Datos masivos, algoritmización y nuevos medios frente a desinformación y fake news. Bots para minimizar el impacto en las organizaciones

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Jesús Miguel Flores Vivar

Resumen

Éste trabajo parte de una información compartida por muchos investigadores. La comprensión de la desinformación como un fenómeno que va mucho más allá del término “noticias falsas”. Estos términos han sido apropiados y usados engañosamente por poderosos actores para desestimar y poner en entredicho la cobertura informativa que ya atraviesa momentos críticos sobre la credibilidad.

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Cómo citar
Flores Vivar, J. M. (2020). Datos masivos, algoritmización y nuevos medios frente a desinformación y fake news. Bots para minimizar el impacto en las organizaciones. Comunicación Y Hombre, (16), 101–114. https://doi.org/10.32466/eufv-cyh.2020.16.601.101-114
Sección
Estudios

Citas

BENITEZ, J. (2018). Cazadores de ‘fake news’: así funciona la tecnología que evitará que te manipulen. El Mundo. Recuperado de: https://www.elmundo.es/papel/futuro/2018/09/12/ 5b97cc7f22601d761e8b45d0.html

CONNER-SIMONS, Adam (2018). Detecting fake news at its source. En MIT News. Recuperado de http://news.mit.edu/2018/mit-csail-machine-learning-system-detects-fake-news-from-source-1004

DUKE REPORTER´S LAB (2018). Base de datos de sitios globales de verificación de hechos. Recuperado de: https://reporterslab.org/fact-checking/

EUROPEAN COMMISSION (2018). A multi-dimensional approach to disinformation. Report of the independent High level Group on fake news and online disinformation. Recuperado de https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/final-report-high-level-expert-group-fake-news-andonline-disinformation

FUNDÉU BBVA (17 de noviembre 2016). Posverdad, mejor que post-verdad. Fundeu.es. Recuperado de https://www.fundeu.es/recomendacion/post-truth-post-verdad-posverdad

GAITAN, Juan A. y PIÑUEL, José L. (1998). Técnicas de investigación en Comunicación Social. Madrid. Editorial Síntesis.

GARTNER (2017). Gartner top strategic predictions for 2018 and beyond. Smarter with Gartner. Recuperado de https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-strategic-predictionsfor-2018-and-beyond

GREENE, J (2013). Moral tribes: Emotion, reason and the gap Between us and them. Vintage, U.S.A.

KNIGHT, Will (2019). An AI that writes convincing prose risks mass-producing fake news. MIT Technlogy

Review. Recuperado de https://www.technologyreview.com/s/612960/an-ai-tool-auto-generatesfake-news-bogus-tweets-and-plenty-of-gibberish

LANIER, Jaron (2018). Diez razones para borrar tus redes sociales de inmediato. Madrid, Debate.

MONNERAT, A. (2018). Científicos de datos trabajan en el primer robot-periodista de Brasil para reportar sobre proyectos de ley de la Cámara. En Blog de Knight Center.

NVIDIA DEVELOPER (2019). “Fabula AI develops a new algorithm to stop sake sews”. Nvidia Developer.

News Center. Recuperado de https://news.developer.nvidia.com/fabula-ai-develops-a-newalgorithm-to-stop-fake-news

SCIENCE DAILY (2018). Fake news detector algorithm works better than a human. Recuperado de https://www.sciencedaily.com/releases/2018/08/180821112007.htm

SMALL, Gary y VORGAN, Gigi (2009). El cerebro digital. Barcelona, Ediciones Urano.

STRONG, Colin (2015). Big data a escala humana. Tenerife, Editorial Melusina .

VELAUTHAM, Leela (2018). “Fake news?”. Berkeley Science Review. Recuperado de http://berkeleysciencereview.com/article/fake-news

VOSOUGHI, Soroush, ROY, Deb y ARAL, Sinan (2018). “The spread of true and false news online”.

MIT Initiative on the Digital Economy. Recuperado de http://ide.mit.edu/sites/default/files/publications/2017%20IDE%20Research%20Brief%20False%20News.pdf