Detector de Fake News

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## ¿Qué es esto? El Fake News Detector te permite detectar y señalar **Fake News**, **Click Baits** e noticias **Extremadamente Sesgadas**, gracias a nuestro robot, el [Robinho](https://github.com/fake-news-detector/fake-news-detector/tree/master/robinho). Hay varias formas de usar el Fake News Detector: - Instala la extensión para [Chrome](https://chrome.google.com/webstore/detail/fake-news-detector/alomdfnfpbaagehmdokilpbjcjhacabk) o [Firefox](https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/fakenews-detector/), esto verifica las noticias desde su feed de Twitter y Facebook - Habla directamente con Robinho [en Telegram](https://t.me/RobinhoFakeBot) - Copia y pega el enlace o texto en el campo arriba para verificar ## ¿Cómo funciona? Al clasificar una noticia, otras personas que usan el Fake News Detector van a ver tu clasificación, quedarán más atentas y también podrán clasificar. Esta información se guarda en una base de datos, y es leída por nuestro robot, el [Robinho](https://github.com/fake-news-detector/fake-news-detector/tree/master/robinho). El Robinho se basa en la información dada por nosotros y va aprendiendo con el tiempo a clasificar automáticamente una noticia como Fake News, Click Bait, etc, por su texto. Con eso, incluso nuevas noticias que nadie nunca vio pueden ser rápidamente clasificadas. La extensión, entonces, muestra en las noticias de tu Facebook la evaluación del robot y de las personas:Extensión que muestra que una noticia fue clasificada como clickbait en facebookCuanto más evalúas las noticias, más contribuyes a la construcción de una base para enseñar y mejorar el Robinho, cuyo desarrollo recién está empezando, todavía es un bebé robot:Foto de RobinhoCréditos aDrew Tetzpor la foto
Créditos a@laurapaschoalpor el nombre Robinho## Motivación En 2016, durante la elección de Estados Unidos, muchos sitios de Fake News fueron creados, y propagados a través de las redes sociales, principalmente de Facebook. Fueron tantos, que las Fake News tuvieronmás clics que las noticias reales.Uno de los casos más icónicos fue el de un habitante de Macedonia que teníamás de 100 sitios de fake news registrados, llegando a ganar miles de dólares al mes con anuncios. La mayoría de estos sitios eran pro-Trump, ¿por qué? ¿El Macedonio era un defensor férreo de Trump? ¡No necesariamente! Pero él se dio cuenta de que el electorado de Trump era más susceptible a creer y propagar Fake News. Ahora, en 2018, tendremos elecciones en Brasil, y hay muchas páginas por ahí que no se preocupan por entregar las fuentes y pueden aprovecharse (y ya se están aprovechando) de la misma estrategia que benefició a Donald Trump. Además, todavía tenemos muchas publicaciones extremadamente sesgadas de todos los lados y los irritantes click-baits. El Detector de Fake News es una pequeña iniciativa para intentar hacer alguna diferencia en la lucha contra este problema, uniendo la buena voluntad de las personas (Crowdsourcing) con tecnología (Machine Learning). ## Cómo contribuir Sólo bajando la extensión y clasificando las noticias tu ya estarás ayudando mucho, a otras personas y en el desarrollo de Robinho. Pero si tu eres desarrollador o data scientist, el Detector de Fake News es un proyecto de código abierto que necesita mucho de tu ayuda! Todos los repositorios están disponibles en: [https://github.com/fake-news-detector](https://github.com/fake-news-detector). Las tecnologías también son muy emocionantes: usamos Elm con WebExtensions para la extensión, Rust para la API y Python para Machine Learning. ¿No conoces? No hay problema, al final el objetivo del proyecto es justamente aprender esas tecnologías mientras ayuda al mundo. Si desea ayudar, echa un vistazo a nuestro [ROADMAP](https://github.com/fake-news-detector/fake-news-detector/blob/master/site/ROADMAP.md) (en inglés) para entender la dirección del proyecto, y mira también las [issues del github de los proyectos](https://github.com/fake-news-detector). Si tú te interesaste pero tienes dudas de cómo puede ayudar, búscame en twitter, [@_rchaves_](https://twitter.com/_rchaves_). Y siga nuestro perfil en twitter para notícias sobre Fake News y actualizaciones del proyecto: [@fndetector](https://twitter.com/fndetector).
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