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Panizo-Lledot AAutor o CoautorHuertas-Tato JAutor o Coautor

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17 de julio de 2023
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Artículo

Fighting disinformation with artificial intelligence: fundamentals, advances and challenges

Publicado en: Profesional De La Informacion. 32 (3): e320322- - 2023-01-01 32(3), DOI: 10.3145/epi.2023.may.22

Autores:

Montoro-Montarroso, A; Cantón-Correa, J; Rosso, P; Chulvi, B; Panizo-Lledot, A; Huertas-Tato, J; Calvo-Figueras, B; Rementeria, MJ; Gómez-Romero, J
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Afiliaciones

BSC, Language Technol Unit, Placa Eusebi Guell,1-3, Barcelona 08034, Spain - Autor o Coautor
BSC, Social & Media Impact Evaluat, Placa Eusebi Guell,1-3, Barcelona 08034, Spain - Autor o Coautor
Centro Nacional de Supercomputacion - Autor o Coautor
International University of La Rioja - Autor o Coautor
Univ Granada, Decsai, Citic UGR, Granada, Spain - Autor o Coautor
Univ Granada, Decsai, Citic UGR, Periodista Rafael Gomez Montero 2, Granada 18014, Spain - Autor o Coautor
Univ Int La Rioja, Fac Ciencias Sociales & Humanidades, La Rioja, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Escuela Tecn Super Ingn Sistemas Informat, Alan Turing,S-N, Madrid 28031, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Valencia, Pattern Recognit & Human Language Technol PRHLT, Cami Vera,S-N, Valencia 46022, Spain - Autor o Coautor
Universidad de Granada - Autor o Coautor
Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor
Universitat Politècnica de València - Autor o Coautor
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Resumen

Internet and social media have revolutionised the way news is distributed and consumed. However, the constant flow of massive amounts of content has made it difficult to discern between truth and falsehood, especially in online platforms plagued with malicious actors who create and spread harmful stories. Debunking disinformation is costly, which has put artificial intelligence (AI) and, more specifically, machine learning (ML) in the spotlight as a solution to this problem. This work revises recent literature on AI and ML techniques to combat disinformation, ranging from automatic classification to feature extraction, as well as their role in creating realistic synthetic content. We conclude that ML advances have been mainly focused on automatic classification and scarcely adopted outside research labs due to their dependence on limited-scope datasets. Therefore, research efforts should be redirected towards developing AI-based systems that are reliable and trustworthy in supporting humans in early disinformation detection instead of fully automated solutions.
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Palabras clave

aiartificial intelligencecomputingdatasetsdeepfakesdisinformationfact-checkinglarge language models.machine learningnatural language processingnetworksnlpsocial network analysisAiArtificial intelligenceComputingDatasetsDeepfakesDisinformationFact-checkingFake newsJournalismLarge language modelsMachine learningNatural language processingNlpSocial network analysis

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Profesional De La Informacion debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2023, se encontraba en la posición 46/228, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Communication.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 7.39. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 13 Nov 2025)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 2.88 (fuente consultada: FECYT Mar 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-12-20, el siguiente número de citas:

  • WoS: 13
  • Scopus: 23
  • Google Scholar: 39
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-12-20:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 124.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 164 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 25.
  • El número de menciones en la red social Facebook: 1 (Altmetric).
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 29 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
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