Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos

Comunicación

Título:Detección de información engañosa mediante Tecnologías de Lenguaje Humano e Inteligencia Artificial Incorpóralo a tu calendario:
Tipo:Defensa de tesis
Por:ROBIERT SEPÚLVEDA TORRES
Lugar:https://ua1.webex.com/ua1/j.php?MTID=meb6d33e1de739faf73af496d0e4cd819/
Día/hora:11:00 18/03/2022
Duración aproximada:1:00 hora
Persona de contacto:

Vázquez Pérez, Sonia (svazquez[Perdone'm]dlsi.ua.es)
Resumen:
En los últimos años, el consumo de noticias en medios impresos ha sido
sustituido en gran medida por el acceso a estas en variados formatos a
través de medios digitales y redes sociales. Los bajos costes de acceso a la
información y la profusión de las plataformas de comunicación y dispositivos
móviles han producido un cambio en los hábitos de consumo de información,
la que es recibida desde múltiples fuentes y replicada con inmediatez en un
ambiente global.

En este contexto, se ha incrementado la desinformación, un problema originado
en los albores de la prensa tradicional. En la última década, la desinformación
ha alcanzado una escala inmanejable debido al gran volumen de información al
que un ciudadano común está expuesto cada día. A esto se suma que la mayoría
de estos medios digitales no son arbitrados, y permiten publicar y compartir
cualquier tipo de información.

En este ambiente es muy probable la proliferación de información engañosa
que, en la mayoría de los casos, pretende influir en la opinión pública para
perseguir un objetivo económico, social o político subyacente. Esto puede
perjudicar a las organizaciones, a las marcas y a las personas, entre otros,
derivando en muchas ocasiones en conclusiones precipitadas por parte de los
usuarios 
que la consumen. En este contexto surge el término de la posverdad como una
tendencia a priorizar la subjetividad de una interpretación a la verificación
de hechos reales.

El titular de una noticia está diseñado para resumir sucintamente su contenido,
proporcionando al lector una comprensión clara de la misma. Desafortunadamente,
en la era de la posverdad, los titulares están más enfocados en atraer
la atención del lector que en presentar con precisión el contenido de la
noticia. Esto abre una enorme oportunidad para difundir desinformación con
la construcción de titulares falsos o distorsionados.
Las técnicas tradicionales de verificación de hechos realizadas por humanos
son definitivamente impracticables y obsoletas ante la cantidad de textos
informativos que se generan incluso cada hora. En este trabajo se abordan
soluciones novedosas utilizando Tecnologías de Lenguaje Humano (TLH) y
técnicas de Inteligencia Artificial (IA).

Esta investigación se ha desarrollado en un área donde se intersecan
confusamente diferentes conceptos, herramientas y aproximaciones. Se parte
de una ubicación en el estado del arte acerca de las principales soluciones
relacionadas con la detección de titulares engañosos, detección de posturas,
detección de contradicciones, interrelación entre estos elementos y
verificación automática de hechos.

A partir del problema enunciado y sus conceptos, se profundiza en diferentes
estrategias de solución con la aspiración de proponer una aproximación que
permita, con un enfoque suficientemente práctico, aportar a la detección
de información engañosa en medios digitales lo que puede convertirse en una
herramienta de alerta en el complejo ambiente antes descrito.

Entre los elementos considerados, se valora la utilización de ML y de DL como
técnicas tradicionales de trabajo en el espacio de estas soluciones, así como
sus alcances y limitaciones. Además, se introduce la idea de sustituir el
contenido de una noticia por un resumen suficientemente esencial y obtenido
de manera automática.
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