FACEBOOK

Cada día se suben miles y miles de fotos y videos a Facebook, algunos inocentes y otros no tanto. No es raro encontrarse un montaje, una foto sacada de contexto o un video con unas declaraciones falsas cuyo fin es, en última instancia, hacer daño a la reputación de una persona o manipular a la sociedad. Facebook, con sus millones de usuarios, es una plataforma muy afectada por la divulgación de noticias falsas, y mantiene una cruzada contra ellas a nivel mundial.

La empresa lleva ya varios años lanzando medidas para luchar contra la desinformación (como la colaboración con verificadores independientes), y hoy ha anunciado en su blog oficial que van a expandir el fact checkingal contenido multimedia. De esa forma, la plataforma no solo analizará los enlaces a artículos como lleva haciendo un tiempo, sino también las fotos y videos.

Detectando fotos y videos manipulados con la ayuda del aprendizaje automático

Para analizar y detectar la manipulación de contenido multimedia, Facebook usará un sistema similar a la que usa con los artículos. Han diseñado un "modelo de aprendizaje automático que utiliza varias señales de participación, incluyendo comentarios de personas en Facebook, para identificar contenido potencialmente falso", comenta Antonia Woodford, Product Manager de Facebook.

Cuando ese contenido se detecta, se envía a los revisores de datos (como AFP en Francia o Associated Press en Estados Unidos) para que lo comprueben y lo califiquen como falso, mixto, verdadero, sátira, opinión, no verificable, noticia de broma o no calificado. "Muchos de nuestros socios externos de comprobación de hechos tienen experiencia evaluando fotos y videos y están entrenados en técnicas de verificación visual, como la búsqueda de imágenes inversas y el análisis de metadatos de imágenes, como cuándo y dónde se tomó la foto o el vídeo", afirma Woodford.

Conforme se detecte más contenido manipulado y se puntúe como tal, mayor precisión tendrá su modelo de aprendizaje automático y más fácil será frenar la propagación de fake news. Asimismo, desde Facebook afirman estar "aprovechando otras tecnologías para reconocer mejor el contenido falso o engañoso" como, por ejemplo, "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 verificadores". Esto podría usarse para comprobar si una captura de pantalla de un titular de un periódico es falsa o no.

Un sistema que se adapta al consumo multimedia de cada país

De acuerdo a Facebook, "sabemos que las noticias falsas se difunden en muchas formas diferentes, que varían de un país a otro". Así, citan los ejemplos de Estados Unidos e Indonesia. En el país americano se consume más desinformación en forma de artículos, mientras que en Indonesia son más comunes las fotos manipuladas. "El mismo engaño puede viajar a través de diferentes tipos de contenido, por lo que es importante crear defensas contra la información errónea a través de artículos, así como también fotos y videos", sentencia Antonia Woodford.


De esa forma, y tras haber investigado, han podido descubrir que las fotos y videos manipulados se suelen dividir en tres categorías:

• Manipulado o fabricado: hacer un montaje para poner a algún político en un lugar donde no ha estado o en una situación inventada.

• Fuera de contexto: tomar la foto de una persona que sufrió un accidente de tráfico hace años y decir que así ha quedado una chica tras una manifestación por culpa de la policía.

• Texto o reclamo de audio: poner una locución falsa sobre una foto acusando a un político de ser corrupto haciéndose pasar por un medio de comunicación reputado.

Para concluir, Facebook afirma que la lucha contra las noticias falsas es una batalla a largo plazo y que las técnicas para divulgar fake news siempre están cambiando. Por ello, desde la plataforma animan a los usuarios a denunciar las noticias falsas que aparezcan en su feed.

https://www.genbeta.com/actualidad/facebook-analizara-machine-learning-fotos-videos-para-detectar-montajes-fake-news

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