Ciencia y Tecnología

En FUL 2020, enseña investigadora a detectar perfiles falsos en redes sociales

PACHUCA DE SOPO, 02 SEP/News Hidalgo/.- La profesora investigadora de la Escuela Superior de Cómputo (ESCOM) del Instituto Politécnico Nacional (IPN), Olga Kolesnikova, presentó un sistema de detección de perfiles falsos en redes sociales en la 33 Feria Universitaria del Libro (FUL) 2020, que realiza la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo (UAEH) en su modalidad virtual, donde el tema central es Inteligencia Artificial.

Durante la conferencia “Detección de perfiles falsos en redes sociales”, detalló que Facebook es la red social más utilizada en México, de ahí la importancia de este tema, ya que actualmente la mayoría de los jóvenes se encuentran presentes en este espacio virtual y pueden ser susceptibles de engaños, redes de trata de personas e incluso de manipulación política.

La razón principal por la que se crean perfiles falsos, dijo, es para divulgación, propaganda de productos o personas que beneficien finalmente a alguna organización, “son medios de influencia, por eso es muy importante detectar la información verdadera de la falsa”, explicó Kolesnikova quien igualmente es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) nivel 1.

La académica refirió que los estudiantes de la Escuela Superior de Cómputo del IPN desarrollaron un detector de perfiles falsos en la red social de Facebook, el proyecto fue exitoso y se dio a conocer a nivel nacional. “Desarrollaron un sistema a partir del análisis de las características de los perfiles desde las cuales se puede determinar si son falsos o no”, indicó al comentar que pueden ser de cuatro tipos: lingüísticas, visuales, sociodemográficas y conectividad del usuario.

Las características lingüísticas se refieren a las palabras y temas que usan los usuarios, si son ofensivas o demasiado emocionales; las visuales se remiten a las imágenes y videos que publican; las sociodemográficas aluden al sexo, edad, estado civil, trabajo, entre otros; y la característica de conectividad toma en cuenta sus reacciones a eventos notables en su sociedad como las elecciones, además de quiénes los siguen y viceversa.

Generalmente los perfiles falsos se pueden identificar porque no tienen amigos en común, además de que son perfiles recién creados, expuso la integrante de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA). “Para conocer los perfiles falsos necesitamos saber métodos de machine learning, probabilidad estadística, entre otros temas”, refirió tras presentar las etapas básicas para detección.

La integrante de la Red de Expertos en Computación del IPN señaló que en eventos como las elecciones, tanto perfiles falsos como en los reales coinciden los términos como política, elecciones, voto, entre otros, por lo que señaló que se requieren técnicas matemáticas como la regresión logística para poder separar los perfiles falsos de los verdaderos.

La especialista destacó algunos detectores de perfiles falsos, como SybilEdge, Status People, Twitter Audit, CrowdBabbel y Social Audit Pro, que se pueden aplicar en distintas redes sociales. “La detección de perfiles falsos requiere muchos módulos de análisis de texto, imágenes, conectividad, entre otros. Hay mucha investigación en este tema y se están buscando algoritmos más eficientes para esta tarea”, concluyó.

 

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