Confianza, pertinencia y fiabilidad de las fuentes de información

La confianza es el capital más relevante en la sociedad de la información. La Inteligencia Artificial nos ayuda a establecer el grado de confianza de las fuentes de información y su fiabilidad.

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fuentes de información

Las redes sociales dedican muchos esfuerzos a detectarlas noticias falsas, los bulos; los periodistas, las agencias de información, los medios escritos o audiovisuales ponen muchos recursos en combatir las falsedades. Porque muchas veces los medios son las primeras víctimas de lo falso. Se han creado agencias especializadas en chequear la veracidad de determinadas informaciones que muchas veces intoxican a la opinión pública. Pero la primera pregunta que nos hacemos en este primer capítulo de las Sesiones del Druida es si podemos ir más allá de lo que se está haciendo. Hablamos de las fuentes de información y de su fiabilidad.

Fuentes de información

¿Podemos establecer la confiabilidad de las fuentes de información? ¿Podemos someter a examen el comportamiento de las fuentes, y concluir hasta qué punto debemos o podemos fiarnos de una fuente que emite una información? En este capítulo queremos responder a esta pregunta fundamental, porque la confianza en la fuente es el estadio primordial. Cuando hablamos de fuentes de información no solo nos referimos a las fuentes de información general sino a todos aquellos puntos de origen de informaciones que son relevantes para  nuestra actividad profesional, empresarial, mercantil o intelectual.

Las información termina siempre en un acto de comunicación. Los mensajes transmiten información. Y hoy tenemos la gran capacidad de difundir y compartir información masiva. Uno de los grandes problemas que tenemos es que no tenemos estrategias a la hora de captar información. Qué objetivos tenemos, a dónde tenemos que llegar. Y eso nos obliga a tener mecanismos de captación de información que nos complican mucho. Hay elementos clave que determinan la fiabilidad de la información.

Debe ser útil, fiable, oportuna y exacta. Y debemos definir métodos cualitativos y cuantitativos que nos permitan dar validez a la información. La IA ayuda en muchas cosas a la hora de recoger la información. Pero tienes que tener muy claro lo que quieres recoger, saber si tu objetivo es recopilar información sobre hechos o sobre representaciones, sobre lo factual o sobre lo que se cree en torno a la verdad. Las representaciones inducen también decisiones.

Inferencia parásita o intencionada

La información hoy está sometida a un proceso de contaminación, lo que denominamos inferencia parásita o con intención concreta, sesgos de carácter ideológico o cultural que se introducen en los hechos para distorsionar la realidad. Esa contaminación puede ser intencionada o no intencionada. Se trata de dar sentido desde el punto de vista del emisor a aquellos hechos que ha constatado el emisor. Inferencia intencionada son aquellos hechos o actividades que tratan de poner información manipulada con objetivos concretos de cara a una audiencia: descripciones, exageraciones, desprestigio, refutaciones. Son elementos que existen en torno a la información o a los hechos. A la inferencia intencionada se le llama decepción. Ahí están las fake news, o bulos, organizados en campañas de ataque.

En Ludiana y Binomial trabajamos en mecanismos de triangulación para comparar con métodos cuantitativos la veracidad de la información en tres fuentes distintas. Hay cuatro métodos esenciales de recogida: observación, recogida de documentos, la entrevista y el cuestionario. Combinados de forma distinta nos pueden permitir establecer estrategias de captación de información. Es esencial que pasemos de una estrategia de captación masiva de información a una estrategia selectiva de información. para conseguirlo.

Es fundamental establecer los objetivos que tenemos a la hora de recoger esa información, para diseñar la estrategia de recogida y análisis. La IA nos ayuda de muchas formas a automatizar el proceso de captación evaluación y ponderación de la confiabilidad, pertinencia y validez de la fuente. Hay varias técnicas, desde los modelos de procesamiento del lenguaje natural, hasta la ingeniería del conocimiento que nos permite clasificar la información de manera automática para etiquetarla y procesarla después con más eficacia.

Agencias de comunicación

También la IA nos ayuda a desarrollar estrategias de respuesta a la llamada inferencia intencionada, a la decepción, y contrarrestarla con la elaboración de mensajes que puedan refutar aquellas mentiras intencionadas, o puedan detectar esas inferencias intencionadas dentro del universo informativo que estamos captando. Desde el punto de vista de la utilidad de la IA es importante determinar el modelo sistémico sobre el que se va a desarrollar el enfoque para crear modelos y sistemas que sirvan a las organizaciones para desarrollar estrategias complejas para recoger información y métodos y técnicas para el análisis de la misma.

En Ludiana y Binomial tenemos una serie de servicios muy útiles para las empresas, que nos permiten enseñar metodologías para la recogida y procesamiento de la información, y nos ayudan a detectar los elementos de actividad más relevantes de los sucesos, y el grado de validez y fiabilidad de las fuentes de información. También tenemos un programa de enseñanza para agencias de comunicación, para el manejo de herramientas que les permitan de forma sencilla y automática cualificar y cuantificar la pertinencia, confianza y validez de las fuentes de información.

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