Inteligencia Artificial granadina para luchar contra las 'fake news' en Twitter

«Lo primero, necesitamos datos. Así somos los informáticos. Cuanto mejor sean, mejor. Y estos datos los encontramos en Twitter». Eligieron las elecciones en Estados Unidos de 2016. «Fue entonces cuando estalló el fenómeno de las 'fake news'». Esto les permitía acceder a esos datos que necesitaban. «Podíamos seleccionar tuits con mucha repercusión, con muchos retuits».

Su modelo de trabajo se aplica a cada tuit. Analizan el número de 'likes', número de 'emojis', mayúsculas, menciones, etiquetas y banderas. «Inmediatamente puedes sacar un valor asociado a estas características».

A continuación, todo pura Inteligencia Artificial, aplican procesos de 'machine learning'. «Permite crear una base de conocimiento para aprender cuáles son las distribuciones de probabilidades en los tuits». Sencillamente, visualizarlo en un gráfico. «Llegamos a tener cientos de ellos».

Un pasito más. 'Deep learning', una rama del 'machine learning' que permite crear algoritmos. «Son los que nos permiten discernir lo que es un tuit con información y lo que no», terminó el profesor de la UGR.