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Evitar que la información errónea se difunda a través de las redes sociales
Las multitudes en línea no siempre fueron sabias después de los atentados con bombas del maratón de Boston. Por ejemplo, la comunidad en línea Reddit y algunos usuarios de Twitter fueron criticados por ridiculizar a un estudiante inocente como posible sospechoso de terrorismo. Pero algunas tecnologías emergentes podrían ayudar a derribar informes falsos y extraer la verdad de la niebla de las redes sociales durante las crisis.
Investigadores del Instituto de Tecnología Masdar y el Instituto de Investigación en Computación de Qatar planean lanzar En verdad , una plataforma que tiene como objetivo verificar la información de las redes sociales, en una versión beta este verano. Verily tiene como objetivo involucrar a las personas en la recopilación y análisis de evidencia para confirmar o desacreditar informes. Como incentivo, otorgará puntos de reputación (o dings) a sus contribuyentes.
Verily se unirá a servicios como Storyful que utilizan varios medios manuales y técnicos para verificar información viral, y aplicaciones como Río Swift que, entre otras cosas, permiten a las personas configurar filtros en las redes sociales para dar más peso a los usuarios de confianza en el torrente de publicaciones que siguen a los eventos importantes.
En Reddit, la investigación de aficionados para identificar posibles sospechosos de atentado con bomba llevó a acusaciones contra un estudiante, Sunil Tripathi, un estudiante de la Universidad de Brown que se reportó desaparecido semanas antes (un disculpa desde entonces ha sido emitido por Reddit); esa acusación fue luego tuiteada y retuiteada muchas veces. El problema subyacente es temible: la gente quiere compartir y difundir información, ya sea precisa o no, dice Ethan Zuckerman , quien dirige el centro de medios cívicos del MIT. Estamos muy lejos de una solución. Los informes sobre el atentado de Marathon demuestran que los principales medios de comunicación tienen problemas con la verificación que son tan profundos como cualquier cosa que enfrentemos en línea.
La puntuación de reputación ha funcionado bien para sitios de comercio electrónico como eBay y Amazon y podría ayudar a limpiar los informes de las redes sociales en algunas situaciones.
Los esfuerzos de investigación también han demostrado cómo movilizar eficazmente a muchas personas en las redes sociales para una tarea común. En un experimento de 2009, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de EE. UU. Ofreció $ 40,000 al primer equipo que pudo identificar las ubicaciones de 10 grandes globos meteorológicos rojos lanzados por DARPA en lugares no revelados en todo Estados Unidos. El equipo ganador, del MIT, lo hizo en menos de nueve horas utilizando una estructura de incentivos, impulsada por recompensas en efectivo, para generar participación viral en las redes sociales. Cualquiera que encontrara un solo globo obtendría $ 2,000; alguien que invitara a esa persona a unirse a la cacería obtendría $ 1,000. Un desafío similar pero más difícil, en 2012, pidió a los equipos que encontraran personas específicas dentro de las ciudades dentro de las 12 horas con solo una foto policial con la que trabajar. Una vez más, un sistema distribuido de recompensas en efectivo funcionó mejor.
Verily se basa en las lecciones de ambos concursos. El equipo de ficha policial ganador incluyó a uno de los creadores de Verily, el científico informático Iyad Rahwan, un graduado del MIT que ahora se encuentra en el Instituto de Tecnología Masdar. Reclutar personas para que se unan es parte del problema, pero también debemos descubrir cómo eliminar los informes falsos, dice Rahwan. Donde el desafío del globo tomó nueve horas, esperamos facilitar la evaluación colaborativa de evidencia multimedia sobre incidentes individuales en menos de nueve minutos.
La versión beta de Verily primero será probada por sus creadores en un desastre climático del mundo real, como un huracán o una inundación. Dado que tales desastres vienen con alguna advertencia, los creadores de Verily pueden preparar a las agencias humanitarias para usar la plataforma. Una noticia reportada, como una foto de un hospital inundado que circula en Twitter, se publicaría en Verily con una pregunta: ¿Está realmente inundado el hospital? Los usuarios luego examinarían la foto en busca de signos de autenticidad y también aprovecharían sus propias redes sociales para investigar su autenticidad.
Las agencias humanitarias que trabajan en la región podrían promover la participación, al igual que la prensa y Twitter. Los puntajes de reputación de los votantes aumentarían o disminuirían con el tiempo; los votos futuros de personas confiables ganarían peso. Y se alentaría a los votantes a traer a otros al sitio; cualquier persona contratada por alguien con una buena reputación automáticamente comenzaría con una reputación más alta.
En muchos sentidos, la plataforma está destinada a resolver un problema de diseño inherente a sitios como Reddit, agrega. Patrick Meier , director de innovación del Instituto de Qatar, cocreador de Verily y exdirector de mapeo de crisis en Evidencia , la plataforma de informes de incidentes en línea (consulte El mapa de crisis se encuentra con el registro). No tienen el diseño para facilitar este tipo de flujos de trabajo y colaboración, dice. Verify podría proporcionar un medio rápido para examinar los informes que surgen en sitios como Reddit.
Los otros enfoques son más básicos. Storyful verifica videos para asegurarse de que las organizaciones de noticias no sean engañadas por falsas. El personal verifica la veracidad basándose en pistas como informes meteorológicos, el ángulo del sol y puntos de referencia visuales. Y más allá de la aplicación Swift River hay una plataforma con el objetivo de permitir que las agencias humanitarias y otras agencias administren y den sentido a los informes de las redes sociales y otros datos.
Mientras tanto, los métodos anticuados para encontrar la verdad se mantienen bastante bien. En Boston, los atacantes del maratón se encontraron en realidad a través de informes de testigos convencionales y revisiones de imágenes de cámaras de videovigilancia en tiendas minoristas.