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Cada uno de nosotros puede subir un artículo en Wikipedia. No hacen falta clases especiales, ni tener un don innato a la hora de escribir. Modificar un tema antiguo o añadir información a otro ya creado es posible pero, ¿quién analiza esa información? ¿Cómo sabemos si lo que leemos en la plataforma no es falso?
Los datos de la enciclopedia virtual asustan y marean si tenemos que pensar en comprobar su veracidad uno a uno. Con más de 37 millones de artículos en nada más y nada menos que 284 idiomas, analizar lo subido por millones de voluntarios de todo el mundo sería un trabajo más que laborioso. Y más, incluso, si tenemos en cuenta que se puede automatizar la creación de artículos por medio de máquinas y no por seres humanos.
Científicos de la Universidad de Nanjing de Correos y Telecomunicaciones, inspirados en la falta de confianza hacia la enciclopedia, han creado un algoritmo que facilita y resuelve la tarea al ser capaz de verificar la veracidad de la información subida a la plataforma.
El algoritmo superó el análisis de una persona en un 23%
La enciclopedia colaborativa libre y más grande del mundo se ha visto envuelta en más de una polémica sobre la corrupción y compra de artículos, por eso los científicos Jyngyu Han y Kehia Chen han elaborado un sistema para encontrar los textos falsos.
Para su desarrollo hicieron uso de una red bayesiana, un sistema que se utiliza para consultar los correos electrónicos y clasificarlos según su contenido, determinando así la probabilidad de que sea spam o, por ejemplo, correo basura.
Esta red, a través de diferentes variables, permite analizar los artículos de Wikipedia, dando así con una distribución de la calidad de cada tema para que las entradas puedan ser clasificadas.
Han y Chen probaron su algoritmo en cientos de páginas de Wikipedia comparando su análisis con el que podía hacer un ser humano. Como resultado, la persona fue superada hasta en un 23% en la clasificación del artículo según la información que este daba.
Una fórmula que ayudaría a editores y a usuarios
Si la información analizada se diera por falsa -un contenido de baja cualificación-, se marcaría para que los editores pudieran prestar especial atención al artículo, además de avisar a los posibles usuarios del texto en cuestión.
Si la información se diera por falsa, se marcaría para que los editores de Wikipedia pudieran corregirla, además de avisar a los posibles usuarios del texto
Por el contrario, si la información fuese clasificada por el algoritmo con un mayor grado de credibilidad, se informaría para que la entrada fuese modificada lo menos posible y así evitar errores que se pudieran dar en el futuro.
La página de Wikipedia suele aparecer comúnmente entre los primeros resultados de los motores de búsqueda, incluso universidades utilizan sus artículos como material didáctico, sin embargo, en ocasiones su credibilidad es mucho menor que los estándares requeridos en un ensayo escolar.
Un ejemplo es el caso del bloguero EJ Dickson, que no se podía imaginar que cambiar el origen de un personaje de libros para niños en el 2009 pudiera generar alguna relevancia en la red. Sin embargo, su broma llegó hasta la televisión cinco años después de haberla publicado.
Aunque en la actualidad existen webs como Wikipediacracy, que se encarga de recoger casos polémicos y datos erróneos que se han dado en la plataforma, no estará de más este algoritmo que nos diga cuando debemos creer una información y cuando no.
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Un algoritmo puede decirnos si un artículo de Wikipedia es falso
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Wikipedia, la enciclopedia libre
es.wikipedia.org/
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Nota : pongo estos tres refranes para que el lector tenga cuidado con lo que lee.
Es muy facil manipular a la gente, todo el cuidado es poco.
Hay que CUESTIONARSE lo que se lee, CONTRASTARLO y luego CADA UNO DEBE LLEGAR A SUS PROPIAS CONCLUSIONES.
VRedondoF
** Soy un EMPRESARIO JUBILADO que me limito al ARCHIVO de lo que me voy encontrando "EN LA NUBE" y me parece interesante. ** Lo intento hacer de una forma ordenada/organizada mediante los blogs gratuitos de Blogger. ** Utilizo el sistema COPIAR/PEGAR, luego lo archivo. ( Solo lo INTERESANTE, según mi criterio). ** Tengo una serie de familiares/ amigos/ conocidos (yo le llamo "LA PEÑA") que me animan a que se los archive para leerlo ellos después. ** Los artículos que COPIO Y PEGO EN MI ARCHIVO o RECOPILACIÓN (cada uno que le llame como quiera), contienen opiniones con las que yo puedo o no, estar de acuerdo. ** Si te ha gustado la publicacion, lo mejor que debes hacer es ir al blog/pagina del autor y DEJAR UN COMENTARIO. En mi blog no puedes dejar comentarios, pero si en el del autor. ** Cuando incorporo MI OPINIÓN, la identifico CLARAMENTE, con la única pretensión de DIFERENCIARLA del articulo original. ** Pido perdon por MIS limitaciones literarias. El hacerlo mejor (no mucho) me cuesta dedicarle MAS TIEMPO, y la verdad es que (ademas de no tener tiempo) tengo poca paciencia, por ello, y nuevamente, pido disculpas por las susodichas limitaciones. ** Mi correo electrónico es vredondof (arroba) gmail.com por si quieres que publique algo o hacer algún comentario. ** Por favor! Si te ha molestado el que yo haya publicado algún artículo o fotografía tuya, ponte en contacto conmigo (vredondof - arroba - gmail.com ) para solucionarlo o retirarlo. **
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