Cómo funciona la herramienta de verificación de fotos y vídeos de Facebook
La compañía se basa en un software de «aprendizaje automático» capaz de categorizar los archivos publicados de varias formas para poder, a posteriori, analizarlas en el departamento de revisores
La inteligencia artificial es uno de los términos de moda. Aunque la mayoría de funciones y dispositivos que dicen basar sus servicios en esta tecnología no lo es tal, sí es cierto que cada vez más las compañías tecnológicas han venido incorporando software de «aprendizaje automático» . Facebook lo ha hecho a su sistema de verificación y revisión de contenidos, que ahora, de cara a combatir la desinformación, se extiende también a imágenes y videos.
Esta herramienta integrada dentro de la propia plataforma analiza la veracidad de los contenidos publicados de manera automática en 17 versiones de la red social . Para ello, se ha creado una alianza con 27 socios para reducir en la medida de lo posible el impacto de las publicaciones tóxicas.
«Uno de los muchos pasos que hemos dado para reducir la propagación de noticias falsas ha sido trabajar con empresas independientes que se encargan de verificar, revisar y evaluar la exactitud de los contenidos», asegura en un comunicado (inglés) Antonia Woodford, directora de producto de Facebook. Hasta la fecha, las medidas se habían centrado en la revisión de artículos. Es decir, texto puro y duro.
La compañía, en cambio, ha ampliado el campo de actuación al entender necesario «abordar otras formas de desinformación» como los contenidos audiovisuales. «Sabemos que las noticias falsas se difunden en muchas formas diferentes, que varían de un país a otro. Por ejemplo, en EE.UU., las personas dicen que detectan más bulos en los artículos, mientras que en Indonesia los usuarios lo hacen en fotos. Sin embargo, esos formatos no son muy distintos», añade.
El sistema, según explica la directiva, emplea «varias señales» de participación como los comentarios de personas dentro de la red social para identificar contenido potencialmente falso. «A continuación, enviamos esas fotos y videos a los revisores de datos, de tal forma que los verificadores de datos pueden descubrir el contenido por su cuenta», añade. Esta operación se realiza a través de «técnicas de verificación visual» para detectar imágenes sobre la el mismo contenido, así como acceder y analizar a los metadatos -contenido informativo de un objeto que suele estar oculto-, con lo que se puede saber cuándo y dónde se tomó la foto o el video.
La compañía estadounidense considera que el empleo de esta herramienta permite una mejora en la precisión del sistema de «aprendizaje automático», pero también se aprovechan otras tecnologías para reconocer mejor el contenido falso o engañoso: « Utilizamos el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer el texto de las fotos y comparar ese texto con los titulares de los artículos de los revisores».
En función de las conclusiones obtenidas durante varios meses de investigación, Facebook ha clasificado los bulos en los contenidos audiovisuales en tres categorías: los que están manipulados o fabricados, aquellos que están fuera de contexto o sesgados, y los que han sido denunciados.
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