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¿Compartes noticias falsas? Facebook te va a reprobar

Facebook lleva un año desarrollando un sistema de calificación de usuarios para agregar notas con base en artículos que comparten, según ‘The Washington Post’.

Facebook no es una escuela, pero aún así dará calificaciones a sus más de 2,200 millones de usuarios.

La red social está trabajando desde hace un año en un sistema de calificaciones para sus usuarios, con base en las noticias y artículos que comparten para informar o para desinformar, de acuerdo con un reporte de The Washington Post. Las calificaciones son binarias, es decir, 1 y 0.

Facebook confirmó esta función al periódico a través de una entrevista. La red social más grande del mundo dijo que la calificación no será un indicador absoluto de la credibilidad de un usuario, sino una de tantas rúbricas que la empresa utiliza para conocer mejor a sus usuarios y los artículos que comparten.

La red social dijo al Post que también analizará qué usuarios son más propensos a marcar contenido como problemático y qué medios o fuentes de artículos son considerados los más confiables. Facebook no dijo qué otros criterios son tomados en cuenta para medir la fiabilidad de los usuarios.

El uso de este sistema de calificaciones llega en un momento crucial para Facebook y otras redes sociales y plataformas de alcance global, en que se han vuelto el método preferido de propagación para noticias falsas. Específicamente, la red social de Mark Zuckerberg ha sido un canal de desinformación en épocas electorales en varias partes del mundo, incluyendo Estados Unidos y México.

Facebook comenzó a realizar reportes de transparencia sobre cómo están combatiendo la desinformación. En mayo, la red social publicó el primer reporte e informó haber desactivado 583 millones de cuentas falsas y dijo haber eliminado 837 millones de publicaciones consideradas spamSegún la empresa, su tecnología de inteligencia artificial pudo identificar y eliminar las cuentas falsas casi de inmediato tras su activación, y borrar el contenido basura antes de que fuese reportado como tal cual por algún usuario.

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