El estudio internacional con IA propone una herramienta ligera, explicable y eficiente para identificar noticias falsas en internet.
El investigador de la Universidad Politécnica de Victoria (UPV), Liborio Jesús Bortoni Anzures, participó en una investigación internacional enfocada en desarrollar nuevas alternativas para detectar información falsa o engañosa que circula en internet.
El trabajo fue realizado en colaboración con especialistas de universidades de Jordania e Irlanda y dio como resultado el artículo científico “Explainable AI for Lightweight Online Misinformation Detection Using TF–IDF-Based Text Characterization”, publicado en una revista científica especializada.
¿Qué propone el nuevo modelo de inteligencia artificial?
De acuerdo con Luis Felipe Castillo Cortés, rector de la UPV, la investigación fue publicada en el volumen 3 (13s), correspondiente a 2026, de la revista Journal of Intelligent Decision Making and Information Science (JIDMIS), en las páginas 601 a 615.
La publicación, indexada en SCOPUS y ubicada en la categoría Q1, aborda uno de los principales desafíos del entorno digital: distinguir entre contenidos confiables y aquellos que contienen información falsa o manipulada.
A diferencia de algunas herramientas basadas en modelos de aprendizaje profundo, que pueden demandar una considerable capacidad de procesamiento y resultar difíciles de interpretar, la propuesta busca ofrecer una alternativa más ligera y transparente.
El trabajo fue realizado en colaboración con especialistas de universidades internacionales | FOTO: Magnific
¿Cómo funciona la técnica utilizada por los investigadores?
Bortoni Anzures explicó que uno de los componentes fundamentales del estudio es la técnica TF-IDF, siglas de Term Frequency-Inverse Document Frequency, utilizada para determinar la relevancia de las palabras dentro de los textos.
Mediante esta metodología es posible representar las características lingüísticas de las noticias para que distintos algoritmos de aprendizaje automático puedan analizarlas sin depender necesariamente de sistemas de inteligencia artificial altamente complejos.
Para comprobar el funcionamiento de la propuesta, el equipo científico realizó diferentes pruebas con una base de datos integrada por más de 63 mil noticias reales y falsas.
Los resultados permitieron identificar patrones relacionados con contenidos desinformativos. Entre las pruebas efectuadas, los algoritmos alcanzaron una eficiencia máxima reportada de 96.75 por ciento, de acuerdo con los resultados presentados en la investigación.
El artículo científico puede consultarse directamente en la revista Journal of Intelligent Decision Making and Information Science (JIDMIS).
La técnica utilizada es TF-IDF | FOTO: Magnific
¿Por qué es importante combatir la desinformación en internet?
El rector de la UPV destacó que la circulación de información falsa constituye actualmente un problema que impacta a usuarios, medios de comunicación, organizaciones e instituciones, por lo que consideró relevante impulsar herramientas capaces de analizar contenidos de manera eficiente y comprensible.
En este sentido, señaló que el trabajo también refleja el valor de la cooperación científica entre instituciones de distintos países para atender problemáticas que trascienden fronteras.
Castillo Cortés subrayó que este tipo de propuestas pueden contribuir al desarrollo de soluciones más accesibles y transparentes para los usuarios, particularmente en un escenario digital donde la cantidad de información disponible crece constantemente.
Asimismo, reiteró que la Universidad Politécnica de Victoria continuará fortaleciendo sus proyectos de investigación y colaboración académica, con el propósito de generar conocimiento y herramientas que tengan utilidad para la sociedad.
Investigación sobre IA | FOTO: Magnific
posta
