Actualmente es muy habitual consultar en internet diferentes plataformas con reseñas de usuarios sobre los productos o servicios en los que estamos interesados. En esas plataformas se sabe que coexisten reseñas de personas reales como reseñas falsas. Investigadores madrileños del Grupo de Sistemas inteligentes se han propuesto saber cuáles de las reseñas publicadas son falsas.
Dado que mediante el texto escrito en las reseñas no es posible detectar cuáles de ellas no son reales, los investigadores se han planteado el proceso de detección desde otro punto de vista: la ciencia de redes. Utilizando procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático, el sistema puede diferenciar de forma automática las reseñas falsas publicadas. Estudiando diferentes características de los usuarios de la plataforma como la actividad en la escritura de reseñas en dicha plataforma, actividad de la cuenta del usuario e interacciones con otros usuarios, el sistema puede identificar los usuarios falsos.
La investigación realizada por científicos de la Universidad Politécnica de Madrid, y publicada en la revista Information Processing & Management ha comprobado su precisión en la plataforma Yelp, la cual posee más de 180 millones de reseñas, consiguiendo un 80% en la detección de reseñas falsas. En el proceso el sistema valora los casos conocidos de reseñas falsas, detecta los rasgos característicos de éstas a tener en cuenta y evalúa qué reseñas son verdaderas y cuáles potencialmente falsas para estudiarlas.
Para comprobar la hipótesis de que los textos de las reseñas no eran útiles en la detección de las reseñas falsas, los investigadores utilizaron técnicas de aprendizaje en procesamiento de lenguaje natural, entre ellas la conocida como word embedding. En esta técnica cada palabra o frase usadas se asocian a vectores matemáticos que son tratados por sistemas especializados, los cuales pueden obtener gran cantidad de información. La idea subyacente de este método es que una palabra se caracteriza por la compañía que mantiene –otra palabra o frase−.
Según como publican en su investigación el estudio pretende tener varios fines: la construcción de una base de datos para clasificar reseñas falsas; la definición de rasgos definitorios para la detección de reseñas falsas y el desarrollo de un método de clasificación de reseñas falsas basado en los rasgos definitorios establecidos.
Las bacterias que viven asociadas a las hormigas atinas producen sustancias antimicrobianas que evolucionan con el tiempo sin desencadenar resistencia en los parásitos.
La asociación de algas verdes y bacterias genera más hidrógeno que en su actividad independiente. Este proceso tiene aplicaciones tanto para el tratamiento de desechos contaminantes como para el uso del hidrógeno como combustible.