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Mercedes Herrero de la Fuente
, Celia Sancho Belinchón, Jorge Sedeño López
La inteligencia artificial (IA) ha contribuido a la desinformación por su capacidad para generar contenidos falsos. Pero el potencial de esta tecnología puede también enfocarse en diseñar un prototipo de herramienta que detecte los bulos, en concreto aquellos amplificados en redes sociales y en contextos electorales. Este artículo analiza los principales patrones seguidos por las noticias falsas lanzadas en X durante las últimas elecciones catalanas (12 mayo 2024), siguiendo criterios como la temática, el formato, el origen o su difusión, entre otros. Con la información obtenida se elabora de forma preliminar un recurso de IA con capacidad de reconocer tales contenidos. Partimos de estos resultados concretos: el tema más recurrente es la inmigración, predomina el formato texto más fotografía, en la mayoría de los casos procede de perfiles registrados como un ciudadano cualquiera y los medios convencionales no participan, en general, en su propagación. Sobre estas pautas planteamos las principales características de un sistema IA que combina patrones de difusión con análisis de texto, imágenes y sentimiento, que junto con la verificación en tiempo real de hechos nos permita filtrar con un grado suficiente de sensibilidad (proporción de bulos correctamente identificados) y especificidad (proporción de contenidos veraces erróneamente clasificados como bulos)
Artificial intelligence (AI) has contributed to disinformation through its ability to generate false content. But the potential of this technology can also be focused on designing a prototype tool that detects hoaxes, particularly those amplified in social networks and in electoral contexts and moments of political relevance. This article analyses the main patterns followed by the fake news launched on X during the last Catalan elections (12 May 2024), following criteria such as subject matter, format, origin and dissemination, among others. With the information obtained, an AI resource with the capacity to recognise such content is preliminarily developed. We start from these specific results: the most recurrent topic is immigration, the text plus photograph format predominates, in most cases it comes from profiles registered as any citizen, and the conventional media do not generally participate in its propagation. Based on these guidelines, we propose the main characteristics of an AI system that combines dissemination patterns with analysis of text, images and sentiment, which, together with real-time verification of facts, allows us to filter with a sufficient degree of sensitivity (proportion of hoaxes correctly identified) and specificity (proportion of truthful content erroneously classified as hoaxes).
