Resumen
La desinformación y las noticias falsas representan un desafío cotidiano, especialmente en nuestra era digitalizada. Las redes sociales facilitan la difusión en línea de este tipo de contenido, permitiendo a los usuarios compartirlo e interactuar con él.
TikTok, como una de las plataformas más populares en la actualidad, se ha convertido en un medio principal para la propagación de noticias falsas. Una de las razones principales radica en su algoritmo de recomendación, el cual crea burbujas informativas y favorece contenido polarizador en lugar respaldar información imparcial y equilibrada.
Este proyecto, se centra en el estudio de las técnicas de detección utilizadas por TikTok y cómo podemos mejorarlas para combatir el problema de la desinformación. Siguiendo la metodología SEGRESS, se lleva a cabo un análisis sistemático para evaluar el impacto de los algoritmos de recomendación en la difusión de la desinformación. Además, se realiza una encuesta a los usuarios de TikTok con el fin de obtener una comprenseión más precisa de la desinformación en la plataforma y las estrategias para detectarla.
Abstract:
Misinformation and fake news are a daily challenge, especially in our digitized era. Social media platforms facilitate the online dissemination of such content, enabling users to share and engage with it. TikTok, being one of the most popular platforms today, has emerged as a primary medium for the spread of fake news. One of the key reasons behind this lies in its recommendation algorithm, which creates information bubbles and favors polarizing content rather than supporting impartial and balanced information.
This project focuses on studying the detection techniques employed by TikTok and how we can enhance them to combat the issue of misinformation. Following the SEGRESS methodology, we will conduct a systematic analysis to assess the impact of recommendation algorithms on the spread of misinformation. Additionally, we will conduct a survey among TikTok users to gain a more precise understanding of misinformation on the platform and the strategies for its detection.