Hay muchísimas investigaciones y estudios relacionados con el coronavirus que es difícil seguir cada nuevo informe o actualización sobre el tema. Un proceso principalmente complicado para los científicos e investigadores que necesitan recurrir a literatura científica para avanzar en sus investigaciones.
Para facilitar esta tarea, Allen Institute for AI desarrolló el algoritmo SciFact que permite filtrar información sobre el coronavirus a partir de una afirmación científica.
No tiene como objetivo ser un recurso para detectar las fake news que se esparcen en las redes sociales sobre el coronavirus, ya que no puede analizar la veracidad de un informe ni verificar la legitimidad de estudio. Más bien se plantea como una herramienta de investigación que facilita acceder a contenido científico a partir de esta premisa: si el documento apoya o refuta determinada afirmación científica.
Puedes ver un ejemplo en la imagen. Buscando la afirmación de que el coronavirus no puede prosperar en clima cálidos, la IA arroja 5 resultados: 2 trabajos de investigación apoya la afirmación y 3 lo refutan.
Para que este contenido esté disponible para los usuarios, el algoritmo busca estudios relevantes relacionados con la consulta. Analiza los resúmenes de investigaciones publicadas para encontrar evidencia que respalde o contradiga la afirmación de la consulta. Y en base a este análisis presenta los resultados al usuario etiquetándolos o clasificándolos como «Support» o «Refute».
Junto con los resultados muestra un resumen de la investigación, las personas responsables del trabajo, puntaje de confianza y el enlace para leer la publicación en la página de origen. Esta herramienta experimental está pensada para los investigadores y científicos, ya que permite buscar rápidamente literatura científica que pueda apoyar o refutar nuevas hipótesis.
☛ El artículo completo original de Miriam Schuager lo puedes ver aquí.
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