Muertes de celebridades: Sobre la clasificación automática de noticias falsas no intencionadas

• Fabián Riquelme ^[1] ; Eduardo Puraivan ^[1] ; Diego Rivera ^[2] ; Magaly Varas ^[3] ; René Venegas ^[4] ; Claudia Mellado ^[4] ; Anaís Berríos ^[1] ; Kristel Hidalgo ^[4] ; Ángel Inostroza ^[1] ; Jean Carlos Órdenes ^[4] ; Nicolás Riquelme ^[2]
  1. [1] Universidad de Valparaíso

     Universidad de Valparaíso

     Valparaíso, Chile

     
  2. [2] Pontificia Universidad Católica de Chile

     Pontificia Universidad Católica de Chile

     Santiago, Chile

     
  3. [3] Universidad Viña del Mar

     Universidad Viña del Mar

     Viña del Mar, Chile

     
  4. [4] Pontificia Universidad Católica de Valparaíso

     Pontificia Universidad Católica de Valparaíso

     Valparaíso, Chile

     

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• Localización: Ingeniare: Revista Chilena de Ingeniería, ISSN-e 0718-3305, ISSN 0718-3291, Vol. 32, Nº. 1, 2024
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Celebrity deaths: On the automatic classification of unintentional fake news
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• Resumen
  • español

    Este estudio aborda el creciente problema del desorden de información, en particular, en el contexto de los anuncios de muertes de celebridades. A medida que la rápida propagación de la desinformación se convierte en un problema social crítico, especialmente a través de los medios de comunicación masiva y las redes sociales, es esencial comprender los mecanismos detrás de este fenómeno. La investigación emplea un enfoque interdisciplinario, que integra perspectivas computacionales, lingüísticas, sociológicas y periodísticas para analizar las características de las noticias falsas no intencionadas. Mediante técnicas de clasificación de aprendizaje automático, se busca diferenciar entre noticias falsas no intencionadas, noticias reales que desacreditan estas afirmaciones falsas y noticias reales. Los hallazgos revelan características lingüísticas significativas que contribuyen al proceso de clasificación. Sin embargo, si bien existen modelos capaces de clasificar ciertos tipos de noticias específicos, ninguno de ellos es capaz de clasificar correctamente todos los tipos de noticias considerados, lo que subraya las complejidades involucradas en la distinción entre información correcta, errónea y desinformación. Este trabajo no solo arroja luz sobre la naturaleza de las noticias falsas no intencionadas, sino que también enfatiza la necesidad de mejorar los procesos de verificación en el periodismo para combatir la propagación viral de información falsa. En última instancia, el estudio exige más investigaciones sobre las implicaciones de estos hallazgos para las prácticas de los medios de comunicación y el papel de la tecnología a la hora de abordar los desafíos del desorden de la información en la sociedad contemporánea.

  • English

    This study addresses the growing problem of information disorder, particularly in the context of celebrity death announcements. As the rapid spread of disinformation becomes a critical societal issue, particularly through mass media and social media, it is essential to understand the mechanisms behind this phenomenon. The research employs an interdisciplinary approach, integrating computational, linguistic, sociological, and journalistic perspectives to analyze the characteristics of unintentional fake news. Using machine learning classification techniques, we seek to differentiate between unintentional fake news, real news that debunks these false claims, and actual news. The findings reveal significant linguistic features that contribute to the classification process. However, although there are models capable of classifying certain types of news, none can accurately classify all the types considered, highlighting the complexities involved in distinguishing between accurate information, misinformation, and disinformation. This work not only sheds light on the nature of unintentional fake news but also emphasizes the need to improve verification processes in journalism to combat the viral spread of false information. Ultimately, the study calls for further research into the implications of these findings for media practices and the role of technology in addressing the challenges of information disorder in contemporary society.