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                                            [0] => The article examines artificial intelligence (AI) strategies to combat fake news, highlighting the rise in misinformation, especially during the pandemic, and its negative impact on public decision-making. The accelerated spread of fake news in the face of truth underlines the urgency of effective detection methods. Through a systematic literature review, the use of machine learning, deep learning, and natural language processing (NLP) to automate the identification of fake news is explored, highlighting key data sets such as BuzzFeedNews, LIAR, and BS Detector, among others, essential to train detection algorithms. The study discusses various AI approaches and techniques applied to detection, including convolutional neural networks (CNN), bidirectional LSTM, and the combination of CNN with LSTM, showing significant improvements in accuracy and efficiency. However, the limitations of these techniques are pointed out, such as the volatility of the training data and the difficulty of adapting models to different misinformation contexts. The conclusion highlights AI as a vital tool against fake news, emphasizing the need to advance research and develop more sophisticated technologies to strengthen disinformation detection and protect information integrity in society. The fight against fake news is complex, but AI-based strategies show a promising path toward practical solutions.
                                            [1] => El artículo examina las estrategias de inteligencia artificial (IA) para combatir las noticias falsas, resaltando el aumento de la desinformación, especialmente durante la pandemia, y su impacto negativo en la toma de decisiones pública. La propagación acelerada de noticias falsas frente a la veracidad subraya la urgencia de métodos efectivos de detección. Mediante la revisión sistemática de literatura, se explora el uso de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural (NLP) para automatizar la identificación de noticias falsas, destacando conjuntos de datos claves como BuzzFeedNews, LIAR y BS Detector, entre otros, esenciales para entrenar algoritmos de detección. El estudio discute varios enfoques y técnicas de IA aplicadas a la detección, incluyendo redes neuronales convolucionales (CNN), LSTM bidireccionales, y la combinación de CNN con LSTM, mostrando mejoras significativas en la precisión y la eficacia. Sin embargo, se señalan las limitaciones de estas técnicas, como la volatilidad de los datos de entrenamiento y la dificultad de adaptar modelos a diferentes contextos de desinformación. La conclusión destaca la IA como una herramienta vital contra las noticias falsas, enfatizando la necesidad de avanzar en la investigación y el desarrollo de tecnologías más sofisticadas para fortalecer la detección de desinformación y proteger la integridad informativa en la sociedad. La lucha contra las noticias falsas es compleja, pero las estrategias basadas en IA muestran un camino prometedor hacia soluciones efectivas.
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