Grupo de sansanos creó BlankPoint, aplicación y extensión web que busca reducir la desinformación y el desconocimiento respecto a los sesgos políticos asociados a las noticias de Internet.
En el marco de la realización de la 30ª versión de la Feria de Software de la Universidad Técnica Federico Santa María, seis estudiantes de Ingeniería Civil Informática de Campus San Joaquín desarrollaron BlankPoint, una aplicación y extensión web que detecta el sesgo político de las noticias publicadas por los medios de comunicación en Internet.
Agrupados en la pre-empresa Punto Vacío, los sansanos Ignacio Oñate (scrum master), Lukas Gutiérrez (product owner), Jeremy Molina (marketing), Javier Vargas (frontend developer), Edison Vargas e Ian Pérez (backend developers), crearon este proyecto con el propósito de combatir la desinformación y el desconocimiento por parte de los lectores de los sesgos existentes en cada relato informativo.
“Nuestro propósito es reducir el sesgo político y la manipulación a través de las noticias por parte de los medios de comunicación. En Chile hay mucha desinformación, y los acontecimientos ocurridos en los últimos años han polarizado aún más los puntos de vista. Es importante que cuando las personas se informan sepan a qué sesgos están expuestos”, explica Lukas Gutiérrez.
A través de un sistema que opera con modelos de inteligencia artificial, BlankPoint brindará a sus usuarios noticias etiquetadas con sus respectivos sesgos, el nivel de confianza del medio o página que emitió la noticia y la tendencia del periodista que la emitió, de manera que el usuario sabrá frente a qué nivel de sesgo se encuentra expuesto y qué tan confiable es la información. Además, estos modelos de carácter descentralizado se retroalimentan con la opinión de los propios usuarios, quienes pueden participar analizando las noticias.
El product owner del equipo señala que “si la persona sólo quiere informarse, ingresa a la web app y revisa las noticias que desea. En cambio, si desea tener un rol de observador, buscando noticias para analizarlas y enviar su aporte al sistema, debe ingresar a la extensión web”.
Definición de parámetros
Respecto al mecanismo utilizado para definir los diferentes sesgos detectados por el motor del sistema, Ignacio Oñate cuenta que “se realizó un profundo entrenamiento de detección en un número importante de noticias, ya que la inteligencia artificial necesita ser entrenada para que el sistema aprenda y posteriormente sea capaz de detectar estos sesgos de forma automática. Para ello, utilizamos definiciones formales de cada uno de los temas, como, por ejemplo, discurso de odio, tendencia política, tendencia económica, etc. De esta manera contamos con filtros definidos para el análisis automático de cada noticia”.
Por su parte, Jeremy Molina destaca que este tipo de detección de sesgos “se realiza mucho en Estados Unidos, pero de manera manual. Nosotros queremos innovar en este sentido, poniendo la inteligencia artificial a disposición de nuestro propósito. Además, todo lo relacionado a inteligencia artificial está en inglés, y nosotros queremos llevarlo al idioma español, detectando sesgos en noticias nacionales escritas en nuestro idioma”.