¿Qué hacemos frente a la avalancha de fake news?

Si bien el concepto de desinformación viene dando vueltas desde hace un tiempo, lo que comenzó a proliferar en los últimos años son las llamadas fake news (noticias falsas), en las que se saca de contexto o se tergiversa el sentido y que tienen por medio principal de distribución y viralización las redes, que ahora también se utilizan para mantenernos actualizados a modo de nuevos medios de comunicación. Con usos noveles se crean nuevos significados y palabras, por eso a partir de 2017 se incluyó en el diccionario el término "posverdad" para referirse a esta época que nos toca vivir. Pero atención, aunque hablar de fake news se ha vuelto un latiguillo, desde Chequeado y Reverso (su proyecto contra desinformación en elecciones junto con AFP, First Draft y PopUp Newsroom) se recomienda hablar de desinformación. "Uno de los problemas es que ese término confunde más de lo que aclara porque engloba una lista enorme de contenidos que poco tienen que ver unos con otros. Conviven en esta definición la distribución de contenido incorrecto o inexacto sin intención de hacer daño con la producción y distribución profesional y sistemática de información falsa con la intención de ganar dinero o poder".

Casi como si estuviéramos hablando de un género nuevo con sus reglas y subcategorías, según la organización extranjera First Draf hay siete tipos de desinformación: sátira o parodia, contenido engañoso (uso engañoso para incriminar), contenido impostor (cuando se suplantan fuentes genuinas), contenido fabricado (contenido nuevo diseñado específicamente para engañar), conexión falsa (cuando los titulares o leyendas no confirman el contenido), contexto falso (cuando contenido verdadero con un contexto falso) y contenido manipulado (cuando data o imágenes genuinas se manipulan para engañar).

El recurso de los fakes evoluciona también, como es lógico, al paso tanto del ingenio y las malas intenciones como de la tecnología. Dos novedades relativamente recientes son los deepfakes y los deepnudes. El deepfake, cuyo término proviene de fake y del deep learning, es una técnica que permite crear videos falsos que aparenten ser de personas reales. En un comienzo uno de los principales usos del deepfake era para la industria porno generando videos espurios sobre celebrities (aparecieron numerosos videos de estrellas como Emma Watson, Gal Gadot o Scarlett Johansson en Reddit), pero luego el recurso comenzó a pensarse en relación con la política. Incluso, según The Guardian, la Cámara de Representantes de los EE.UU. les preguntó a Facebook, Twitter y Google cómo pensaban detectarlo en las elecciones de 2020.

Preocupación local

"A nosotros nos preocupa el tema de los audios, es decir, de la manipulación de audios que circulan sin contexto", explica Pablo Fernández, director de Innovación Editorial en Chequeado, y hace referencia a un audio que no tiene ningún artilugio tecnológico, sino que es una imitación de Felipe Solá, pero que circuló como cierto en grupos de WhatsApp.

En Estados Unidos y Europa ya ha habido diversos reportes de casos, algunos como el muy publicitado del video de Nancy Pelosi en el que aparenta estar ebria retuiteado por el mismo Trump (Twitter no bajó el video, YouTube sí y FB solo lo desrankeó en su feed).

Si la tecnología evoluciona más rápido que la cultura y genera fenomenologías emergentes que no están contempladas ni por la ley, la ética tecnológica o las instituciones actuales, el desafío será empezar a analizar estos casos, sentar precedentes legales y políticos, y desarrollar estrategias técnicas para contrarrestarlos. "El tema de las fake news se nos fue de las manos. Ahora que estamos en época de elecciones nos damos cuenta cada vez más cómo empiezan a aparecer, sobre todo a través de WhatsApp o redes sociales como Facebook o Twitter, noticias que son simplemente falsas", opina Axel Marazzi, periodista y especialista en tecnocultura.

¿Es posible ubicar el state of art de la detección de piezas de desinformación? "Estamos trabajando con todos los chequeadores del mundo en ver cómo lo podemos enfrentar. Estamos, todos los chequeadores, las ONG, las empresas tecnológicas y las universidades, tratando de ver si se puede diseñar alguna tecnología para detectar esto automáticamente. Por ahora no existe, salvo que sea muy burdo. Por ejemplo, se podrían detectar los píxeles alrededor de la boca o algún detalle así. Tampoco existe todavía un software para analizar videos de YouTube y detectar si son falsos. Eso es bastante complejo, pero seguramente puede haber novedades más adelante", detalla Fernández.

Desde Chequeado explican que cuando se trata de un video lo primero que se hace es ver si ya existe, ya sea a través de buscadores, con capturas del video en Google o en Tin Eye, o verificando en la plataforma gratuita de código libre InVID. Cuando se trata solamente de una imagen se recomienda hacer una búsqueda inversa de una imagen: ver si ya fue usada y en qué contexto con recursos como Reverse Image, de labnol.org. Por el lado de los textos, el procedimiento estándar es más parecido a la verificación periodística tradicional: revisión de afirmaciones realizadas usando fuentes oficiales y alternativas, y siempre poniendo en contexto todos los elementos (titulares, fotos, texto, links, etc.). ¿Otras herramientas útiles? Wayback Machine para analizar posibles links fakes de redes sociales, que permite ver páginas web o perfiles de redes sociales en un tiempo anterior.

Detectores de fake news

Desde la sociedad civil, quizá lo máximo a lo que podamos aspirar por el momento es a educar y contribuir con círculos virtuosos de generación y distribución de la información. ¿Cómo preparar a las nuevas generaciones en plena era web y del "fake" para desarrollar una mirada crítica?

"En el Programa de Educación de Chequeado nos dedicamos a enseñar a adolescentes y a periodistas a participar del debate público con más hecho y datos y menos sesgos. Esto significa entrenar algunas habilidades, como diferenciar datos y hechos de opiniones y sesgos, diferenciar fuentes primarias de secundarias, comprender e interpretar datos, convertir lo que te rodea en datos y no reproducir información no confiable, entre otras. Específicamente, en "Chequeado+, el futuro del debate", introducimos en el "juego" de los modelos de las Naciones Unidas y las simulaciones de debates del Poder Legislativo fact-checking (o verificación del discurso) y periodismo de datos con la esperanza de promover que los alumnos de escuelas secundarias aprendan a debatir utilizando datos que den sustancia a las posiciones y opiniones", cuenta Ariel Merpert, coordinador de Educación de Chequeado.

Durante el modelo, un grupo de estudiantes interpreta el rol de "chequeadores" registrando las frases contrastables que los otros participantes dicen en sus discursos. Después aplican el método de Chequeado en vivo para producir una nota periodística que publican en un blog. Los otros participantes también pueden pedir que se chequeen ciertas declaraciones con datos. Chequeado también creó materiales didácticos para ayudar a los participantes a que preparen y escriban sus discursos, e incluso desarrolló una plataforma para enseñar a chequear, que guía paso a paso la producción de un chequeo utilizando precisamente el método patentado por Chequeado.

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