La información errónea en línea que es más probable que crea proviene de extremistas ideológicos, muestra un nuevo estudio

Los observadores políticos han estado preocupados por el aumento de la desinformación en línea, una preocupación que ha aumentado a medida que nos acercamos al día de las elecciones. Sin embargo, si bien la difusión de noticias falsas puede crear amenazasun nuevo estudio descubre que su influencia no es universal. Más bien, los usuarios con opiniones políticas extremas tienen más probabilidades que otros de encontrar y creer en noticias falsas.

«La desinformación es un problema grave en las redes sociales, pero su impacto no es uniforme», afirma Christopher K. Tokita, autor principal del estudio, dirigido por el Centro de Políticas y Medios Sociales (CSMaP) de la Universidad de Nueva York.

Los hallazgos, que aparecen en la revista. Nexo PNAStambién indican que los métodos actuales para combatir la difusión de información errónea probablemente no sean viables y que la forma más efectiva de abordarlos es implementar intervenciones rápidas y apuntar a los usuarios que probablemente sean vulnerables a estas falsedades.

«Debido a que estos usuarios extremos también tienden a ver mala información desde el principio, las intervenciones actuales en las redes sociales a menudo luchan por reducir su impacto; normalmente son demasiado lentas para evitar la exposición entre los más receptivos a ella», añade Zeve Sanderson, director ejecutivo de CSMaP.

Los métodos existentes utilizados para evaluar la exposición y el impacto de la información errónea en línea se basan en medir las vistas o las acciones compartidas. Sin embargo, no logran captar plenamente el verdadero impacto de la información errónea, que depende no sólo de la difusión, sino también de si los usuarios realmente creen en la información falsa.

Para abordar esta deficiencia, Tokita, Sanderson y sus colegas desarrollaron un nuevo enfoque utilizando datos de Twitter (ahora «X») para estimar no sólo cuántos usuarios estuvieron expuestos a una noticia específica, sino también la probabilidad de que la crean.

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«Lo que es particularmente innovador acerca de nuestro enfoque en esta investigación es que el método combina datos de las redes sociales que rastrean la difusión tanto de noticias verdaderas como de información errónea en Twitter con encuestas para evaluar si los estadounidenses creen en el contenido de estos artículos», explica Joshua A. Tucker. , codirector del CSMaP y profesor de política de la Universidad de Nueva York, uno de los autores del artículo. «Esto nos permite rastrear tanto la susceptibilidad a creer en información falsa como la difusión de esa información en los mismos artículos del mismo estudio».

Los investigadores capturaron 139 artículos de noticias (de noviembre de 2019 a febrero de 2020), 102 de los cuales fueron clasificados como verdaderos y 37 como falsos o engañosos por verificadores de datos profesionales, y calcularon la difusión de esos artículos en Twitter desde su publicación inicial. .

Esta muestra de artículos populares se extrajo de cinco tipos de flujos de noticias: publicaciones convencionales de izquierda, publicaciones convencionales de derecha, publicaciones de izquierda de baja calidad, publicaciones de baja calidad para la derecha y publicaciones de baja calidad sin aparente. tendencia ideológica. Para establecer la veracidad de los artículos, cada artículo se envió a un equipo de verificadores de datos profesionales dentro de las 48 horas posteriores a su publicación. Los verificadores de hechos calificaron cada artículo como «verdadero» o «falso/engañoso».

Para estimar la exposición y la creencia en estos artículos, los investigadores combinaron dos tipos de datos. Primero, utilizaron datos de Twitter para identificar qué usuarios de Twitter estaban potencialmente expuestos a cada uno de los artículos; también estiman la ubicación ideológica de cada usuario potencialmente expuesto en una escala liberal-conservadora utilizando un método establecido que infiere la ideología de un usuario a partir de las noticias destacadas y los relatos políticos que sigue.

En segundo lugar, para determinar la probabilidad de que estos usuarios expuestos creyeran que un artículo era cierto, utilizaron encuestas en tiempo real a medida que cada artículo se difundía en línea. Estas encuestas pedían a los estadounidenses que son usuarios habituales de Internet que calificaran el artículo como verdadero o falso y que proporcionaran información demográfica, incluida su ideología. A partir de los datos de esta encuesta, los autores calcularon la proporción de personas en cada categoría ideológica que creían que el artículo era cierto. Con estas estimaciones para cada artículo, pueden calcular el número de usuarios de Twitter expuestos y receptivos a creer que el artículo es cierto.

En general, los hallazgos mostraron que, si bien las noticias falsas llegaron a usuarios de todo el espectro político, aquellos con ideologías más extremas (tanto conservadoras como liberales) tenían muchas más probabilidades de verlas y creerlas. Fundamentalmente, estos usuarios, que son receptivos a la información errónea, tienden a encontrarla en las primeras etapas de su difusión a través de Twitter.

El diseño de la investigación también permitió a los autores del estudio simular el impacto de diferentes tipos de intervenciones diseñadas para detener la difusión de información errónea. Una idea de estas simulaciones fue que cuanto antes se aplicaran las intervenciones, más probabilidades había de que fueran efectivas. Otra fue que las intervenciones de «visibilidad», mediante las cuales una plataforma hace que las publicaciones de información errónea marcadas tengan menos probabilidades de aparecer en los feeds de los usuarios, parecían tener más probabilidades de reducir la difusión de información errónea a usuarios susceptibles que las intervenciones destinadas a hacer que los usuarios fueran menos propensos a compartir información errónea.

«Nuestra investigación indica que comprender quién es probable que sea receptivo a la información errónea, no sólo quién está expuesto a ella, es esencial para desarrollar mejores estrategias para combatir la información errónea en Internet», aconseja Tokita, ahora científico de datos en la industria tecnológica.

Los otros autores del estudio incluyeron a Kevin Aslett, investigador postdoctoral de CSMaP y profesor de la Universidad de Florida Central en el momento del estudio que ahora trabaja como investigador de la industria tecnológica, William P. Godel, estudiante de doctorado de la Universidad de Nueva York en el momento del estudio. y ahora investigador en la industria tecnológica, así como los investigadores del CSMaP Jonathan Nagler y Richard Bonneau.

CRÉDITO DE LA IMAGEN: Anthony Crider