Sábado, agosto 24, 2019
Inicio Actualidad Fake News: cómo saber si una noticia es verdadera o falsa

Fake News: cómo saber si una noticia es verdadera o falsa

Es el fenómeno que amenaza con cambiar la política moderna e impacta en todo el mundo. Claves y herramientas para identificar si una foto, video o publicación podría contener información engaños.

En estos días comenzó a circular en Facebook publicaciones que indican que Florencia Kirchner será candidata para las próximas elecciones y que por eso regresará al país desde Cuba “con fueros”. Sin embargo, tal como surge de la investigación de Reverso, esto no es así: la hija de los ex mandatarios Néstor y Cristina Kirchner no figura en ninguna lista oficial.

Florencia Kirchner no será candidata en las próximas elecciones tal como se prentedió instalar a partir de algunas publicaciones en redes sociales (Reverso).

También era falso el video que circuló por redes sociales donde se muestra un gran caudal de agua pasando por la represa Yacyretá que busca mostrar el supuesto mal estado de la estructura y vincularlo al corte masivo del 16 de junio que afectó a la Argentina, Uruguay y sur de Brasil. Fue apenas uno de los tantos fakes que circularon esos días, vinculados a ese incidente.

Estos son algunos casos que se publicaron en el último tiempo pero no son los únicos: hay más, muchos más. Y la campaña de la desinformación va más de las fronteras. Los datos falsos y las fake news se viven en todo el mundo.

Jair Bolsonaro, presidente de Brasil (Reuters)
Jair Bolsonaro, presidente de Brasil (Reuters)

La campaña presidencial de Brasil estuvo atravesada por las noticias falsas y engañosas que se viralizaron, principalmente, a través de WhatsApp. Durante ese tipo se habló de un supuesto “kit gay” que se habría repartido en las escuelas primarias. Se trata de un libro de educación sexual que, según afirmaban los adherentes a Bolsonaro, habría sido aprobado por el Ministerio de Educación cuando Haddad estaba al frente. En realidad, el libro formaba parte del proyecto “Escuela sin homofobia”,  y originariamente estaba destinado a educadores. Sin embargo, el material didáctico nunca llegó a ser aprobado ni distribuido.

Cómo saber si un contenido es falso o no

No hay una técnica que sea infalible pero hay varias estrategias que pueden servir de indicio. Por empezar, antes de compartir cualquier audio, video o foto que llegue por las redes sociales o publicados en supuestos sitios de noticias, preguntarse de dónde viene, dónde se publicó, y quién lo hizo.

Existen sitios que ofrecen plantillas para que los usuarios creen sus propias noticias falsas a modo de “broma”, pero que tranquilamente pueden captar la atención de cualquier desprevenido. En algunos casos, hay páginas que tienen una estética o nombre similar a un sitio de noticias pero no son tales. Basta con mirar bien el nombre de la URL para no caer en estas trampas.

La mayoría de las veces, las fake news son resultado de la falta de contexto. Se viraliza un audio por WhatsApp y se lo atribuye a una persona que no es tal. Otras veces, se publica una foto vieja en alguna red social y se la vincula a un hecho actual.

Hacer una búsqueda en la web

Muchas veces basta con hacer una simple búsqueda en la web para saber si el dato es falso o no. Se ingresa en el buscador el tema en cuestión y se verifica si el dato salió confirmado o desmentido en algún sitio de noticias conocido y confiable.

Cabe recordar, que en el sitio Reverso se publican a diario información sobre los falsos virales que circulan en la web. Reverso es un proyecto colaborativo del que participan 100 entidades y medios de comunicación, entre ellos Infobae; y que está coordinado por Chequeado, AFP Factual, First Draft y Pop-Up Newsroom.

Fotos: búsqueda inversa

En Google Chrome se puede hacer una búsqueda inversa simplemente pulsando el botón derecho sobre la imagen que se quiere rastrear. Sino, desde cualquier otro navegador se puede ingresar a Google Imágenes y subir la foto o pegar la URL de la imagen para buscarla en la web.

De este modo se sabrá si la imagen ya salió publicada previamente. A veces ocurre que se hace circular la imagen de alguna situación como que fuera actual y, en realidad, retrata algún episodio aconteCido hace varios años en otro sitio.

Los datos EXIF

Dentro de cada foto hay un gran cantidad de metadatos, que pueden incluir desde la fecha en que fue tomada hasta , la cámara almacena un montón de información: desde el equipo con que se hizo la imagen hasta la apertura, el tiempo de exposición y la fecha.

Esos datos se guardan en formato Exif y se pueden verificar simplemente, desde el explorador de archivos en Windows o Finder en Mac presionando botón derecho sobre la imagen. Desde el móvil, se presiona también sobre la foto y se elige la opción “detalles”.

Cabe destacar que esta técnica no es infalible, ya que existen programas que permiten modificar los metadatos, como por ejemplo Photo Exif Editor.

Existen herramientas digitales como FotoForensics o Forensically. Este último sitio comprende una serie de herramientas digitales para analizar en detalle las fotos. Una de ellas sirve para detectar si algún fragmento fue modificado con la herramienta clonar del programa de edición Photoshop. Hay otros elementos que también que pueden ayudar a buscar diferentes indicios y así deducir si una foto fue adulterada y en qué fragmentos.

Los videos

Amnistía Internacional cuenta con una herramienta llamada YouTube DataViewer que permite ingresar la URL de un video y luego ver en qué fecha y hora se subió, así como visualizar las imágenes en miniatura vinculadas a ese clip. Una búsqueda inversa de esas imágenes podría permitir saber si el clip fue publicado anteriormente. También verificar si hay menciones anteriores en redes y plataformas.

Los deep fakes

Esta técnica permite poner en la boca de cualquier persona palabras que no dijo, utilizando tecnología basada en machine learning. Así, por ejemplo, fueron los deep fakes que se hicieron sobre Obama y Mark Zuckerberg. Allí se tomaron videos de ellos hablando en diferentes situaciones y se modificó el audio para que pareciera que estaban diciendo otra cosa.

En ambos casos fueron videos creados para concientizar sobre el alcance de este tipo de tecnología. Y al difundirlos se avisó que se trataban de clips creados con la técnica deep fake. De nuevo: el objetivo no fue engañar sino alertar.

En la actualidad, la mayoría de los videos que se utilizan para hacer engaños no recurren a esta técnica: a veces basta con publicar un clip viejo fuera de contexto o simplemente ralentizarlo.

Pero en el caso de los deep fakes las técnicas son más avanzadas y es más complejo detectar el engaño. Esos videos falsos son creados de manera automática con una herramienta basada en un sistema de aprendizaje automático llamado redes generativas antagónicas (GAN, por sus siglas en inglés).

Se trata de dos redes neuronales que compiten entre sí para lograr un resultado cada vez más realista. Hay una red que es el generador y produce imágenes; y otra red que es el discriminado y se encarga de adivinar, al ver esos contenidos, si son reales (porque vienen del set de datos de entrenamiento) o si son falsas (producidas por el generador).

Los videos de han modificado desde siempre; para crear efectos especiales, para hacer una película por ejemplo. La diferencia hoy en día es que esto se automatizó y lo que antes requería trabajo manual y gran inversión, hoy se puede hacer fácilmente por medio de estas herramientas digitales.

¿Se puede detectar un deep fake?

Detectar un deep fake es más difícil que en otros casos, aunque no necesariamente imposible. Hay algunos indicios que pueden servir de ayuda y es que a veces, la caras creadas por deep fakes casi no parpadean. Esto ocurre cuando el entrenamiento del sistema se hace con imágenes fijas que tienden a mostrar los rostros con ojos abiertos. Pero este indicio puede fallar, ya que las técnicas se perfeccionan.

La Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa (DARPA por sus siglas en inglés) del Departamento de Defensa de Estados Unidos está trabajando junto a varios institutos de investigación para desarrollar una herramienta que permita identificar de manera automática estos deepfakes.

Fuente: Infobae