El sorprendente método granadino para detectar noticias falsas en Twitter: «sentido común y matemáticas»

Miguel Molina (Granada, 1984) es, actualmente, investigador Athenea 3I del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada. Los últimos cuatro años, sin embargo, los ha pasado en la Imperial Collegue de Londres. «Estaba de cervezas con un compañero de ciencias políticas. Me contó que estaba estudiando procesos electorales y cómo funcionaba la desinformación. Recopilaba tuits de las elecciones americanas para ver si sacaba algo en claro. En ese momento las 'fake news' estaban explotando. Le dije que yo era científico de datos y que podría aplicar el aprendizaje automático... Así empezó todo».

Ese «todo» se materializa en una investigación de varios años que acaba de ser publicada en la prestigiosa revista internacional IEEE Access. «El objetivo –explica Molina– era buscar la forma matemática de expresar el sentido común» o, lo que es lo mismo, demostrar que, en Twitter, el sentido común es, también, el menos común de los sentidos.

Además de la colaboración de dos investigadores de la universidad londinense, la otra pata 'granadina' del estudio es Juan Gómez (Córdoba, 1980), profesor titular del mismo departamento de la UGR: «La principal contribución del trabajo es que confirmamos la hipótesis de la que partíamos. Hay rasgos identificables, elementos que se suelen repetir en tuits y cuentas maliciosas». «Son técnicas –prosigue Miguel– que la publicidad lleva usando años. Neuromarketing. Las marcas lo usan para vender un producto. El problema viene cuando se da un paso más allá y mueves la opinión pública, cambias la intención de voto de masas, pones una políticas por delante de otras, tergiversas o magnificas determinados eventos con una intención... Es un problema social». ¿De qué técnicas estamos hablando? Palabras en mayúsculas, muchos emoticonos y signos de admiración, menciones a cuentas destacadas, expresiones de sorpresa para generar expectación («lo que sucede al final les sorprenderá», «lo que nadie te cuenta»), usuarios recién creados o que llevaban años sin tuitear, enlaces interesados...

«Con respecto a los enlaces –explica Molina–, por un lado, a veces se colocan enlaces a páginas de dudosa credibilidad. Ahí se busca el clic para lucrarse con la publicidad. Por otro, también se ponen noticias de medios reputados usando mensajes falsos o malintencionados. Lo curioso es que la mayoría de la gente, en estos casos, no pincha en la noticia».

La intención de estos científicos es seguir profundizando en la investigación, analizando datos de las últimas elecciones en Cataluña y en España. «Incluso hay un Trabajo Fin de Máster, realizado por una alumna argelina, que está estudiando las noticias falsas en los disturbios de Argelia». El problema, no obstante, está en la falta de recursos: «Para hacer ciencia necesitas investigadores y no estamos teniendo esa ayuda», lamenta Molina.

Una de las conclusiones más reveladoras del estudio va más allá del hecho de las noticias falsas. «En muchos casos, la intención de las fake news no es engañar. El principal problema es que crean un clima en el que todo es cuestionable, lo que es y lo que no lo es. Ese caldo de cultivo es donde verdaderamente la desinformación puede hacer su trabajo. Donde los agentes malintencionados aprovechan para generar la duda y, al final, cada uno cree lo que quiere».

Vamos con el final sorprendente –o no–. Durante la entrevista creamos un tuit que contenía varios elementos de los que Miguel Molina y Juan Gómez han identificado, mediante Inteligencia Artificial, como habituales a la hora de manipular. Este tuit:

A los pocos minutos, una cuenta con miles de seguidores lo compartió. «Parece que hemos cazado una cuenta falsa», terminó Molina. La pregunta es, ¿habrá alguien que crea, cuando recibe este tipo de retuiteos, que hay alguien de verdad detrás? Sentido común y matemáticas.

Dicho lo cual, ¿existen algunas pautas para que no nos cuelen un tuit falso? Sí. Estas son las conclusiones del trabajo de Miguel Molina y Juan Gómez.

1.- Si ves algo que no ha dicho nadie más, sospecha. Es difícil que lleguen informaciones perfectas que apoyen justo las ideas que tú querías apoyar. «Ese punto de exclusividad es muy propio de las conspiraciones».

2.- Si el usuario tiene un nombre extraño, con caracteres raros e iconos, puede ser una cuenta creada automáticamente. Un robot. «Usa esos caracteres para no entrar en conflicto con cuentas que ya existen».

3.- Duda de las cuentas que se acaban de crear y de las que han pasado mucho tiempo 'apagadas'.

4.- El tono del mensaje: la sorpresa, mensajes muy polarizado, llamando la atención... «Mira lo que ha hecho tal político», «lo que viene a continuación te sorprenderá». «La intención de estos mensajes -explican- es redirigir el mensaje a otra web para obtener un beneficio económico con anuncios o similares».

5.- El abuso de mayúsculas, signos de admiración y emoticonos. «En el caso de las elecciones americanas, cuantas más banderas americanas, más falso. Y no era por la bandera, sino por llamar la atención. Los emoticonos llaman la atención».

6.- Mencionan a cuentas 'relevantes' y usan muchos hashtags. «Llaman la atención de alguien con más seguidores, para ver si consiguen que se haga eco o, simplemente, para engañar al algoritmo de Twitter y que pueda pensar que es un tuit relevante para el usuario».

7.- Enlazan a medios digitales de dudosa reputación. «En algunos casos, incluso, son medios reales e informaciones reales. La cosa es que la gente no pasa del titular. Vimos un ejemplo, en las elecciones americanas. Cuentas que aseguraban que Hillary Clinton estaba manipulando los resultados enlazando a una noticia que decía que había una máquina de votación rota».

8.- Citan fuentes con imágenes adjuntas, no con enlaces. «Ponen la captura de algo y, lo que pantallazo es sospechoso siempre. Puede estar manipulado o sacado de contexto».