Hay dos tipos de “superdifusores” de informaci\u00f3n err\u00f3nea en l\u00ednea: los que difunden intencionalmente y organizados falsedades o afirmaciones enga\u00f1osas, y aquellos que, sin saberlo, comparten informaci\u00f3n que no sab\u00edan que era falsa. Hemos visto algunas de las consecuencias fatales de su efecto combinado que se extendieron durante la pandemia de COVID-19, pero tenemos muchos menos detalles sobre c\u00f3mo ver esa informaci\u00f3n err\u00f3nea en las redes sociales cambia el comportamiento de las personas, particularmente en torno a la vacunaci\u00f3n. Investigadores del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts (MIT) y la Universidad de Pensilvania se propusieron conectar los puntos para mostrar causa y efecto, analizando el impacto de m\u00e1s de 13.000 titulares en las intenciones de vacunaci\u00f3n entre aproximadamente 233 millones de usuarios de Facebook con sede en EE. UU., un grupo equivalente a casi el 70% de la poblaci\u00f3n del pa\u00eds.<\/p>\n\n\n\n
Al lanzar una amplia red, los investigadores no solo observaron el contenido marcado como falso o enga\u00f1oso por los verificadores de datos de la plataforma; su conjunto de datos inclu\u00eda todos los titulares relacionados con las vacunas populares durante los primeros tres meses del lanzamiento de la vacuna en EE. UU., de enero a marzo de 2021. Esto inclu\u00eda informaci\u00f3n “esc\u00e9ptica sobre las vacunas”, que no es objetivamente inexacta, pero a\u00fan plantea preguntas sobre las vacunas, y est\u00e1 mucho menos analizada en las redes sociales.<\/p>\n\n\n\n
“Al adoptar una visi\u00f3n a priori agn\u00f3stica de qu\u00e9 contenido podr\u00eda cambiar las intenciones de vacunaci\u00f3n, descubrimos desde abajo hacia arriba qu\u00e9 tipos de contenido impulsan la vacilaci\u00f3n general sobre las vacunas”, escriben la cient\u00edfica social computacional del MIT Jennifer Allen y sus colegas en su art\u00edculo publicado.<\/p>\n\n\n\n
Se han hecho muchas suposiciones sobre la relaci\u00f3n entre la exposici\u00f3n a informaci\u00f3n err\u00f3nea y los comportamientos resultantes, bas\u00e1ndose en estudios que se\u00f1alan v\u00ednculos entre compartir y creer en informaci\u00f3n err\u00f3nea en l\u00ednea y una menor vacunaci\u00f3n contra el COVID-19. Pero es la situaci\u00f3n del huevo y la gallina. Otra investigaci\u00f3n ha sugerido que la vacilaci\u00f3n inicial sobre las vacunas lleva a las personas a consumir m\u00e1s informaci\u00f3n err\u00f3nea, en lugar de que la informaci\u00f3n err\u00f3nea siembre las dudas iniciales que les hagan abstenerse de vacunarse.<\/p>\n\n\n\n
Para llegar a la causa ra\u00edz, los investigadores primero probaron el efecto de diferentes titulares sobre las intenciones de vacunaci\u00f3n, en dos experimentos en los que participaron m\u00e1s de 18.700 participantes de una encuesta en l\u00ednea. En el segundo experimento descubrieron que, independientemente de si un titular era verdadero o falso, exacto o no, si llevaba a la gente a creer que las vacunas pod\u00edan ser perjudiciales para la salud, reduc\u00eda las intenciones de vacunarse.<\/p>\n\n\n\n
A continuaci\u00f3n, los investigadores extrapolaron esos hallazgos que muestran causa y efecto a su grupo de 233 millones de usuarios de Facebook en EE. UU., utilizando una combinaci\u00f3n de crowdsourcing y aprendizaje autom\u00e1tico para estimar el impacto de unas 13.200 URL relacionadas con vacunas populares a principios de 2021. Encontraron informaci\u00f3n err\u00f3nea se\u00f1alada por los verificadores de datos como falsos o enga\u00f1osos ganaron relativamente poca tracci\u00f3n en Facebook en comparaci\u00f3n con las historias no marcadas que llegaron a m\u00e1s personas e implicaban que las vacunas eran perjudiciales para la salud.<\/p>\n\n\n\n
Estas historias no marcadas fueron publicadas en gran medida por medios de noticias cre\u00edbles, vistas cientos de millones de veces y (si se dejaron sin control para fomentar el escepticismo sobre las vacunas) tuvieron un impacto unas 46 veces mayor que las publicaciones marcadas, seg\u00fan mostr\u00f3 el modelo predictivo del equipo. En otras palabras, el contenido esc\u00e9ptico sobre las vacunas de los principales sitios que no fue marcado como informaci\u00f3n err\u00f3nea tuvo un mayor impacto en las dudas sobre las vacunas que el contenido completamente falso publicado por medios marginales.<\/p>\n\n\n\n
“Las historias no marcadas que resaltan muertes raras despu\u00e9s de la vacunaci\u00f3n se encuentran entre las historias m\u00e1s vistas de Facebook”, explican Allen y sus colegas, lo que demuestra que la exposici\u00f3n de las personas a contenido enga\u00f1oso determina su influencia en t\u00e9rminos generales.<\/p>\n\n\n\n
Por supuesto, muchos otros factores del mundo real podr\u00edan influir en la decisi\u00f3n de alguien de vacunarse, y la vacilaci\u00f3n ante las vacunas podr\u00eda no ser el \u00fanico factor determinante. Las intenciones de vacunaci\u00f3n tampoco son lo mismo que los datos concretos sobre la aceptaci\u00f3n de la vacunaci\u00f3n. Este estudio tambi\u00e9n se centra en un solo pa\u00eds, pero los hallazgos podr\u00edan proporcionar informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo se difunde la informaci\u00f3n a nivel mundial.<\/p>\n\n\n\n
“Nuestro trabajo sugiere que, si bien limitar la difusi\u00f3n de informaci\u00f3n err\u00f3nea tiene importantes beneficios para la salud p\u00fablica, tambi\u00e9n es de vital importancia considerar el contenido de la zona gris que sea objetivamente exacto pero no obstante enga\u00f1oso”, concluye el equipo.<\/p>\n\n\n\n
El estudio ha sido publicado en Science<\/a>.<\/p>\n\n\n\n