Detección de noticias falsas en plataformas de redes sociales
Período: Junio 2021 – Mayo 2024
Fuente de financiación: Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (MINECO)
Programa y convocatoria: European Interest Group (EIG) CONCERT-Japan – 7ª convocatoria conjunta sobre “ICT for Resilient, Safe and Secure Society”
Referencia del proyecto: PCI2020-120689-2
Colaboradores: David Megías (Universitat Oberta de Catalunya), Minoru Kuribayashi (Okayama University, Japón), Wojciech Mazurczyk (Warsaw University of Technology, Polonia)
Coordinador del proyecto: David Megías (Universitat Oberta de Catalunya).
Miembros UOC del WP5: Mireia Fernández-Ardèvol (líder), Andrea Rosales, Antonio Calleja-López, Emanuele Cozzo, Daniel Blanche-Tarragó, Julián Salas Piñón, David Megías.
Descripción:
Los medios digitales han cambiado el modelo clásico de medios masivos que considera la emisora de un mensaje y una receptora pasiva a un modelo donde las usuarias de medios digitales pueden apropiarse de los contenidos, recrearlos y hacerlos circular. En este contexto, las redes sociales digitales son un circuito adecuado para distribuir “noticias falsas” y difundir desinformación. En particular, las herramientas de edición de fotos y vídeos y los recientes avances en inteligencia artificial permiten a las no profesionales falsificar fácilmente documentos multimedia y crear falsificaciones profundas (“deep fakes“). Algunas redes sociales digitales implementan métodos para filtrar contenido falso para así evitar la propagación de desinformación. Aunque ésta puede ser un método efectivo, su enfoque centralizado le da otorga un gran poder a los gestores de estos servicios.
Alineado con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas en el Objetivo 9 (Industria, Innovación e Infraestructura) y el Objetivo 16 (Paz, Justicia e Instituciones Fuertes), este proyecto tiene como finalidad proporcionar a las creadoras de contenido herramientas para marcar sus creaciones y hacer que cualquier modificación sea fácilmente detectable. Además, este proyecto brindará a las usuarias de redes sociales digitales herramientas basadas en el procesamiento de señales (“signal processing“) de última generación y métodos de aprendizaje automático para detectar contenido falso. La combinación de métodos de marca de agua (“watermarking“) y detección permitirá a las usuarias distinguir entre contenido multimedia original y falso sin la necesidad de la evaluación y control desde un servicio centralizado. Además, este proyecto desarrollará un diseño centrado en la usuaria. Llevará a cabo un estudio de la experiencia de la usuaria (WP5) para crear herramientas más eficaces e incluir la dimensión cultural y la diversidad de las usuarias finales.
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