En la Tierra a viernes, 29 marzo, 2024

“ATTACK DETECTOR” DETECTA DISCURSOS VIOLENTOS EN TWITTER

LATAM: Monitorizan con IA discursos de odio contra periodistas

NUEVA HERRMIENTA DESARROLLADA POR COMUNICADORES DE MÉXICO Y BRASIL

“¿Por qué no usar técnicas de machine learning para empezar a entender mejor cómo se promueven los discursos de odio en las redes sociales”, se planteó el equipo desarrollador, conformado por periodistas de Abraji y Data Crítica

Una herramienta que utiliza una combinación del periodismo de datos y la Inteligencia Artificial (IA), para detectar el discurso de odio en las redes contra periodistas, ha sido desarrollada por la Asociación Brasileña de Periodismo de Investigación (Abraji, por sus abreviatura en portugués) y la ONG  mexicana Data Crítica.

La aplicación, llamada Attack Detector, surge como respuesta ante el incremento de la violencia contra periodistas que se registra en Latinoamérica, en algunos casos promovida por los gobiernos. En tal sentido, nada más en Brasil, los ataques a periodistas se incrementaron en 23% durante 2022, registrándose un total de 557 incidentes, según se recoge en el estudio anual presentado por Abraji. “En el 41.6% de los casos, hay al menos un miembro de la familia Bolsonaro involucrado”, revela el documento.           

“Casi dos tercios (63,4%) de las alertas –de ataques contra periodistas- en 2022, se originaron o tuvieron repercusiones en Internet”, refiere el informe, y añade que “este dato, asociado a la gran cantidad de discursos estigmatizantes y a la intensa participación de agentes políticos en las dinámicas de agresión, apunta a la existencia de campañas sistemáticas de ataques contra periodistas en las redes sociales, iniciadas o fomentadas por actores de gran alcance e influencia en el entorno en línea”, destaca.

Un proyecto para el uso responsable de la IA

Ante el incremento de los ataques, un grupo de periodistas decidió tomar cartas en el asunto y aprovechar las tecnologías disponibles para analizar la naturaleza, cantidad y proveniencia de los ataques a periodistas y a diferentes activistas en las redes sociales. Por ello desarrollaron Attack Detector.

De acuerdo con lo comentado por el coordinador de proyectos de Abraji Reinaldo Chaves, en una entrevista realizada por la revista LaTam Journalism Review, la herramienta se desarrolló a propósito de la participación de un equipo conformado por representantes de Data Crítica y Abraji en una iniciativa de JournalismAI, una organización con sede en Reino unido, que impulsa el uso responsable de la IA en el periodismo.

Chaves, hizo referencia a los discursos de odio que se promueven en Brasil a través de las redes sociales contra personas que se involucran en asuntos políticos y señaló: “Pensamos: ‘¿por qué no usar técnicas de machine learning para empezar a entender mejor esto?’. Y junto con Data Crítica hicimos un proyecto que aún está en una fase Beta”, dijo.

Indicó que aunque hay muchas cosas tienen pensado hacer este año, por el momento ya pueden investigar de forma automatizada en la red social Twitter los discursos contra periodistas y activistas ambientales.

¿Cómo se desarrolló la herramienta?

La herramienta Attack Detector, ha sido desarrollada con modelos multilingües de código abierto y un modelo de PNL conocido como extracción de opiniones, que es capaz de identificar el tono emocional detrás un texto.  Su desarrollo inició a mediados de 2022 y, en noviembre de ese mismo año, inició su operatividad analizando una serie de cuentas de Twitter.

La primera parte del desarrollo de la aplicación consistió en seleccionar una muestra de tuits con discursos de odio dirigidos a periodistas y activistas que eran frecuentemente atacados. De acuerdo a esta información se “entrenó” a los modelos de PNL, con el propósito de automatizar y optimizar el análisis.

 “Usamos el análisis de sentimiento para verificar la similitud o proximidad de palabras para entender si reflejan el mismo sentimiento. En nuestro caso, nosotros buscamos el odio. Con esto podemos ‘clusterizar’-categorizar-, separar grandes bloques de posts”, explicó Chaves en su entrevista en LaTam Journalism Review.

¿Cómo muestra las agresiones Attack Detector?

Chaves agregó que la categorización la utilizan para obtener “grados de posibilidad de odio” y poder así agrupar los mensajes. Además, indicó que con los datos obtenidos mediante el modelo desarrollado, sumado a datos de los usuarios, fecha, hora y ubicación geográfica de los tuits, es posible hacer análisis para determinar cómo surge un flujo de difusión con determinados ataques, cómo es la interacción de los usuarios y si existen comunidades establecidas para crear y difundir los ataques.

Por el momento, esta herramienta permite visualizar aquellos usuarios, en México y en Brasil, con mayor rango de ataques, identificar aquellos que más inician agresiones y los periodistas y activistas más atacados.     

Los desarrolladores de esta aplicación esperan establecer alianzas con otras organizaciones dedicadas a defender la libertad de expresión, no solo en México y Brasil, sino en otras partes del mundo. Asimismo, consideran que esta herramienta puede tener una aplicación práctica para entender y estudiar la violencia digital contra los periodistas, al mismo tiempo, esperan que pueda ser ampliada para el análisis de otras redes sociales como Facebook, Instagram y TikTok.                        

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