{"id":231,"date":"2020-09-18T10:39:03","date_gmt":"2020-09-18T08:39:03","guid":{"rendered":"https:\/\/expertai2025.test\/es\/uncategorized\/el-lab-de-madrid-presentara-en-la-iswc-su-investigacion-sobre-la-deteccion-de-noticias-falsas\/"},"modified":"2025-11-11T00:41:02","modified_gmt":"2025-11-10T23:41:02","slug":"el-lab-de-madrid-presentara-en-la-iswc-su-investigacion-sobre-la-deteccion-de-noticias-falsas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.expert.ai\/es\/noticias\/el-lab-de-madrid-presentara-en-la-iswc-su-investigacion-sobre-la-deteccion-de-noticias-falsas\/","title":{"rendered":"El LAB de Madrid presentar\u00e1 en la ISWC su investigaci\u00f3n sobre la detecci\u00f3n de noticias falsas"},"content":{"rendered":"

Ronald Denaux y Jos\u00e9 Manuel G\u00f3mez-P\u00e9rez, del Cogito LAB de Expert System en Madrid, presentar\u00e1n en\u00a0la International \u00a0Semantic Web Conference,<\/a>\u00a0que tendr\u00e1 lugar del 2 al 6 de noviembre en Atenas, un trabajo de investigaci\u00f3n relacionado con la detecci\u00f3n de noticias falsas. El encuentro, es un foro internacional de referencia que re\u00fane a investigadores, profesionales y especialistas para tratar temas relacionados con el futuro de las tecnolog\u00edas sem\u00e1nticas.<\/p>\n

El trabajo realizado por los investigadores de nuestra compa\u00f1\u00eda\u00a0 que ha visto\u00a0 recientemente la luz con la\u00a0publicaci\u00f3n de un\u00a0\u00a0paper<\/em><\/a>,<\/em>\u00a0tiene su origen en el proyecto\u00a0Co-Inform<\/a>, financiado por la Comisi\u00f3n Europea para combatir la informaci\u00f3n falsa o err\u00f3nea y promover una formaci\u00f3n de opini\u00f3n y toma de decisiones mejor informada a distintos niveles de la sociedad. Expert System trabaja desde 2018 en este proyecto con el objetivo de dise\u00f1ar e implementar una plataforma que combina tecnolog\u00eda Cogito y Deep Learning aplicado al lenguaje, como\u00a0Language Models<\/em>\u00a0y\u00a0Transformers.<\/em>\u00a0El resultado es un desarrollo capacitado para determinar la fiabilidad de noticias que aparecen en medios de comunicaci\u00f3n, blogs o redes sociales con un grado de precisi\u00f3n superior al 80% en los benchmarks de referencia en esta tarea,\u00a0 adem\u00e1s de evaluar y propagar la credibilidad de las fuentes que emiten la informaci\u00f3n.<\/p>\n

Un modelo basado en\u00a0<\/strong>de Revisiones de Credibilidad (CR)<\/strong><\/p>\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, la proliferaci\u00f3n de noticias falsas o no suficientemente contratadas,\u00a0 se ha convertido en algo habitual. Los investigadores han respondido a esta realidad desarrollando sistemas \u00a0que empiezan a ser \u00fatiles para detectar la desinformaci\u00f3n. Sin embargo, la mayor\u00eda de metodolog\u00edas se basan en t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo, que resultan complicadas de interpretar por los ordenadores sin la intervenci\u00f3n de expertos.<\/p>\n

El art\u00edculo que se presenta en ISWC detalla el\u00a0 trabajo desarrollado por el LAB de Expert System\u00a0 para la detecci\u00f3n de\u00a0fake news<\/em>, que se centra en una arquitectura basada en un concepto central de Revisiones de Credibilidad (CR), que se pueden utilizar para generar redes de bots que colaboran en paralelo para detectar informaci\u00f3n err\u00f3nea. El objetivo es componer grafos de conocimiento con informaci\u00f3n web y se\u00f1ales de credibilidad ya contrastada o proveniente de fuentes fiables: afirmaciones verificadas por hechos, revisiones reputadas en webs de referencia o evaluaciones sobre conjuntos de datos existentes de publicaciones en redes sociales, entre otros par\u00e1metros de an\u00e1lisis.<\/p>\n

El desaf\u00edo principal en el que sigue trabajando nuestro equipo de investigadores es el desarrollo de sistemas automatizados que ayuden a la sociedad a evaluar aut\u00f3nomamente la credibilidad de la informaci\u00f3n, mediante sistemas de apoyo basados en inteligencia artificial. Todo ello, apunta hacia la necesidad de enfoques h\u00edbridos que permitan combinar m\u00e9todos basados en Deep learning con enfoques sustentados en grafos de conocimiento simb\u00f3lico que faciliten una mejor colaboraci\u00f3n entre grandes plataformas, verificadores de datos, p\u00fablico en general y otros actores protagonistas en la elaboraci\u00f3n de noticias como responsables pol\u00edticos, periodistas, webmasters o\u00a0influencers.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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