Las redes sociales juegan un papel importante en la sociedad actual y en nuestras relaciones con los demás. Le dan al usuario de Internet la oportunidad de desempeñar un papel activo, por ejemplo, se puede transmitir cierta información a través de un blog, un comentario o incluso un voto. El usuario de Internet tiene la posibilidad de compartir cualquier contenido en cualquier momento. Sin embargo, algunos usuarios malintencionados aprovechan esta libertad para compartir noticias falsas con el fin de manipular o engañar a una audiencia, invadir la privacidad de otros y también perjudicar a ciertas instituciones. Las noticias falsas buscan parecerse a los medios tradicionales para establecer su credibilidad ante el público. Su gravedad empuja al público a compartirlas. Como resultado, las noticias falsas pueden propagarse rápidamente. Estas noticias falsas pueden causar enormes dificultades para los usuarios y las instituciones. Varios autores han propuesto sistemas para detectar noticias falsas en redes sociales utilizando señales de la multitud a través del proceso de crowdsourcing. Desafortunadamente, estos autores no utilizan la experiencia de la multitud y la experiencia de un tercero de manera asociativa para tomar decisiones. Las multitudes son útiles para indicar si una historia debe ser verificada o no. Este trabajo propone un nuevo método de agregación binaria de opiniones de la multitud y el conocimiento de un experto externo. El agregador se basa en el voto mayoritario del lado de la multitud y el promedio ponderado del lado del tercero. Se ha realizado una experimentación en 25 publicaciones y 50 votantes. Una comparación cuantitativa con el modelo de voto mayoritario revela que nuestro modelo de agregación proporciona resultados ligeramente mejores debido a los pesos asignados a los usuarios acreditados. Una investigación cualitativa contra modelos de agregación existentes muestra que el enfoque propuesto cumple con los requisitos o propiedades esperadas de un sistema de crowdsourcing y un sistema de votación.