La cobertura de un acontecimiento grande como el huracán Sandy seduce a periodistas y ciudadanos. Lo que sucedió en las redes sociales entre octubre y noviembre de 2012, cuando este fenómeno se desató en Estados Unidos, llamó la atención de los medios ya que imágenes e información falsa circulaba entorno al tema.
La consultora Aditi Gupta realizó un reporte sobre este tema para detectar el contenido falso que se generó con este hecho. El método se basó en usar un árbol de decisión, que se puede utiliza para representar visualmente y de forma explícita las decisiones y toma de decisiones. La precisión de este estudio alcanzó el 97%.
Se compararon 622.860 tuits que compartían enlaces y las palabras «Sandy» y «huracán». Un poco más de 10.300 de estos tuits y retuits contenía enlaces a direcciones URL de las imágenes falsas, mientras que cerca de 5.800 tuits y retuits señalaron imágenes reales.
De los 10.300 tuits con enlaces a las imágenes falsas, el 84% (9,000 tuits) de estos fueron retuits. Curiosamente, estos retuits se registraron 12 horas después de los tuits originales publicados. Este repunte se redujo a sólo 30 usuarios de Twitter. Además, la gran mayoría de los retuits no fueron hechos por los seguidores, sino por aquellos que siguen determinados hashtags.
«El contenido y el análisis de la propiedad de los tuits pueden ayudarnos a identificar URLs de imágenes reales que se comparten en Twitter con una gran precisión», indica el informe.
Los autores Hemank Lamba,Ponnurangam Kumaraguru y Anupam Joshi, tras este reporte, señalaron que planean crear un plug-in compatible con los navegadores que puedean detectar imágenes falsas que se comparten en Twitter en tiempo real, lo cual para el periodismo sería muy beneficioso.
