismos entre cómo se difunden la información y los virus como el Covid-19.

“Para mitigar la expansión del coronavirus, los gobiernos están reduciendo las interacciones entre nosotros. Del mismo modo, para frenar la difusión de informaciones podríamos recurrir a la teoría de redes: ver qué nodos conectan comunidades y centrar los esfuerzos de mitigación en ellos minimizando así recursos”, explica.

Desenmascarar a los ‘bots’ más sofisticados

De ese modo, según apunta, no tiene sentido lanzar una campaña anti fake news a toda la población porque no es efectiva y se puede caer en la saturación. Frente a esto, propone “centrarse en los nodos que actúan como puentes entre comunidades para evitar que las infecten”. Apunta que estos se pueden detectar a través de la teoría de grafos, que se basa en diagramas que representan las relaciones entre elementos mediante puntos y líneas.

Pablo Urruchi apunta que la exponencialidad se da en fenómenos de la naturaleza. Los ‘bots’, programas informáticos que realizan tareas repetitivas a través de internet, como los que retuitean o difunden noticias falsas, no tienen ese comportamiento. Seguir su rastro ayuda a desenmascarar incluso a los más sofisticados, que no cumplen las características típicas de los ‘bots’: “Todos actúan de forma lineal, no exponencial”.

El subdirector del Máster Universitario en Big Data Science cree que empresas de tecnología como Google, Facebook y Twitter podrían tener la capacidad de detectar bulos casi en tiempo real: “Quizá pueden rastrear cada tuit o post, hacerles un seguimiento y, en cuanto detectan que hay un crecimiento exponencial, poner atención humana”. Subraya que, al final, una persona tiene que verificar si está ante fake news o no. “La diferencia es que la teoría de grafos reduce drásticamente el número de noticias que deben ser revisadas por seres humanos”, indica.

Insiste en la importancia de frenar a tiempo las noticias falsas porque no siempre es posible para los ciudadanos detectar el origen de la información que reciben. “Muchos medios de comunicación hacen referencia a las fuentes, pero en canales como Whatsapp es muy difícil comprobar el origen de cada mensaje que recibimos”, puntualiza. 

En sus investigaciones, Pablo Urruchi “escucha” a través de programas informáticos conversaciones sobre Twitter y monitoriza cómo evolucionan con el tiempo. Actualmente tiene en torno a 50 canales “escuchando” conversaciones en torno a cuestiones tan diferentes como stocks financieros, política, cambio climático…

“El Covid-19 aparece en todos ellos con un crecimiento exponencial mucho antes de que los temas se hayan generalizado en los medios tradicionales”, afirma. “Por ejemplo -comenta-, ahora se están viendo los grandes efectos del confinamiento para el cambio climático, pero ya hace tiempo que el coronavirus ha tomado el lugar de Greta Thunberg en el discurso sobre esta cuestión”. 

Pablo Urruchi ha hecho estas declaraciones en el marco del webinar ‘Fakenews: ¿Cómo funciona una pandemia en comunicación?’. La actividad ha contado con la colaboración del Máster Universitario en Big Data Science de la Universidad de Navarra, coordinado este curso por el Instituto Cultura y Sociedad (ICS) y, a partir del que viene, por el Instituto de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial, adscrito a TECNUN Escuela de Ingenieros.

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