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Fabricando Fake News – Making Fake News – Info

Desde las elecciones presidenciales estadounidenses de 2016, el término “noticias falsas” se ha convertido en parte de nuestra lengua vernácula diaria. Las noticias falsas se han vuelto tan frecuentes en nuestra sociedad que incluso los más sofisticados de nosotros caen a veces. Ha alcanzado proporciones tan epidémicas que el presidente francés Macron comentó recientemente: “debemos luchar contra el virus de las noticias falsas”.

De hecho, el Foro Económico Mundial clasifica esta difusión digital masiva de información errónea entre los principales riesgos mundiales futuros, junto con la incapacidad de adaptarse al cambio climático, el crimen organizado y la crisis de escasez de alimentos.

Foro Económico Mundial -  Riesgos mundiales 2013 Octava edición

Estamos viviendo una ” carrera armamentista ” de información donde las empresas de medios y tecnología se apresuran a desarrollar nuevas defensas a medida que proliferan las nuevas técnicas falsas.

¿Pero quién debería solucionar estos problemas? Lo primero que debe establecerse es quién es responsable de las noticias falsas. A algunas personas les gusta culpar a las redes sociales y su falta de respuesta a esta nueva epidemia. A otros les gusta agregar que la naturaleza de las noticias falsas es ser extremadamente compartible, exactamente como el contenido legítimo en el que los medios de comunicación han creado sus nuevos modelos de distribución.

En mi opinión, mejorar la capacidad de las plataformas y los medios para abordar el fenómeno de las noticias falsas requiere un enfoque más holístico, identificando áreas en cada parte de la cadena de valor, desde la creación hasta la circulación y el descubrimiento, que necesitan cambiar.

A medida que el problema se ha vuelto más ampliamente reconocido, la lucha contra las noticias falsas ha demostrado ser un terreno fértil para las nuevas empresas . Hay muchas nuevas empresas que luchan contra las noticias falsas, y lo hacen de muchas maneras diferentes. Por ejemplo, algunos apuntan a enfrentar el gran desafío de combatir las falsedades en las plataformas de redes sociales, mientras que otros apuntan a proteger las marcas y su reputación de la información errónea. Como resultado, hay una serie de mercados diferentes en los que las startups tienen la oportunidad de tener éxito.

Para determinar dónde se encuentran estas oportunidades y desafíos, he dividido las noticias falsas en cuatro etapas distintas: 1) creación, 2) publicación, 3) circulación y 4) descubrimiento. Discutiré esas etapas a continuación y destacaré las startups que trabajan para abordar varios problemas dentro de cada etapa.

Cadena de valor

Mapa de inicio

Creación

Un atacante que busque difundir información errónea necesitará crear contenido que luego pueda distribuir ampliamente. Para hacer esto, pueden emplear dos métodos generales: 1) crear contenido falso y / o 2) crear cuentas falsas con las cuales difundir contenido falso. Un ejemplo de una compañía que ataca el problema del contenido falso es Knowhere , un sitio de noticias impulsado por inteligencia artificial, que genera noticias imparciales. Al observar todos los sitios (inclinado hacia la izquierda, hacia la derecha, etc.), Knowhere escribe su propia versión “imparcial” de una historia basada en lo que encuentra. Abordar cuentas falsas, otra compañía, PerimeterX, rastrea el comportamiento de los visitantes del sitio web y utiliza inteligencia artificial para determinar cuáles son los bots y cuáles deben bloquearse. Operando bajo la tesis de que las noticias falsas tienen un ejército de robots de distribución en su núcleo, PerimeterX tiene como objetivo detener a los robots maliciosos antes de que ataquen.

Publicación

Una vez que se ha creado el contenido, un atacante deberá publicar su información errónea en línea. La mayoría de las compañías de noticias falsas operan en esta etapa, buscando enfrentar el desafío de descifrar entre realidad o ficción. Aunque tecnológicamente es un problema difícil de resolver dados los matices de la comprensión humana, veo a las startups que operan únicamente en esta etapa como proyectos en lugar de emprendimientos, ya que no existe un modelo de negocio claro y es un juego de whack-a-mole eso requiere automatización a escala. Como resultado, verá esfuerzos de base como el Fake News Challenge , una competencia dirigida por voluntarios en la comunidad de IA, que fomenta el desarrollo de herramientas que ayudan a los verificadores de datos a hacer su trabajo de manera más eficiente.

Circulación

Al igual que cualquier buena noticia, el contenido falso se compartirá, dará me gusta, se volverá a publicar y se distribuirá en muchas plataformas y canales diferentes. Y aunque el impacto en los consumidores individuales podría no ser grande, los anunciantes pueden perder negocios al alojar contenido malo y las marcas pueden verse dañadas al mostrarse junto al contenido malo. De hecho, un estudio de junio de 2017 del Brightroll de Yahoo descubrió que el 96% de los responsables de la toma de decisiones programáticas están preocupados por las noticias falsas en relación con sus negocios. De los encuestados, el 31% dijo que responderán al problema reduciendo el gasto con socios programáticos cuyo inventario asocie las marcas con noticias falsas. Como tal, las nuevas empresas como AdVerif.ai con sede en Israel buscan ayudar a las agencias de publicidad no solo a identificar historias falsas para garantizar que su marca no aparezca junto a ellas, sino que también eliminan a los malos actores que producen contenido de baja calidad.

Descubrimiento

Cuanto más se pueda difundir una información errónea, mayores serán las posibilidades de que capture la imaginación del público y logre su objetivo. Para evitar el descubrimiento de dicho contenido, algunas nuevas empresas están adoptando un enfoque descentralizado mediante el cual un consejo editorial ya no determina lo que vale la pena leer: en cambio, los usuarios, desarrolladores y editores realizan clasificaciones personalizadas para producir resultados de búsqueda. Una de esas compañías es Userfeeds, que utiliza la tecnología Blockchain para crear redes de contenido transparentes y auditables públicamente y algoritmos de clasificación. Una plataforma descentralizada ofrece a los editores y desarrolladores de aplicaciones nuevos modelos de negocio, fuera de la publicidad y las suscripciones, y potencialmente mejora el descubrimiento de contenido “orgánico” para audiencias que no dependen de señales de redes sociales que se abusan fácilmente, como enlaces, me gusta y votos.

Soluciones Full-stack

Las empresas que destaqué anteriormente eran startups que operaban en etapas singulares, pero si echa un vistazo al mapa del mercado, notará que tres compañías operan más como una solución completa, por lo que la salida de una etapa se alimenta como entradas en otra para crear un ciclo de retroalimentación de datos, un foso competitivo.

Está claro que, a medida que los atacantes continúan evolucionando sus técnicas e innovando, también lo harán los defensores, ya sea:

  • El enfoque de Factmata de construir una plataforma de verificación de hechos para crear puntajes de credibilidad de contenido que utilice para asociarse con redes publicitarias o;
  • El enfoque de Robhat Labs de usar datos de imágenes para proteger a los consumidores de noticias falsas mientras navegan o;
  • El enfoque de New Knowledge de construir una plataforma para identificar la coordinación de los ataques y proporcionar herramientas a las empresas para responder mejor.

Y a medida que pienso en las oportunidades de por qué estas empresas tienen más probabilidades de tener éxito, lo reduzco a tres temas principales:

Modelo de negocio de doble producto

Similar a la forma en que un virus informático se propaga de un host a otro, la información errónea se propaga como un incendio forestal de persona a persona. Por ejemplo, un estudio reciente del MIT mostró que las noticias falsas se propagan seis veces más rápido que la verdad en Twitter. Continuando con esta analogía de virus, veo compañías que abordan noticias falsas de la misma manera que respondieron al software antivirus en los años 90 y 2000; Symantec es un ejemplo de un modelo de negocio empresarial adecuado para el consumidor que vale la pena replicar hoy.

Al proporcionar un servicio gratuito al consumidor, una compañía que busca e identifica noticias falsas puede recopilar datos a un costo bajo o sin costo y construir una base de conocimiento sobre dónde reside todo el contenido dañino. Estos datos se pueden vender a las empresas, proporcionando una capa de análisis e información. El producto de consumo es, por lo tanto, un medio para el fin de vender a las empresas.

Una vez que el servicio compila estos datos, una posible comercialización puede ser la seguridad de la marca. Se estima que el mercado de gestión / análisis de redes sociales, del que la gestión de la reputación es un subsegmento, crecerá a $ 9.54 mil millones para 2022 y está impulsado en gran medida por el mayor acceso a la información. Las marcas de hoy no saben dónde van a aparecer y saben que su reputación puede verse dañada en muy poco tiempo. Su marca puede aparecer junto a contenido indeseable o inapropiado, u otro contenido puede difundir información injusta, engañosa o no creíble sobre ellos. Las empresas buscan cada vez más soluciones que no solo protejan sus marcas, sino que también les brinden información sobre cómo se representan sus marcas.

Coordinación sobre el contenido.

En este punto, he visto demasiadas nuevas empresas construyendo negocios en torno a un servicio de verificación de hechos que funciona como una extensión de Google Chrome. El problema con las fuentes de noticias de la lista blanca es que está dando la ventaja a las fuentes de noticias actuales, lo que significa que puede haber muy poca innovación en este espacio.

Lo que me interesa mucho más es que las startups se muevan hacia la fuente del contenido e intenten identificar la coordinación de actividades en lugar de la veracidad de los datos, que es un mercado mucho más pequeño.

Si tiene una red de cosas que se comparten y una red de personas que las comparten, hay órdenes de magnitud de más personas que comparten cosas “interesantes” que cosas que se comparten. El contenido en sí no cambia tan rápido como lo hacen los usuarios. Además, cualquier persona que identifique contenido se encuentra con un problema resbaladizo: a pesar de su prevalencia, identificar noticias falsas es muy subjetivo. El término “noticias falsas” tiene tantas definiciones y requiere tantos matices de comprensión humana que la verificación de hechos competente se convierte en una especie de problema de inteligencia artificial completa.

Como tal, el mayor margen de mejora es detectar diferentes tipos de coordinación, la firma del comportamiento. Debido a la gran cantidad de información en línea, las personas aún no han probado todas las formas posibles de agrupar cuentas en una red. Imagine identificar grupos no solo por el contenido sino también comparando estilometría, actualidad, sincronización y otras características. Al analizar la propagación de historias en la red e intentar usar esa heurística para clasificar las cosas como falsas, las compañías pueden evitar tener que determinar qué es la verdad fundamental.

Empujando la verdad al poder

En mi opinión, las empresas que tienen como objetivo crear una plataforma de noticias más holística y confiable tienen más posibilidades de tener éxito que aquellas que buscan construir el próximo servicio de verificación de hechos de crowdsourcing o algoritmo de detección de sesgos.

Empujar los valores de la verdad puede tomar muchas formas. Un ejemplo podría ser la construcción de un puntaje de reputación que indique cuánto puede confiar el lector en un contenido.

Tener un sistema de reputación que identifique y diferencie fuentes confiables de información de bots y de información errónea podría ser una herramienta invaluable para los consumidores que intentan tomar decisiones informadas.

Comparo esto con el requisito de la ciudad de Nueva York de que los restaurantes publiquen conteos de calorías en sus menús. Esto no solo alentó a los neoyorquinos a comer de manera más saludable, sino que, como consecuencia involuntaria, también obligó a los restaurantes a introducir productos bajos en calorías. Del mismo modo, al tener una puntuación de reputación en cada pieza de contenido, los usuarios podrían ver qué fuentes y contenido podrían creer, presionando implícitamente a los productores de contenido que se preocupan por su reputación.

Así como la disponibilidad de métricas de alimentos como calorías y nutrientes ayuda a impulsar una mejor toma de decisiones y cambios en la salud pública a un nivel meta, las métricas que se amplían para aumentar la autoridad de noticias precisas generarán un pensamiento más preciso sobre una multiplicidad de fuentes de información.

La reputación lleva a la credibilidad, lo que lleva a la confianza.

Internet ha democratizado la publicación, pero no ha hecho que la edición por el bien común, es decir, la educación óptima del consumidor y la alfabetización mediática, sea un valor o una prioridad. Ya sea que surja con nuevos modelos de distribución o desarrolle productos de seguridad con el tiempo, yo también resueno con el presidente francés Emmanuel Macron cuando dice: “Debemos luchar contra el virus de las noticias falsas”.

En última instancia, creo que este espacio será una combinación de medios y ciberseguridad, en el que las empresas habrán repensado la distribución de noticias verdaderas mientras innovan tecnológicamente para detener la propagación de noticias falsas. Si lo piensa, los ataques de ciberseguridad, como virus y DDoS, funcionan de la misma manera, pero ahora aprovechan las redes sociales que se han concretado en los últimos ocho años. Y las startups que terminan adoptando un enfoque multidisciplinario para la prevención y buscan abordar una o más de las tres oportunidades discutidas anteriormente triunfarán en la carrera armamentista de noticias falsas.