PRUEBA DE CONCEPTO
Análisis de la honestidad en medios digitales
La proliferación de bulos en Internet y de mensajes tóxicos (con contenido ofensivo o muy negativa y altas tasas de difusión) constituyen un problema actual en el camino hacia la información veraz y respetuosa. Debido a la enorme influencia que los medios sociales tienen en la generación de opinión y como canal de información para la sociedad, son importantes los esfuerzos que diversas empresas, organismos e instituciones están llevando a cabo para detectar y contrarrestar el alto volumen de desinformación que circula por las redes.
El proyecto presente aborda la realización de una prueba de concepto de un sistema de análisis de la honestidad (fairness) en mensajes publicados a través de medios sociales, construido sobre la base de diversos métodos y algoritmos propios de tecnologías del lenguaje humano. Estos métodos y algoritmos son el resultado de las investigaciones en las que los grupos participantes llevan trabajando en los últimos años y que se muestran como soluciones prometedoras para la determinación de distintos niveles de calidad de las publicaciones en dos aspectos fundamentales: su veracidad y su toxicidad.
Para abordar la prueba de concepto se proponen actividades encaminadas a la definición e integración de estas tecnologías y su evaluación por parte de grupos de interés. Gracias a esto será posible establecer la capacidad de respuesta que estas tecnologías tienen ante las necesidades de la sociedad y la industria, así como su viabilidad para trabajar a niveles superiores de maduración tecnológica.
![](https://socialfairness.gplsi.es/wp-content/uploads/2023/04/2208.i039.023.S.m004.c13.fake-news-disinformation-propaganda-isometric-scaled.jpg)
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![micin-financiadoUEnextgeneration-prtr-aei_page-0001 micin-financiadoUEnextgeneration-prtr-aei_page-0001](https://socialfairness.gplsi.es/wp-content/uploads/2023/01/micin-financiadoUEnextgeneration-prtr-aei_page-0001-scaled.jpg)
Este trabajo de investigación es parte del proyecto I+D+i <<PDC2022-133146-C21>> y <<PDC2022-133146-C22>>, financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033 y por la Unión Europea Next GenerationEU/ PRTR