Detección de noticias falsas y desinformación utilizando inteligencia artificial y aprendizaje automático para evitar interrupciones en la cadena de suministro

Las noticias falsas y la desinformación (FNaD) se están difundiendo cada vez más a través de diversas plataformas en línea y redes sociales, causando interrupciones generalizadas y afectando la percepción en la toma de decisiones. A pesar de la creciente importancia de detectar noticias falsas en la política, se han realizado relativamente pocos esfuerzos de investigación para desarrollar modelos de detección de FNaD orientados a inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AA) adecuados para minimizar las interrupciones en la cadena de suministro (SCDs). Utilizando una combinación de IA y AA, y estudios de caso basados en datos recogidos en Indonesia, Malasia y Pakistán, desarrollamos un modelo de detección de FNaD destinado a prevenir SCDs. Este modelo basado en múltiples fuentes de datos ha demostrado evidencias de su efectividad en la toma de decisiones gerenciales. Nuestro estudio contribuye además a la literatura sobre cadena de suministro e IA-AA, proporciona conocimientos prácticos y señala direcciones para investigaciones futuras.