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No mientas más: ¡Twitter parece que ahora lo detecta!

A partir de un estudio de determinados tweets, investigadores desarrollaron un algoritmo que evalúa la veracidad de los mensajes en la red de microblogging, incluidas las versiones de muertes.

La red social Twitter puede convertirse en una central de rumores y versiones no verídicas ni confirmadas que pueden resultar perjudiciales o peligrosas. Esta premisa surge a raíz de un estudio que realizó un grupo de investigadores acerca de la veracidad de los tuits generados durante el terremoro de 8.8 grados en Chile en el 2010.

El sismo de 8.8 grados en la escala de Richter se hizo sentir en la madrugada del 27 de febrero en distintas zonas de Chile. Como sucedió y sucede con otras catástrofes naturales, Twitter fue un canal de comunicación veloz para transmitir novedades y noticias acerca de los hechos.

Ahora, los expertos prueban un algoritmo para evaluar la credibilidad de los mensajes. En el marco del seísmo, los investigadores Carlos Castillo, Marcelo Mendoza y Bárbara Poblete realizaron una investigación en la cual encontraron que los mensajes verdaderos de Twitter se propagan de manera diferente a aquellos que contenían falsedades.

El primer rasgo claro de estos últimos es que incluían marcas de duda como signos de interrogación, pero además, los expertos desarrollaron un algoritmo para evaluar la credibilidad de los tweets sobre la base de 16 parámetros.

Entre las cualidades que tienen los tweets verídicos se encuentran, por ejemplo: son más largos, incluyen direcciones URL, son twitteados por personas con mayores cantidades de seguidores, tienden a tener un tono más negativo que positivo, no incluyen signos de interrogación ni de exclamación, no incluyen pronombres de primera o tercera persona.

Ahora, los investigadores probaron sus descubrimientos en nuevos tweets, según señala el sitio . En esta nueva fase de estudio, ante un tweet aleatoriamente verdadero o falso, su algoritmo pudo identificar correctamente los mensajes con información verdadera el 86% de las veces.