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Facebook: cuando la viralidad de las noticias falsas se usa para predecir la propagación de Covid-19

Facebook: cuando la viralidad de las noticias falsas se usa para predecir la propagación de Covid-19

Facebook trata las noticias falsas como un virus y se ha inspirado en la epidemiología para combatir la difusión de noticias falsas en su plataforma. Recientemente, el gigante de las redes sociales aplicó estos modelos a Covid-19 para predecir la propagación del coronavirus.

Mi colega de 01Net Gilbert Kallenborn explica, en una fascinante entrevista con Antoine Bordes, jefe del laboratorio Facebook AI Research (FAIR), publicado este jueves 18 de junio, cómo Facebook usa la naturaleza viral de las noticias falsas para tratar de combatir un virus real, el Covid- 19)

En abril pasado, Facebook lanzó un proyecto para desarrollar herramientas para predecir casos de Covid-19 en los Estados Unidos basados ​​en sus modelos para analizar la difusión de noticias falsas en las redes sociales.

Las noticias falsas son un virus como cualquier otro y son muy útiles.

Realmente los invito a leer el artículo de mi colega de 01Net que no copiaré / pegaré aquí en su totalidad. En cambio, me centraré en el punto que encuentro más interesante: el análisis epidemiológico de noticias falsas y el factor de escala.

Antoine Bordes explica que para el análisis de la propagación de noticias falsas, "los modelos de los investigadores de Facebook se basan en la teoría de grafos y en el uso, en particular, de técnicas de epidemiología". Luego aplicaron estos modelos al Covid-19.

Los investigadores alimentaron sus algoritmos con datos públicos que los condados estadounidenses difundieron diariamente sobre el número de casos identificados. En cuestión de días, vieron que podían crear un modelo que aguantara ".

El factor de escala: la gran cantidad de noticias falsas en su plataforma ha ayudado a Facebook

Gracias a una colaboración con universidades, Facebook ha podido crear una herramienta de predicción que, durante tres meses, ha publicado todos los días el número de casos estimado en 7 y 21 días. Según Antoine Bordes, esta herramienta ha demostrado su valía ante las autoridades estadounidenses.

El mayor activo de esta herramienta de predicción sería el factor de escala. Con la innumerable cantidad de noticias falsas que Facebook ha rastreado con algoritmos para desarrollar sus modelos de análisis, la empresa tiene muchos más datos en bruto que los epidemiólogos para construir el gráfico social.

"En epidemiología, los fenómenos de propagación se estudian en docenas o cientos de regiones. En Facebook, el orden de magnitud es mucho mayor", recuerda Antoine Bordes. Por lo tanto, las técnicas desarrolladas por Facebook en noticias falsas le otorgan un poder de golpe significativo para producir predicciones a nivel global y global.

En cualquier caso, es interesante ver cómo Facebook intenta convertir su mayor debilidad en una fortaleza gracias a la inteligencia artificial y los datos. A finales de julio se publicará un artículo científico sobre los primeros resultados de este proyecto de investigación.

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