Algo parecido a una máquina de la verdad es en lo que está trabajando **Twitter** en estos momentos. Dicho de forma más precisa, está desarrollando un **algoritmo que ayuda a determinar la veracidad de los tuits**.

¿De qué serviría algo así? La idea principal es la de **mejorar las tendencias y los *trending-topics* de la red social**. Ya teníamos constancia de un algoritmo que ayudaba a perfilar las tendencias de Twitter antes incluso de que se produjeran, cuando usuarios relevantes comenzaban a tratar el mismo tema. Ahora la intención es la de **determinar si estas tendencias son fiables o no**. Un buen ejemplo es el de las constantes muertes de famosos que son anunciadas por todo el mundo, y no son más que un bulo. Naturalmente, se convierte en *Trending Topic* rápidamente, y la velocidad de propagación de información relacionada con la muerte de alguien famoso es elevadísima. Ahora falta detectar la veracidad o no de ello, y descartar los bulos.

Como informa [Slate](http://www.slate.com/articles/technology/future_tense/2012/12/social_media_hoaxes_could_machine_learning_debunk_false_twitter_rumors_before.html), Twitter está afinando sus **mecanismos para frenar este tipo de tuits**, o al menos evitar su impacto anulando su llegada a la lista de temas destacados. Para ello, utiliza parámetros como comprobar el **número de seguidores de las cuentas que hablan de ello o si esos tuits contienen un enlace**. Por ejemplo, una cuenta con centenares de miles de seguidores que dé una información aportando una URL, tendrá más credibilidad que la de alguien con unas decenas de seguidores y que únicamente informa de algo polémico sin enlazar a ninguna web que lo respalde.

Asimismo, Twitter también valorará **el tono del tuit, en base a si es positivo o negativo**. A la hora de identificar información falsa, ayudarán los usuarios (especialmente los que tienen un elevado número de seguidores) que desmientan esta información o la traten como bulo. Este nuevo algoritmo ayudaría, poniendo ejemplos concretos, a poner fin rápidamente a engaños como el de la [supuesta carta](https://twitter.com/jcrocket24/status/279732585419128832) de una de las víctimas del tiroteo de Connecticut a su madre antes de morir. También podría incluso **filtrar falsa información que tiene su origen en *trolls* que añaden dificultades** en momentos donde la red social es una fuente de información valiosa, como cuando ocurren catástrofes naturales, o donde dan pie a situaciones caóticas, como cuando se extendió que la red del 911 estaba saturada.

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