SANTIAGO – La académica fue galardonada en la conferencia científica internacional más importante sobre investigación Web por el impacto de su trabajo «Information credibility on Twitter». A diez años de su publicación original, esta investigación es considerada pieza fundamental en el estudio formal del problema de las «fake news».
En febrero de 2010, tras el terremoto magnitud 8.8 que ocurrió en Chile, la profesora del Departamento de Ciencias de la Computación (DCC) de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) e investigadora del IMFD, Bárbara Poblete, comenzó a estudiar la propagación de la desinformación –rumores y noticias falsas– a través de Twitter. De este modo, junto con los investigadores Carlos Castillo (Universitat Pompeu Fabra) y Marcelo Mendoza (Universidad Técnica Federico Santa María) presentaron en la World Wide Web Conference, el artículo científico «Information credibility on Twitter», siendo éste un trabajo pionero en el análisis de redes sociales.
Hoy, a diez años de su publicación, los investigadores fueron reconocidos con el «Seoul Test of Time Award», que -como su nombre lo indica- se otorga anualmente al autor o autores de un artículo científico presentado previamente en la World Wide Web Conference y que ha mostrado gran relevancia e impacto a lo largo del tiempo. El reconocimiento les fue otorgado en el marco de la edición número 30 de The Web Conference, evento que debido a la pandemia se realiza online entre el 19 y el 23 de abril.
«Para nosotros es un honor recibir este reconocimiento, ya que es uno de los premios más importantes que te puede dar la comunidad internacional en investigación científica de la Web. Este premio se le ha otorgado anteriormente a importantes figuras en esta área, como por ejemplo, a Sergey Brin y Larry Page, los creadores de Google», afirmó la profesora Bárbara Poblete. La académica expresó también que «como investigadores chilenos, nos da mucha visibilidad a nivel mundial y nos permite mostrar que en nuestro país se está realizando investigación de primer nivel y en un problema que es tan importante como las noticias falsas en redes sociales. Se está reconociendo que fuimos los primeros en estudiar este tema a nivel científico computacional, desarrollando un trabajo que fue visionario en su época y que a su vez ha asentado los fundamentos para la investigación que se ha seguido haciendo».
«Information credibility on Twitter» fue presentado en 2011, y desde entonces tiene más de 1900 citas. Dame Wendy Hall, Chair de la International World Wide Web Conference Committee (IW3C2), afirmó que este trabajo «es uno de los primeros en realizar un estudio serio en esta área y en aplicar el aprendizaje automático (machine learning) al análisis de las redes sociales».
El artículo presenta un método para evaluar la credibilidad de la información propagada a través de Twitter, mediante el uso de aprendizaje automático. Según se señala en el comunicado oficial de la conferencia, este trabajo «es innovador tanto en el reconocimiento de la importancia de la desinformación propagada por Twitter, como en el uso de un enfoque automatizado basado en el aprendizaje automático. El problema abordado por el artículo ha sido de importancia creciente desde que se publicó». Incluso, en 2011 este trabajo fue destacado por The Wall Street Journal y otros medios de comunicación internacionales.
Al consultarle a la académica por la evolución del tema a lo largo de estos diez años, señaló: «El tema de las noticias falsas ha evolucionado para peor. En el momento en que hicimos este trabajo, plataformas como Twitter eran emergentes y era difícil dimensionar que este problema se iba a transformar en algo tan importante, pudiendo llegar a afectar, por ejemplo, democracias en el mundo e influir en el pensamiento de muchas personas. Se ha vuelto cada vez más complejo por los algoritmos de personalización y recomendación utilizados en las plataformas que pueden amplificar contenidos de dudosa calidad. Esto ha modificado el panorama mundial y socio-político en torno al tema de manera muy importante».
