Charla

Bots vs Fake News: ¿cómo aplicamos Machine Learning a la verificación de datos?

Jueves 12

10:00h - 10:50h

Track 2

Bots vs Fake News: ¿cómo aplicamos Machine Learning a la verificación de datos?

La explosión de información falsa en internet supone una amenaza para nuestra democracia que los medios tradicionales no están siendo capaces de atajar. La temática de la charla es introducir los avances en inteligencia artificial y el procesado de lenguaje natural que utilizamos en Newtral para afrontar la desinformación. La charla, centrada en un sistema de detección de hechos verificables en desarrollo, se compondrá principalmente de dos bloques: uno teórico que dé contexto al problema a resolver y otro en el que se explique cómo se afronta a nivel técnico. El primer bloque de la charla introduce el proceso del fact checking y los pasos que sigue una redacción para verificar un dato. Se explicarán qué partes del proceso son automatizables y las principales tecnologías que se pueden aplicar en cada caso. El segundo bloque se centrará en la descripción técnica del clasificador de hechos verificables que se está desarrollando en Newtral. Se explicará el planteamiento del proyecto de Data Science, empleando principios de software que ayudan a reducir fallos, automatizar el máximo número de pruebas, reducir tiempo de computación y facilitar el deployment de modelos a una API.

Medio
Ingeniería
Inteligencia Artificial
Temática social
Big Data / Data Science

Rubén Míguez

Responsable de tecnología

Newtral

Responsable de tecnología en Newtral. Doctor Ing. Telecomunicación y MBA. Explorando cómo la IA puede ayudar al periodismo. Me gustan las cosas claras y el chocolate espeso (con porras siempre).

María Benavente

Ingeniera NLP

Newtral

Graduada en Ingeniería Informática por la Universidad Carlos III. Ingeniera NLP en Newtral. Enseñando a un algoritmo lo que aprendo de los periodistas.