la veracidad de la enciclopedia, bajo sospecha

Un algoritmo puede decirnos si un artículo de Wikipedia es falso

Científicos de la Universidad de Nanjing desarrollan un algoritmo que permite verificar la veracidad de los artículos publicados por la enciclopedia en la red

Foto: Un algoritmo puede decirnos si un artículo de Wikipedia es falso

Cada uno de nosotros puede subir un artículo en Wikipedia. No hacen falta clases especiales, ni tener un don innato a la hora de escribir. Modificar un tema antiguo o añadir información a otro ya creado es posible pero, ¿quién analiza esa información? ¿Cómo sabemos si lo que leemos en la plataforma no es falso?

Los datos de la enciclopedia virtual asustan y marean si tenemos que pensar en comprobar su veracidad uno a uno. Con más de 37 millones de artículos en nada más y nada menos que 284 idiomas, analizar lo subido por millones de voluntarios de todo el mundo sería un trabajo más que laborioso. Y más, incluso, si tenemos en cuenta que se puede automatizar la creación de artículos por medio de máquinas y no por seres humanos.

Científicos de la Universidad de Nanjing de Correos y Telecomunicaciones, inspirados en la falta de confianza hacia la enciclopedia, han creado un algoritmo que facilita y resuelve la tarea al ser capaz de verificar la veracidad de la información subida a la plataforma.

El algoritmo superó el análisis de una persona en un 23%

La enciclopedia colaborativa libre y más grande del mundo se ha visto envuelta en más de una polémica sobre la corrupción y compra de artículos, por eso los científicos Jyngyu Han y Kehia Chen han elaborado un sistema para encontrar los textos falsos.

Para su desarrollo hicieron uso de una red bayesiana, un sistema que se utiliza para consultar los correos electrónicos y clasificarlos según su contenido, determinando así la probabilidad de que sea spam o, por ejemplo, correo basura.

Esta red, a través de diferentes variables, permite analizar los artículos de Wikipedia, dando así con una distribución de la calidad de cada tema para que las entradas puedan ser clasificadas.

Han y Chen probaron su algoritmo en cientos de páginas de Wikipedia comparando su análisis con el que podía hacer un ser humano. Como resultado, la persona fue superada hasta en un 23% en la clasificación del artículo según la información que este daba.

Una fórmula que ayudaría a editores y a usuarios

Si la información analizada se diera por falsa -un contenido de baja cualificación-, se marcaría para que los editores pudieran prestar especial atención al artículo, además de avisar a los posibles usuarios del texto en cuestión.

Si la información se diera por falsa, se marcaría para que los editores de Wikipedia pudieran corregirla, además de avisar a los posibles usuarios del texto

Por el contrario, si la información fuese clasificada por el algoritmo con un mayor grado de credibilidad, se informaría para que la entrada fuese modificada lo menos posible y así evitar errores que se pudieran dar en el futuro.

La página de Wikipedia suele aparecer comúnmente entre los primeros resultados de los motores de búsqueda, incluso universidades utilizan sus artículos como material didáctico, sin embargo, en ocasiones su credibilidad es mucho menor que los estándares requeridos en un ensayo escolar.

Un ejemplo es el caso del bloguero EJ Dickson, que no se podía imaginar que cambiar el origen de un personaje de libros para niños en el 2009 pudiera generar alguna relevancia en la red. Sin embargo, su broma llegó hasta la televisión cinco años después de haberla publicado.

Aunque en la actualidad existen webs como Wikipediacracy, que se encarga de recoger casos polémicos y datos erróneos que se han dado en la plataforma, no estará de más este algoritmo que nos diga cuando debemos creer una información y cuando no.

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