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Villar-Rodriguez, GuillermoAutor o CoautorMartin, AlejandroAutor (correspondencia)Huertas-Tato, JavierAutor o CoautorCamacho, DavidAutor o Coautor

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10 de diciembre de 2024
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Artículo
Sí

DisTrack: A New Tool For Semi-automatic Misinformation Tracking in Online Social Networks

Publicado en: Cognitive Computation. 17 (1): 12- - 2025-02-01 17(1), DOI: 10.1007/s12559-024-10378-x

Autores:

Villar-Rodríguez, G; Huertas-García, A; Martín, A; Huertas-Tato, J; Camacho, D
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Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Dept Sistemas Informat, Madrid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

This article introduces DisTrack, a methodology and a tool developed for tracking and analyzing misinformation within online social networks (OSNs). DisTrack is designed to combat the spread of misinformation through a combination of natural language processing (NLP) social network analysis (SNA) and graph visualization. The primary goal is to detect misinformation, track its propagation, identify its sources, and assess the influence of various actors within the network. DisTrack's architecture incorporates a variety of methodologies including keyword search, semantic similarity assessments, and graph generation techniques. These methods collectively facilitate the monitoring of misinformation, the categorization of content based on alignment with known false claims, and the visualization of dissemination cascades through detailed graphs. The tool is tailored to capture and analyze the dynamic nature of misinformation spread in digital environments. The effectiveness of DisTrack is demonstrated through three case studies focused on different themes: discredit/hate speech, anti-vaccine misinformation, and false narratives about the Russia-Ukraine conflict. These studies show DisTrack's capabilities in distinguishing posts that propagate falsehoods from those that counteract them, and tracing the evolution of misinformation from its inception. The research confirms that DisTrack is a valuable tool in the field of misinformation analysis. It effectively distinguishes between different types of misinformation and traces their development over time. By providing a comprehensive approach to understanding and combating misinformation in digital spaces, DisTrack proves to be an essential asset for researchers and practitioners working to mitigate the impact of false information in online social environments.
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Palabras clave

Covid-19DisinformationEconomic and social effectsHoaxLanguage inferenceLanguage processingMisinformationNatural language inferenceNatural language processing systemsNatural languagesSemantic similaritSemantic similaritySemanticsSemi-automaticsSocial network analysisSpreaTransformerTransformersVisualization

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Cognitive Computation 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, 2025, se encontraba en la posición 71/314, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Neurosciences.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-25:

  • WoS: 2
  • Scopus: 2
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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 2026-04-25:

  • 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: 12.
  • 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: 12 (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: 4.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 1 (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.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/88854/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 178
  • Descargas: 112
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (VILLAR RODRIGUEZ, GUILLERMO) y Último Autor (CAMACHO FERNANDEZ, DAVID).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido MARTIN GARCIA, ALEJANDRO.

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Reconocimientos ligados al ítem

This work has been funded by the project PCI2022-134990-2 (MARTINI) of the CHISTERA IV Cofund 2021 program, funded by MCIN/AEI/10.13039/ 501100011033 and by the "European Union NextGenerationEU/PRTR"; by the research project DisTrack: Tracking disinformation in online social networks through deep natural language processing, granted by Mobile World Capital Foundation; by the Spanish Ministry of Science and Innovation under FightDIS(PID2020-117263GB-I00); by MCIN/AEI/10.13039/501100011033/and European Union NextGenerationEU/PRTR for XAI-Disinfodemics (PLEC 2021-007681) grant, by European Comission under IBERIFIERPlus - Iberian Digital Media Observatory (DIGITAL-2023-DEPLOY-04-EDMO-HUBS 101158511); and by EMIF managed by the Calouste Gulbenkian Foundation, in the project MuseAI.
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