Ciencia contra la desinformación, por @CarlosPenedoC

La desinformación (fake news, noticias falsas) está demostrando una capacidad muy destacada para aparecer como síntoma de enfermedades diversas, de manera similar a cómo alérgicos y acatarrados comparten mismas reacciones por causas diferentes.
El picor de ojos y estornudo desinformante, con efectos letales sobre el enfermo y su círculo, puede tener detrás el virus de la guerra, de la geopolítica, de la protección de datos, de la competencia por la publicidad en la web, de la falta de credibilidad del periodismo o la pretensión de rematarlo, de la búsqueda de un nuevo modelo de negocio de los medios de comunicación tradicionales, de la promoción de tráfico digital e ingresos, de la transparencia de las campañas de publicidad en canales digitales o del propio virus que lleva a las plataformas tecnológicas a pagar pocos o muy pocos impuestos y entonces la desinformación es un buen motivo para perseguirlas.
Como con cualquier enfermedad, tras la alarma inicial -¡epidemia, genocidio!-, comienzan a aparecer investigaciones científicas, manejando otro tipo de plazos más pausados, que tratan de analizar el fenómeno de la desinformación, lo que permite teorizar y extraer conclusiones a partir de datos, novedad en un panorama en el que abundan reclamos alarmistas y acusaciones no fundadas.
La prestigiosa revista Science ha publicado este mes de enero un artículo sobre la proliferación de noticias falsas durante las elecciones presidenciales norteamericanas de 2016. Analizando cuentas de votantes en Twitter sus autores tratan de determinar quién estuvo expuesto a las noticias falsas, quién las difundió y cómo la desinformación interactuó con noticias reales.
Las principales conclusiones de la investigación revelan que las noticias falsas afectaron únicamente al 6% de todos los usuarios que compartieron contenidos políticos y estuvieron además muy concentradas: únicamente el 1% de los usuarios consumió el 80% de las noticias falsas; y un reducido 0,1% de los usuarios fue el responsable de compartir el 80% de la desinformación.
Los contenidos falseados también se encuentran muy concentrados, un 5% de las fuentes de este tipo de noticias falsas registraron más del 50% del tráfico.
El estudio está firmado por cinco investigadores de las universidades de Boston, Harvard y Buffalo, quienes analizaron 16.422 cuentas de Twitter -representativas del votante medio norteamericano- y los tuits que enviaron durante algo más de cuatro meses (entre agosto y comienzos de diciembre de 2016, alrededor de las elecciones celebradas el 8 de noviembre).
El informe revela también que los usuarios que más consumen y difunden noticias falsas son extremadamente más activos que la media y cabe pensar por el elevado número de retuits de contenido político de muchos de ellos sean cuentas automatizadas total o parcialmente.
La afinidad política supone asimismo un factor relevante en la difusión de desinformación política en Twitter durante las elecciones norteamericanas, según este estudio,  que señala que menos del 5% de la gente de izquierdas difundió contenidos manipulados frente al 11% de los situados en la derecha y el 21% de la extrema derecha.
En contra de otros estudios publicados, en este caso se afirma que la desinformación no es más viral que las noticias reales, los contenidos que más circulan proceden de medios tradicionales.
Del estudio no se puede deducir la influencia real de la desinformación sobre la intención de cada votante, el comportamiento humano y político consecuencia de la exposición a ciertos contenidos, siempre una incógnita, pero sí es un acercamiento muy revelador a la difusión de esta mercancía. Los propios autores del artículo señalan que ha sido más analizada la participación de cuentas automatizadas (bots) en la difusión de noticias falsas que la experiencia personal de ciudadanos corrientes, como en este caso.
Otros estudios citados en la investigación publicada en Science coinciden en la tendencia clara de ciudadanos de ideología conservadora a consumir (y difundir) más noticias falsas que el resto, en concreto el 10% de los norteamericanos más conservadores se encuentran detrás del 60% de las visitas a fuentes de contenidos manipulados.
El análisis científico del fenómeno solo puede arrojar luz y alumbrar espacios que se irán ampliando con nuevas investigaciones que se vayan sumando, en cualquier sentido.
Del mismo modo cabe pensar que la tecnología que ha permitido la difusión inmediata, casi a coste cero y masiva de contenidos averiados cuenta con exactamente la misma capacidad para canalizar y difundir contenidos rigurosos, y para detectar la manipulación, por ejemplo para impedir la actividad disparada de cuentas muy concretas y reducidas en número responsables de multiplicar la difusión de contenidos procedentes de fuentes comprobadas como poco fiables.
En este sentido la Policía española ha comenzado a utilizar de forma experimental ciertos algoritmos que permiten detectar con un alto grado de acierto denuncias falsas, un apoyo que siempre necesita el criterio y la decisión final humana.
Una curiosidad relacionada con las incipientes iniciativas que comienzan a aplicar inteligencia artificial para detectar bulos o desinformación es que no se centran tanto en el contenido de los textos (la censura siempre rondará este tipo de actuaciones) como en patrones de difusión, el comportamiento de los usuarios, y la catalogación de cuentas o webs por sus contenidos averiados, los emisores suelen ser muy insistentes. Las iniciativas que trata de impulsar la Unión Europea en este ámbito se dirigen también más a limitar el tráfico que a poner límites a la resbaladiza libertad de expresión (aquí algunas pistas).
La ciencia y la tecnología detrás de nuestros males muy probablemente las encontraremos también detrás de su remedio, y en el camino, entre el ruido y la niebla, nos permitirán además ir distinguiendo cómo, quién y cuánto se difunde la desinformación, y los intereses diversos que la impulsan.
 

Sugerencias

  • "Fake news on Twitter during the 2016 U.S. presidential election", por Nir Grinberg, Kenneth Joseph, Lisa Friedland, Briony Swire-Thompson y David Lazer (Science número 363, 25.1.2019).
  • "Algoritmos a la caza de fake news", por Pablo Rodríguez Canfranc (Revista Telos, febrero 2019).
  • "Contra la violencia machista, el odio y las denuncias falsas: los algoritmos que usa la Policía", por Carlos del Castillo (El Diario.es, 26.1.2019).
  • "Blame Fox, not Facebook, for fake news", por Henry Farrell (The Washington Post, 6.11.2018).
Kazimir Malévich. Deportistas, 1930-1931. Exposición en la Fundación Mapfre de Madrid entre febrero y mayo de 2019.
 

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