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Descubre si las noticias que lees son falsas con esta herramienta

Las noticias falsas pueden ser más obvias, aunque también pueden ser bastante discretas.

Sin embargo, ahora, en un intento por hacer que las noticias falsas sean un poco más notables, un equipo de TechCrunch Disrupt London ha creado un algoritmo que señala cuando esa “noticia” que estás leyendo no es tan noticia como pensabas.

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Se trata de Notim.press/ed – o si está leyendo entre las líneas “Not Impressed”-. Y es una herramienta que te permite escribir una URL y determinar lo fiable que es su fuente. Aunque podrías pensar pero… ¿no es eso relativamente subjetivo? Pues no exactamente.

Una de las métricas clave de las que depende Notim.press/ed es la puntuación Alexa de un sitio web, que se basa en “el comportamiento de navegación de las personas en el panel de datos global de [Alexa], que es una muestra de todos los usuarios de Internet“.

Además, esta herramienta también proporciona el análisis de sentimiento, la tasa de rebote, la ubicación del dominio y la puntuación de aprendizaje de la máquina de detección de clickbait en la URL elegida. Tomados todos estos datos en conjunto, se puede dibujar una imagen bastante contundente de lo fiable o no que puede ser un artículo en particular.

Por ejemplo, si la URL obtiene un rango bajo de Alexa, un análisis del sentimiento no muy bueno, una tasa de rebote alto y una alerta de clickbait, lo más probable es que no estés leyendo una “noticia”.

Además, el equipo de Notim.press/ed también está desarrollando un complemento de Chrome que permitirá ver la puntuación de fiabilidad dentro de los resultados de búsqueda de Google. Eso significa que ni siquiera tendrás que perder el tiempo leyendo un artículo para saber si se trata o no de basura.

De manera que, si estás intentando evitar leer lo que no es noticia, ésta puede ser la herramienta que estabas esperando. Porque, bueno, a veces todos necesitamos un poco de ayuda para detectar ciertas mentiras.

Estefania Oliver
Ex escritor de Digital Trends en Español
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