Alfabetización moral digital para la detección de deepfakes y fakes audiovisuales

  1. Padilla Castillo, Graciela 1
  2. García Guardia, María Luisa 1
  3. Cerdán Martínez, Víctor 1
  1. 1 Universidad Complutense de Madrid
    info

    Universidad Complutense de Madrid

    Madrid, España

    ROR 02p0gd045

Revista:
CIC: Cuadernos de información y comunicación

ISSN: 1135-7991,  1988-4001

Año de publicación: 2020

Título del ejemplar: Sentido y simulación en la comunicación mediática. Wenceslao Castañares in memoriam

Número: 25

Páginas: 165-181

Tipo: Artículo

DOI: 10.5209/CIYC.68762 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Objetivos de desarrollo sostenible

Resumen

Los deepfakes son vídeos manipulados donde se suplanta la cara de una persona por la de otra a través de Inteligencia Artificial. Estos contenidos fotorrealistas pueden convertirse en armas de acoso, propaganda o conflicto social. Esta investigación de innovación teórica ahonda en la incipiente literatura científica sobre el deepfake en Ciencias Sociales, poniendo sus bases en los trabajos de Wenceslao Castañares. Sus objetivos son analizar el fenómeno, buscar herramientas para detectarlo y combatirlo, e inaugurar una nueva vía de alfabetización moral digital de especial interés en el campo de la comunicación, por su importancia social y política. Se emplea una metodología diacrónica en dos pasos. En primer lugar, se realiza una investigación bibliográfica longitudinal y se ofrece una descripción histórica, sistémica y descriptiva, con los rasgos más importantes del fenómeno, naturaleza, funcionamiento y posibles usos. En segundo lugar, se realiza una observación científica consciente de más de medio centenar de vídeos deepfake, para percibir el fenómeno, conseguir una mayor generalización y garantizar la validez de los resultados. Los resultados muestran que aunque se han creado softwares de detección de este tipo de fakes, aún no son de acceso libre y gratuito. La única manera de reconocer el deepfake es a través de una educación moral digital, que pueda detectar una serie de parámetros visuales hiperrealistas: frecuencia del parpadeo, efecto intermitente de las caras o transiciones entre cabeza y cuello.

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Fuente de los datos: Dialnet