{"id":1523,"date":"2019-04-23T10:53:21","date_gmt":"2019-04-23T13:53:21","guid":{"rendered":"https:\/\/icc.fcen.uba.ar\/?p=1523"},"modified":"2022-03-29T10:38:48","modified_gmt":"2022-03-29T13:38:48","slug":"una-clave-para-desentranar-las-interacciones-en-redes-sociales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/icc.fcen.uba.ar\/en\/una-clave-para-desentranar-las-interacciones-en-redes-sociales\/","title":{"rendered":"Una clave para desentra\u00f1ar las interacciones en redes sociales"},"content":{"rendered":"

Investigadores del ICC utilizan t\u00e9cnicas de inteligencia artificial que permiten estudiar los flujos de informaci\u00f3n en redes sociales y entender de qu\u00e9 manera el c\u00famulo de informaciones que una persona recibe en el conjunto de sus interacciones puede alterar su opini\u00f3n sobre productos, eventos, temas y personas. El desaf\u00edo es construir un modelo de razonamiento que pueda representar simb\u00f3licamente este entorno complejo.<\/strong><\/em><\/p>\n

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\u00bfPuede la inteligencia artificial (IA) ayudar a predecir el comportamiento humano? Sin dudas, para responder este interrogante hace falta detenerse sobre una definici\u00f3n sencilla de IA en el marco de las ciencias de la computaci\u00f3n. La IA es la vanguardia de lo que se hace en la computaci\u00f3n actual y su objetivo es desarrollar modelos para construir programas que muestren alguna caracter\u00edstica de la inteligencia. En este sentido, pueden ser caracter\u00edsticas humanas de la inteligencia como aprender; tomar decisiones; reconocer un rostro, la voz o un objeto; reconocer textos y llevar adelante un di\u00e1logo con un ser humano; argumentar, manejar informaci\u00f3n contradictoria y emitir juicios en base a informaci\u00f3n previa, entre otros ejemplos. Sin embargo, como humanos tenemos claras limitaciones intelectuales, por ejemplo, no podemos leer toda la Wikipedia o analizar todas las conversaciones de Facebook o Twitter, al menos no manualmente. Pero las computadoras s\u00ed pueden encarar este tipo de tarea, esto implica que las caracter\u00edsticas de inteligencia que muestre un programa pueden ir m\u00e1s all\u00e1 de la inteligencia conocida como humana. En s\u00edntesis, la inteligencia artificial puede mejorar las capacidades intelectuales de los seres humanos.<\/p>\n<\/p>\n

\u201cEl foco de mi trabajo es desarrollar sistemas que ayuden a las personas a tomar mejores decisiones<\/em>\u201d, explica Mar\u00eda Vanina Mart\u00ednez<\/strong>, investigadora en inteligencia artificial del ICC. Al respecto, la investigadora aclara que utilizan estos m\u00e9todos ya sea porque tienen mayor capacidad de c\u00f3mputo, o porque se simplifica el trabajo de procesamiento de la informaci\u00f3n, que ya le llega filtrada al investigador para dedicar su esfuerzo al an\u00e1lisis de los datos que son relevantes para el problema a indagar.<\/p>\n<\/p>\n

Mart\u00ednez, quien es doctora en ciencias de la computaci\u00f3n y fue investigadora de la Universidad Nacional del Sur, puntualiza que el eje del \u00e1rea es la aplicaci\u00f3n de Modelos de razonamiento en bases de conocimiento. A trav\u00e9s de t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico, se extraen patrones y reglas de esas bases y se trata de descubrir informaci\u00f3n que est\u00e1 impl\u00edcita para entender c\u00f3mo funciona el modelo. Ese mismo modelo se va refinando hasta poder representar un problema concreto, ya sea sobre interacciones en redes sociales o foros de opini\u00f3n.<\/p>\n<\/p>\n

\u201cUno de nuestros principales proyectos consiste en modelar una red social como un proceso de dinamismo de informaci\u00f3n. Cada integrante de la red social, en tanto entidad individual, tiene asociado un modelo mental: lo que piensa, lo que le interesa, sus gustos y preferencias. Nos interesa entender c\u00f3mo va cambiando ese modelo a partir de la informaci\u00f3n que aparece en el Feed de esa persona y de sus conexiones, c\u00f3mo cambian sus opiniones y creencias y de qu\u00e9 modo esto se refleja en las acciones e interacciones que realiza en la red<\/em>\u201d, detalla la investigadora. El trabajo \u201cReasoning about Sentiment and Knowledge Diffusion in Social Networks<\/a>\u201d apunta a predecir c\u00f3mo se comportar\u00eda una persona en una red social y adem\u00e1s toma como caso de estudio el comportamiento de miles de usuarios de Twitter en India, analizando un dataset durante un a\u00f1o entero y previamente a unas elecciones presidenciales controversiales. Uno de los interesantes resultados fue observar la segmentaci\u00f3n real de usuarios en base a preferencias con grupos afines u opuestos (por ej. una persona retuiteaba s\u00f3lo los mensajes de los grupos con las mismas creencias).<\/p>\n<\/p>\n

En relaci\u00f3n con este tema, la investigadora afirma que adem\u00e1s de predecir el comportamiento de los usuarios, el estudio ayudar\u00eda a encontrar anomal\u00edas en la red. Por ejemplo, para detectar si un bot intenta propagar noticias falsas (fake news<\/em>). \u201cAsumimos que un bot se comporta distinto a un ser humano. Entonces, si logramos generar un modelo o algoritmo sobre c\u00f3mo se comportan las personas reales en la red, tal vez se puede usar para tratar de identificar entidades no humanas que buscan manipular la red social. A\u00fan nos falta avanzar mucho, porque los modelos son muy complejos<\/em>\u201d, complementa Mart\u00ednez.<\/p>\n<\/p>\n

Al mismo tiempo, otro de los proyectos relevantes \u00a0del \u00e1rea -que se realiza conjuntamente con la Universidad de Arizona- (First Steps towards Data-Driven Adversarial Deduplication, Leveraging Probabilistic Existential Rules for Adversarial Deduplication), se propone identificar entidades duplicadas en una red de foros de hackers. Seg\u00fan la investigadora, el proyecto surgi\u00f3 por una demanda del Laboratorio de investigaci\u00f3n de esta universidad, el cual analiza las vulnerabilidades de software con informaci\u00f3n que extrae de la web profunda (deep web<\/em>).<\/p>\n<\/p>\n

IA y sus limitaciones<\/strong><\/p>\n<\/p>\n

De acuerdo a la visi\u00f3n de Mar\u00eda Vanina Mart\u00ednez, a\u00fan existen fuertes limitaciones en la generaci\u00f3n de los modelos de razonamiento. Por un lado, la inteligencia artificial simb\u00f3lica apunta a lograr sistemas inteligentes que representen conceptualmente un problema y lo doten de un conjunto de reglas que describan c\u00f3mo funciona ese mundo basado en s\u00edmbolos. En ese fragmento del mundo que estamos mirando, se puede extraer informaci\u00f3n nueva o se pueda razonar a partir de lo que ya se sabe. \u201cPor ejemplo, si queremos entender c\u00f3mo un m\u00e9dico diagnostica y trata a sus pacientes, asumimos que hay reglas ya escritas, como el Vademecum. Pero tambi\u00e9n tiene un importante peso la experiencia del profesional. En lugar de entrevistar a cada m\u00e9dico lo que hacemos es analizar un conjunto de datos e historias cl\u00ednicas de pacientes tratados por ese profesional, y tratar de extraer las reglas de funcionamiento para representar ese modelo de razonamiento<\/em>\u201d. No obstante, para poder aplicarse al mundo real, la inteligencia artificial simb\u00f3lica necesita de modelos cada vez m\u00e1s sofisticados, que no pueden resolver por s\u00ed mismos sin ayuda de t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico y ciencia de datos.<\/p>\n<\/p>\n

\u201cLo fascinante de este trabajo es que con herramientas de Machine Learning podemos captar el mundo real e insertarlo dentro de una computadora. Despu\u00e9s hay que ver si el conocimiento que ya tiene la computadora alcanza para desarrollar aplicaciones realmente inteligentes o no<\/em>\u201d, plantea la investigadora.<\/p>\n<\/p>\n

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Mar\u00eda Vanina Mart\u00ednez<\/strong><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Por otro lado, IA cuenta con la rama de Revisi\u00f3n de Creencias, un proceso conceptual creado en 1985 (Alchourr\u00f3n, G\u00e4rdenfors y Makinson) que surgi\u00f3 para modelar la din\u00e1mica de la derogaci\u00f3n de las leyes y ayuda a entender c\u00f3mo cambia un estado de creencias frente a nueva informaci\u00f3n. \u201cEs un \u00e1rea muy s\u00f3lida que aborda la parte de la filosof\u00eda de nuestros modelos mentales. Si bien matem\u00e1ticamente los modelos son complejos, en la pr\u00e1ctica nos quedan cortos para poder representar nuestras realidades, especialmente cuando trabajamos con redes sociales. Un ejemplo es que muchas veces una persona comparte una publicaci\u00f3n simplemente porque muchos amigos suyos ya lo hicieron o porque un conocido, de su confianza, se la recomend\u00f3<\/em>\u201d, precisa Mart\u00ednez. Esto podr\u00eda significar un claro cambio de postura al momento de difundir informaci\u00f3n u opiniones y no es posible asociar este tipo de comportamiento en red a los modelos te\u00f3ricos previstos por la Revisi\u00f3n de Creencias. Y es por ello que en IA a\u00fan queda mucho camino por recorrer. \u201cAlgunos referentes se\u00f1alan que estamos en el \u2018pico\u2019 de la inteligencia artificial. Por el contrario, considero que reci\u00e9n estamos en el comienzo, ya que con nuestro trabajo estamos empezando a aplicar estos modelos a problemas reales<\/em>\u201d, concluye la investigadora.<\/p><\/p>\n<\/div>

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