Según diversos estudios, los españoles somos los terceros que más usamos apps para ligar en todo el mundo. Por eso, nos interesa mucho todo lo que nos haga la vida más fácil cuando estamos decidiendo si la persona que tenemos delante en nuestro teléfono va a la izquierda o la derecha.
Según una investigación inglesa, los estafadores que usan estas apps para sacarle el dinero a la gente pueden ser cazados gracias a la inteligencia artificial (IA).
Una red neuronal ha analizado perfiles, mensajes e imágenes reales de sitios de citas para mejorar la detección de falsificaciones. Tomó muestras de edad, el género y la etnia, así como el idioma que las personas usan para describirse a sí mismos.
El sistema ha demostrado ser útil para detectar estafadores y falsificaciones en el 93% de los casos, según los investigadores.
Cuánto antes, mejor
Las estadísticas recopiladas por el centro de informes policiales del Reino Unido, Action Fraud, desvelan que los británicos perdieron 50 millones de libras por culpa de estas estafas románticas en 2018. Alrededor del 63% de las víctimas eran mujeres.
Científicos de computación en el Reino Unido, Estados Unidos y Australia colaboraron en el sistema de IA, que encontró que aquellos que hacían perfiles falsos eran más propensos a ser hombres (60%) y tenían una edad promedio de 50 años.
Los perfiles de estafadores utilizan más imágenes y «lenguaje emotivo», dijeron. Las palabras más empleadas fueron «cuidado», «apasionado» y «amoroso».
El sistema fue entrenado usando casi 15,000 perfiles del sitio web gratuito Dating ‘N More gracias a lo que el equipo espera crear un sistema de alerta temprana que pueda detectar a los estafadores al configurar cuentas, antes de que comience el proceso de contacto con las víctimas.
Los investigadores dijeron que las estafas en sitios de citas y aplicaciones eran difíciles de abordar porque generalmente no son campañas grandes y no se generan automáticamente. Sugirieron que su método podría ser más difícil de manejar que algunos enfoques actuales, que se basan en listas negras y otros trucos técnicos básicos para frustrar a los reincidentes, pero más efectivo.