{"id":135338,"date":"2024-05-31T11:25:56","date_gmt":"2024-05-31T10:25:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/sociedadinformacion\/?p=135338"},"modified":"2024-05-31T11:25:56","modified_gmt":"2024-05-31T10:25:56","slug":"un-estudio-en-el-que-participa-imdea-networks-desarrolla-hypergraphdis-un-metodo-para-la-deteccion-de-la-desinformacion-en-redes-sociales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/sociedadinformacion\/2024\/05\/31\/135338","title":{"rendered":"Un estudio en el que participa IMDEA Networks desarrolla HypergraphDis, un m\u00e9todo para la detecci\u00f3n de la desinformaci\u00f3n en redes sociales"},"content":{"rendered":"<p>La desinformaci\u00f3n es un fen\u00f3meno creciente en las plataformas digitales, con un impacto significativo en los acontecimientos sociales, pol\u00edticos y econ\u00f3micos. Representa desde hace tiempo una amenaza para la libertad y la democracia. Sin embargo, en la actualidad resulta a\u00fan m\u00e1s acuciante dada la velocidad de propagaci\u00f3n de las campa\u00f1as a trav\u00e9s de los medios digitales.&nbsp;<strong>Investigadores de IMDEA Networks, la Cyprus University of Technology y LSTECH ESPA\u00d1A SL han desarrollado el revolucionario algoritmo HypergraphDis que permite su detecci\u00f3n en redes sociales<\/strong>, ayudando as\u00ed a combatir la proliferaci\u00f3n de noticias falsas o&nbsp;<em>fake news<\/em>.<\/p>\n<p>El&nbsp;<strong>Dr. Marius Paraschiv<\/strong>, investigador s\u00e9nior en IMDEA Networks y uno de los autores de la investigaci\u00f3n, explica: \u201cNuestro estudio \u2018<a href=\"https:\/\/dspace.networks.imdea.org\/handle\/20.500.12761\/1803\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">HyperGraphDis: Leveraging Hypergraphs for Contextual and Social-Based Disinformation Detection<\/a>\u2019 propone un m\u00e9todo de detecci\u00f3n que considera las estructuras sociales complejas entre los usuarios, as\u00ed como elementos relacionales y sem\u00e1nticos, para determinar la naturaleza de su contenido generado.\u201d<\/p>\n<p>Por su parte, el&nbsp;<strong>Dr. Nikolaos Laoutaris<\/strong>, profesor de investigaci\u00f3n en IMDEA Networks, a\u00f1ade: \u201cCon vol\u00famenes de datos de redes sociales en constante aumento, no basta con lograr una alta precisi\u00f3n en la detecci\u00f3n de&nbsp;<em>fake news<\/em>; los algoritmos de detecci\u00f3n deben ser escalables y r\u00e1pidos para poder aplicarse a grandes vol\u00famenes de datos en tiempo casi real. Nuestro nuevo algoritmo&nbsp;<strong>HyperGraphDis no solo ampl\u00eda la precisi\u00f3n de detecci\u00f3n, sino que reduce significativamente el tiempo de ejecuci\u00f3n, haci\u00e9ndolo mucho m\u00e1s pr\u00e1ctico que los m\u00e9todos competidores<\/strong>.\u201d<\/p>\n<p>En concreto, los cient\u00edficos&nbsp;<strong>evaluaron cuatro conjuntos de datos de Twitter\/X sobre las elecciones presidenciales estadounidenses de 2016 y la pandemia COVID-19<\/strong>, e HyperGraphDis superaba a los m\u00e9todos existentes tanto en precisi\u00f3n como en eficiencia computacional, lo que subraya su eficacia y escalabilidad para afrontar los retos que plantea la propagaci\u00f3n de la desinformaci\u00f3n.<\/p>\n<p>El estudio revela que la desinformaci\u00f3n no siempre es directamente verificable y depende del contexto. Por ello,&nbsp;<strong>Paraschiv subraya que es crucial \u201cfijarse en los antecedentes y analizar las relaciones y el entorno de quienes difunden la informaci\u00f3n<\/strong>, as\u00ed como las comunidades a las que pertenecen o su relaci\u00f3n con fuentes de desinformaci\u00f3n conocidas. Adem\u00e1s, dichas fuentes no son necesariamente los principales generadores de un elemento de desinformaci\u00f3n, pueden ser simplemente propagadores o amplificadores, que pueden servir como individuos que introducen esta desinformaci\u00f3n en una comunidad donde luego es amplificada por otros miembros de la misma\u201d.<\/p>\n<h2>C\u00f3mo funciona HyperGraphDis<\/h2>\n<p>HyperGraphDis combina t\u00e9cnicas avanzadas como&nbsp;<strong>redes neuronales de hipergr\u00e1fico<\/strong>, agrupamiento de gr\u00e1ficos para la detecci\u00f3n de comunidades y procesamiento de lenguaje natural para la comprensi\u00f3n de textos. Esto permite una detecci\u00f3n m\u00e1s eficiente y precisa de la desinformaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Para su trabajo los investigadores se han centrado en Twitter\/X debido a la disponibilidad de conjuntos de datos complejos, aunque HyperGraphDis puede adaptarse a otras plataformas sociales.<\/p>\n<p>Otra de sus ventajas es que ofrece a los propietarios de plataformas una forma eficaz de mitigar los efectos de la desinformaci\u00f3n, proporcionando una mejor comprensi\u00f3n de c\u00f3mo se propaga y c\u00f3mo combatirla de manera efectiva, ya que facilita respuestas verificadas por hechos y adaptadas al contexto dado.<\/p>\n<h2>Retos y futuros desarrollos<\/h2>\n<p>Los desaf\u00edos del proyecto han sido numerosos, desde la recolecci\u00f3n de datos actualizados de Twitter\/X (los mensajes se borran, las cuentas se eliminan, el contenido de los mensajes puede editarse y no reflejar el significado original, etc.) hasta la construcci\u00f3n de hipergr\u00e1ficos complejos. Sin embargo,&nbsp;<strong>los investigadores ya tienen la mirada puesta en el futuro: la detecci\u00f3n de desinformaci\u00f3n multimodal utilizando modelos avanzados como GPT-4<\/strong>. \u201cPuede que sea el siguiente paso l\u00f3gico, pero hay obst\u00e1culos importantes que superar, entre ellos los problemas de escala y la agregaci\u00f3n de informaci\u00f3n procedente de m\u00faltiples fuentes\u201d, concluye Paraschiv.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La desinformaci\u00f3n es un fen\u00f3meno creciente en las plataformas digitales, con un impacto significativo en los acontecimientos sociales, pol\u00edticos y econ\u00f3micos. Representa desde hace tiempo una amenaza para la libertad y la democracia. 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