La última polémica en Twitter fue nada menos que la acusación infundada de usuarios de la red contra Ryan Lanza. Al primero se le atribuyeron los asesinatos múltiples perpetrados por su hermano menor, Adam, en la Escuela Sandy Hook del pueblo estadounidense de Newtown.
Como éste, muchos otros casos de "tuits" falsos se pueden encontrar en el sitio de microblogging ante distintas y apremiantes situaciones.
Investigadores de la revista internacional Internet Research crearon un algoritmo para medir la veracidad de los mensajes de Twitter para poder discernir lo falso de lo verdadero de la controvertida red social. El conjunto de operaciones matemáticas se publicará en la edición del próximo mes, según información del periódico español ABC Mundo.
Uno de los precedentes de esta investigación se remonta al mes de noviembre, en que el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) presentó un algoritmo con un objetivo distinto: predecir, cinco horas antes, cuáles serían los Trending Topic -palabras o frases más repetidas en un momento específico por los usuarios de Twitter.
Sin embargo, la base del revolucionario sistema es una investigación sobre credibilidad en redes tras el terremoto del 27 de febrero en Chile. El equipo fue integrado por Carlos Castillo, del Qatar Computing Research Institute; Marcelo Mendoza, de la Universidad Técnica Federico Santa María; y Bárbara Poblete, del Departamento de Ciencias de la Universidad de Chile.
Según la revista Slate, el documento de Yahoo Research datado del año 2010 analizó los tuits sobre el terremoto de ese año Chile, considerando ciertas noticias tales como que el aeropuerto de Santiago había cerrado o que un supermercado en Concepción estaba siendo saqueado; y falsas, informaciones como que el cantante Ricardo Arjona había muerto.
Una de las diferencias que detectó el estudio es que los falsos rumores podían identificarse dada su propensión a utilizar signos de interrogación, duda o negación. "La verificación es uno de los desafíos más grandes para el uso de los medios sociales", confesó al mismo medio el director del Área de Innovación Social del Instituto de Computación de la Fundación de Investigación de Qatar, Patrick Meier.
La investigación estudió 4.727.524 mensajes de Twitter indexados, indicó el sitio iRevolution.net. Según las conclusiones del documento, algunas de las 16 características de un tuit que contiene información verdadera y de interés periodístico son: mayor longitud e inclusión de direcciones URL; propiedad de usuarios con un mayor número de seguidores; y con un tono mayoritariamente negativo.
El objetivo del estudio no es amonestar a los mensajes poco veraces, pero sí "que éstos no aparezcan en los Trending Topics y temas destacados", señala La Tercera.
Por el momento, el antecedente más concreto del nuevo algoritmo que se publicará el próximo mes en Internet Research está bajo la curva de AUC 0.86. Es decir, "cuando al sistema se le presentan al azar un mensaje falso y otro verdadero, suele acertar en un 86% cuál es el cierto", indica ABC Mundo.
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