“Invertid en innovación y talento, porque son absolutas ventajas competitivas”, subrayó Pablo Urruchi, ingeniero y subdirector del Máster en Big Data Science de la Universidad de Navarra, en el webinar ‘Fake News y Big Data: ¿cómo funciona una pandemia en comunicación?’, donde profundizó en las aplicaciones del análisis de datos en la gestión de una comunicación de crisis.

En la conferencia online, Pablo Urruchi analizó las estrategias de prevención, que atienden a la viralidad y a los bots, y las estrategias de mitigación, para tratar de actuar frente una publicación viral. Para ello, analizó los fenómenos sociales aplicados a Twitter y recordó que viral no equivale necesariamente a fake news.

El ingeniero señaló que para prevenir bulos o informaciones imprecisas en contextos de crisis en las redes sociales conviene “predecir el comportamiento viral cuando aún tenemos números pequeños” y que, si las cifras son desmesuradas, como puede ocurrir en Twitter, es recomendable reducirlas para su análisis con la aplicación del Big Data.

Pablo Urruchi aseguró que, en el análisis de un fenómeno en redes sociales, no es relevante una publicación que obtiene un gran número de interacciones en un solo día, sino aquellos que experimentan un crecimiento exponencial a lo largo de un periodo determinado.

Las estrategias de prevención también contemplan los bots, ¿pero son causantes de las fake news?: “La intención tras la aplicación de estas máquinas que automatizan mensajes no es necesariamente maliciosa”, indicó el ingeniero. Para el desenmascaramiento de bots empleó la regresión logística, que ofrece una probabilidad por la que el usuario puede conocer si se encuentra o no frente a una máquina. 

Desenmascarar ‘bots’

Así, señaló entre otras circunstancias frecuentes, el hecho de que los bots suelen tener muchos followers, no presentan foto o en ella no aparece una persona, la fecha de creación es reciente y publica numerosas y aleatorias menciones. “Rusia y Nigeria son los dos países que suelen generar más volumen de bots”, agregó.

Sin embargo, existen bots sofisticados que “se saltan las categorizaciones”. “En estos casos, ¿cómo sabemos frente a qué nos encontramos? Lo descubriremos por la forma en que publica. Quizá tiene fotografía, un número de seguidores no demasiado elevado y fecha de creación un poco más antigua, pero si analizamos sus publicaciones, el resultado será una difusión medida, constante y lineal”.

“Es difícil identificar las fake news y si proceden de atención humana por qué somos incapaces de descifrar, con Big Data y sin herramientas de análisis, qué es y qué no es real”, afirmó Pablo Urruchi, que ejemplificó cómo la mayoría de las informaciones falsas surgen de la desinformación o la malinterpretación.

Cómo mitigar frente a un contenido viral

“La prevención atiende a la gestión, pero la mitigación es un asunto de capacidad, que debemos activar cuando una información falsa se ha virallizado y es conveniente detenerla –explicó el ingeniero– La dificultad de la mitigación se encuentra en que hay que identificar los nodos y evitar que continúe extendiéndose el contagio. Si tenemos un contagio de una información, no tenemos que lanzar una campaña anti fake news a toda la población, porque no tenemos capacidad para ello, sino que habrá que poner los esfuerzos en los nodos claves”.

El webinar ‘Fake News y Big Data: ¿cómo funciona una pandemia en comunicación?’ se enmarca en el ciclo de conferencias especializadas ‘Stop & Think Now’ de la Universidad de Navarra, donde se trabajan algunas de las preocupaciones actuales derivadas de la pandemia del COVID-19 y las soluciones que podrían adoptarse.

Pablo Urruchi también es investigador en el Instituto de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.