Soroush Vosoughi es profesor asociado de informática en Dartmouth College, donde dirige el Laboratorio de Aprendizaje Automático Interactivo con Humanos. Su investigación se centra en el procesamiento del lenguaje natural, la dinámica de la desinformación y la intersección del comportamiento humano con los sistemas de inteligencia artificial. Vosoughi obtuvo reconocimiento internacional por coescribir el artículo de 2018 en Science, "The spread of true and false news online", que analizó la difusión diferencial de noticias verdaderas y falsas en Twitter.
Vosoughi completó sus estudios de pregrado en la Universidad de Teherán en 2006, obteniendo una licenciatura en ingeniería informática. Posteriormente, cursó estudios de posgrado en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), donde recibió una maestría en 2010 y un doctorado en 2015, ambos en artes y ciencias de los medios. Durante su tiempo en el MIT, trabajó bajo la supervisión de Deb Roy en el grupo Cognitive Machines, contribuyendo a proyectos sobre reconocimiento de voz y análisis de redes sociales.
Investigación sobre desinformación
El estudio fundamental de Vosoughi de 2018, realizado con Deb Roy y Sinan Aral, examinó la difusión de noticias verdaderas y falsas verificadas en Twitter entre 2006 y 2017. La investigación analizó aproximadamente 126,000 historias tuiteadas por unos 3 millones de usuarios, encontrando que las noticias falsas llegaban a más personas y se difundían más rápido que la verdad. Específicamente, las falsedades tenían un 70% más de probabilidades de ser retuiteadas que la verdad, y las falsedades políticas se difundían más rápido que cualquier otra categoría. El estudio también encontró que las noticias falsas mostraban mayor novedad y evocaban más sorpresa y disgusto, mientras que las noticias verdaderas evocaban tristeza, anticipación y confianza. Este trabajo ha sido citado más de 10,000 veces y ha influido en los debates políticos sobre la regulación de la desinformación.
Otras contribuciones
Más allá de la desinformación, Vosoughi ha publicado sobre temas como el reconocimiento de voz para idiomas con pocos recursos, sistemas de diálogo y el uso del aprendizaje automático en el análisis de redes sociales. Ha colaborado con investigadores del MIT Media Lab, la Universidad de Harvard y la Universidad de Washington. Su trabajo reciente explora cómo los humanos interactúan con contenido generado por IA, incluida la detección de texto Deepfake y el impacto de los grandes modelos de lenguaje en el discurso público. También ha contribuido a estudios sobre desinformación sanitaria, particularmente durante la pandemia de COVID-19.
Carrera académica y docencia
Vosoughi se incorporó a Dartmouth College en 2018 como profesor asistente y fue promovido a profesor asociado en 2023. Imparte cursos sobre aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y ciencia social computacional. Ha recibido varios premios, incluido el NSF CAREER Award en 2021 y la Dartmouth College Junior Faculty Fellowship en 2020. Forma parte de los consejos editoriales del Journal of Online Trust and Safety y de los Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction.
Publicaciones seleccionadas
- Vosoughi, S., Roy, D., & Aral, S. (2018). "The spread of true and false news online." Science, 359(6380), 1146-1151.
- Vosoughi, S., et al. (2015). "Speech recognition for under-resourced languages." IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing.
- Vosoughi, S., & Roy, D. (2015). "A semi-supervised approach to detect sarcasm in tweets." Proceedings of ICWSM.