INVESTIGADOR PRINCIPAL
EQUIPO DE INVESTIGACIÓN
Áurea Anguera de Sojo Hernández (Universidad Politécnica de Madrid); George Baciu (Hong Kong Polytechnic University, China); David Camacho Fernández (Universidad Politécnica de Madrid); Erik Cambria (Nanyang Technological University, Singapur); Celia Fernández Aller (Universidad Politécnica de Madrid); Antonio González Pardo (Universidad Rey Juan Carlos); María del Mar Grandío Pérez (Universidad de Murcia); Jason J. Jung (Chung-Ang University, Corea); Hartmut Koenitz (University of Amsterdam, Países Bajos); Mª Victoria Luzón García; (Universidad de Granada); Raúl Magallón (Universidad Carlos III de Madrid); Eugenio Martínez Cámara (Universidad de Granada); Carolina Moreno Castro (Universitat de València); José Manuel Noguera Vivo (Universidad Católica San Antonio de Murcia); Paulo Novais (Universidade do Minho, Portugal); Mourad Oussalah (University of Oulu, Finlandia); Ángel Panizo Lledot (Universidad Politécnica de Madrid); Víctor Rodríguez Fernández (Universidad Politécnica de Madrid); Manuel Sánchez Montañés (Universidad Autónoma de Madrid); Cláudia Silva (Universidade de Lisboa, Portugal): Mónica Souto (Universidad Carlos III de Madrid); Javier Torregrosa López (Universidad Politécnica de Madrid); Francisco Utray (Universidad Carlos III de Madrid); Julián Fiérrez Aguilar (Universidad Autónoma de Madrid).
ENTIDAD ASOCIADA
DESCRIPCIÓN
Este equipo de investigación asume que es mucho más sencillo tomar como ciertas las fake news, los bulos y las noticias falsas (o incluso potenciar su difusión, reenviándolas o compartiéndolas) que ponerlas en cuestión, recopilar la información, enviarla para su verificación y esperar la respuesta. Para conseguir la mayor veracidad y fiabilidad posibles en el menor tiempo y con el menor esfuerzo, para la opinión pública general, recopilarán una gran cantidad de informaciones sobre la COVID-19, de diversas fuentes de verificación de todo el mundo, y las etiquetarán como verdaderas o falsas para, por medio de técnicas de aprendizaje de máquina profundo (Deep Learning) y procesamiento de lenguaje natural, crear un motor que se integre de manera sencilla en navegadores de Internet y redes sociales y aporte, de manera inmediata, evidencia sobre si esa afirmación, noticia o contenido es cierta o un posible bulo. La dimensión internacional del proyecto es una de las claves, según Alejandro Martín García, su investigador principal, que ha incorporado al equipo centros de investigación de China, Finlandia, Países Bajos y Singapur, y prevé que en los próximos pasos lo hagan instituciones de todo el globo.