El desarrollo tecnológico es responsable de enormes avances en la comunicación interpersonal y el acceso a la información. En medio de estos puntos positivos, está surgiendo una epidemia inesperada: la infobesidad, que promueve aún más la desinformación. Esta situación se debe a una sobreabundancia cuya veracidad es a menudo dudosa, lo que complica la toma de decisiones en los negocios.
Sabiendo que la detección de elementos engañosos por parte de los seres humanos suele ser errónea, en este contexto urge desarrollar una herramienta de apoyo a la toma de decisiones. Desde esta perspectiva, la tesis de Andrés Romero “La inteligencia artificial como facilitadora de la toma de decisiones” se pregunta ¿qué solución informática se puede implementar para facilitar la toma de decisiones en un entorno de manipulación de información? ¿Podría la inteligencia artificial ser una solución?
La evolución de la información.
Al tener varios significados según los círculos profesionales, etimológicamente información proviene del latín ‘informare’ que significa “dar forma a”, “formarse una idea de”. Esto supone que la información requiere de un trabajo cognitivo para ser nombrada como tal, ya que los datos son el elemento bruto. Más claramente, se trata de “datos a los que se les ha añadido un significado (o una interpretación)”.
El acceso a la información tal como la conocemos hoy con máquinas hipersofisticadas no siempre se hizo de esta manera. Desde la más temprana edad de la humanidad se utilizaron gestos y dibujos rupestres como medio de comunicación. Posteriormente, con la aparición de la imprenta en el siglo XV, y de otros medios de información como la cinematografía y el fonógrafo en el XIX, su distribución se masificó. Este carácter se amplificará con la llegada de la computadora en el siglo XX. Inicialmente será sólo comunicación entre humanos y posteriormente, entre máquinas. Esta evolución ha provocado una explosión de información impulsada por la aparición de las redes sociales, dando origen a la profesión del big data y planteando el problema de su fiabilidad.
La alusión a esta característica pone de relieve la manipulación real de la información mediante el uso de técnicas de marketing en el ámbito publicitario, y mediante la vigilancia digital omnipresente, influyendo en los usuarios en su toma de decisiones.
Bajo la influencia de la manipulación de la información.
La toma de decisiones está impulsada por parámetros de todo tipo, incluidas emociones, hábitos, instinto, personalidad, información y muchos otros. Todos estos elementos hacen que la cognición humana sea limitada, impidiéndole tomar una decisión completamente racional.
La racionalidad parcial durante el proceso de toma de decisiones es flagrante en las redes sociales, al servicio de intereses personales. En mayo de 2017, por ejemplo, un periódico australiano demostró que Facebook se aprovechaba de la vulnerabilidad de los usuarios para influir en las decisiones de compra de productos de los adolescentes.
Ante esta manipulación se toman medidas para detectarla. Es el caso de decodificadores de diversos medios reputados que realizan “la recuperación, recopilación, explicación y clasificación de rumores. Al corregir los hechos, explican al público si un rumor es cierto o no. “.
De la salida de la manipulación
Para identificar el engaño, la inteligencia artificial se presenta como una solución. El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es una herramienta. Corresponde a todos los métodos lingüísticos que permiten transformar un texto en una representación formal, con el fin de realizar cálculos para encontrar textos similares, extraer información precisa o identificar patrones de manipulación de información. Esto es posible gracias a los componentes de la lengua: sintaxis, morfología, lexicología, etc.
Estos componentes dan lugar a técnicas de análisis de la información: etiquetado morfosintáctico y lematización (atribuir una forma neutra y genérica a una palabra). Aunque estas técnicas parecen prometedoras, muchas aplicaciones de PNL se consideran difíciles de usar y de poco interés desde el punto de vista empresarial debido a la ambigüedad del lenguaje humano.
Al igual que la PNL, la minería web le permite descubrir y extraer automáticamente información de documentos y servicios en la web. Su objetivo es identificar patrones útiles en un conjunto de corpus de texto. Qué patrones influirán en la toma de decisiones de los humanos que deben someterse al proceso de filtrado de la minería web, para poder discernir la información real de la falsa. Varias señales lingüísticas hacen posible esta compleja operación:
- la relación entre palabras,
- las sílabas,
- el significado de las palabras.
También podemos mencionar la gramática de las noticias falsas que resulta en el uso de oraciones gramaticalmente correctas y la simplicidad de tweets cortos y publicaciones en Facebook. Todo ello potenciado por argumentos de autoridad como las instituciones reconocidas por dar legitimidad a la información. Por ordenador, el índice de engaño se basa en la ausencia del factor contextual.
Resultados de experimentación e investigación.
La experimentación del estudio relatado en la tesis de Andrés Romero se lleva a cabo en una startup Proleads. El principal objetivo de Romero es mejorar la calidad de los resultados de los motores de búsqueda de la empresa. Como primer enfoque utiliza el análisis léxico para identificar la equivalencia de formas léxicas y en el segundo, la minería web y la técnica de PNL sabiendo que un corpus de 3 millones de textos incluye un alto índice de presencia de páginas impertinentes. De ahí surge:
- Un aumento en la clasificación de páginas de error con una precisión de hasta el 99,7 %, o el 15 % de las páginas de error identificadas en comparación con el enfoque anterior.
- El modelo de clasificación de páginas de contacto tiene una precisión del 98 % con un aumento del 10 % en las páginas de error identificadas en comparación con el enfoque anterior.
Fuera de la empresa, Romero explora la minería web en situaciones de manipulación de información. Su elección se refiere al Covid-19, que ha suscitado debates tanto en la sociedad como en el mundo empresarial. La idea aquí es ver hasta qué punto la técnica de PNL que acepta la adición de algoritmos de aprendizaje automático puede simplificar la toma de decisiones en este contexto.
Aquí el corpus estudiado es el decodex, los decodificadores del Mundo. Tras identificar y analizar recursos web que hablan de covid, y preprocesar las bases de datos para recuperar las URL, el investigador concluye que:
- La PNL y el aprendizaje automático facilitan el proceso de toma de decisiones al diagnosticar la manipulación de la información.
Referencia
Andrés Romero. La inteligencia artificial como facilitadora de la toma de decisiones. Gestión y gestión. 2020.
En línea https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-03000582v1
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