Medición de credibilidad en plataformas de redes sociales.

Abstract

Esta tesis aborda la medición de la credibilidad en plataformas de redes sociales, un problema relevante en un contexto donde la desinformación impacta significativamente en la toma de decisiones de los usuarios. Las redes sociales han evolucionado hasta convertirse en fuentes primarias de información para millones de personas en todo el mundo. La investigación se enfoca en el desarrollo de un modelo de calidad de datos que permite evaluar la credibilidad de las publicaciones mediante un análisis multidimensional que incorpora la confianza (trustworthiness), la reputación (reputation) y la verificabilidad (verifiability). El análisis del provenance también desempeña un rol importante en este modelo, ya que permite rastrear el origen de la información, los cambios que ha sufrido durante su ciclo de vida y las personas o fuentes que la han compartido. Para medir el impacto del provenance en la credibilidad de una publicación, se ha desarrollado una nueva métrica denominada Trustworthiness Path Stability. Como parte de este trabajo, se diseñó un flujo de procesamiento genérico, modular y adaptable, con la capacidad de integrarse con diferentes plataformas de redes sociales y de incorporar métricas de calidad definidas por terceros. Este enfoque permite ampliar y personalizar el análisis de credibilidad según las necesidades específicas del dominio o las características de las plataformas evaluadas. Este flujo de procesamiento fue implementado y evaluado en un caso de uso concreto relacionado con publicaciones sobre el uso de estatinas en el tratamiento del colesterol. Los resultados obtenidos fueron validados por expertos en el dominio, mostrando una alta concordancia con sus evaluaciones y demostrando la efectividad del modelo propuesto.