Navegar por las redes sociales se ha convertido en como correr por el lodo. Cada paso es incierto; cada publicaci\u00f3n parece enga\u00f1osa o generada por IA. Afirmaciones descabelladas y v\u00eddeos impactantes se vuelven virales con regularidad, y los “me gusta” suelen acumularse para este tipo de publicaciones<\/p>\n\n\n\n
Sin embargo, las empresas de redes sociales recientemente\u00a0eliminaron los verificadores de datos<\/a>\u00a0y, casualidad o no, la desinformaci\u00f3n\u00a0sigui\u00f3 aumentando<\/a>. Pero hay un rayo de optimismo. Un gran estudio independiente publicado en la prestigiosa revista\u00a0PNAS\u00a0sugiere que la verificaci\u00f3n colectiva de datos entre los usuarios de una plataforma puede funcionar espectacularmente bien para detener la propagaci\u00f3n de mentiras.<\/p>\n\n\n\n \u201cSabemos desde hace tiempo que los rumores y las falsedades viajan m\u00e1s r\u00e1pido y m\u00e1s lejos que la verdad\u201d, dijo Johan Ugander, profesor asociado de estad\u00edstica y ciencia de datos en la Facultad de Artes y Ciencias de Yale, subdirector del Instituto de Fundamentos de Ciencia de Datos de Yale y coautor del nuevo estudio.<\/p>\n\n\n\n \u201cLos rumores son emocionantes y, a menudo, sorprendentes\u201d, a\u00f1adi\u00f3. \u201cMarcar este tipo de contenido parece una buena idea. Pero lo que desconoc\u00edamos era si tales intervenciones eran realmente eficaces para evitar su propagaci\u00f3n, y en qu\u00e9 momento\u201d.<\/p>\n\n\n\n Por ello, combatir la desinformaci\u00f3n en redes sociales ha sido una batalla constante y cuesta arriba. Millones de personas pueden leer una mentira descarada, e incluso si la verdad sale a la luz, es probable que tenga un alcance mucho menor.<\/p>\n\n\n\n \u00bfY si los propios usuarios tuvieran una plataforma para etiquetar lo falso? Esa es la premisa de Notas de la comunidad, una funci\u00f3n de verificaci\u00f3n de datos en X (anteriormente Twitter). En lugar de un enfoque descendente, este sistema permite a los usuarios proponer y calificar notas que aportan contexto a publicaciones potencialmente enga\u00f1osas. Utiliza un ingenioso algoritmo de “puentes” para buscar consenso, lo que significa que una nota s\u00f3lo se promociona si personas que suelen discrepar la califican como \u00fatil.<\/p>\n\n\n\n El sistema dista mucho de ser perfecto y puede ser alterado. Pero, como descubrieron los investigadores, tambi\u00e9n puede ser de gran ayuda.<\/p>\n\n\n\n Un equipo de investigadores, dirigido por John Ugander e Isaac Slaughter, recopil\u00f3 datos granulares, minuto a minuto, de 40.078 publicaciones con una nota comunitaria propuesta entre marzo y junio de 2023. De estas, 6.757 publicaciones consiguieron adjuntar una nota (el grupo de tratamiento). El resto, donde se propuso una nota pero no super\u00f3 el algoritmo, se convirti\u00f3 en el grupo de donantes.<\/p>\n\n\n\n Aqu\u00ed es donde los investigadores se pusieron creativos. Para cada publicaci\u00f3n que recib\u00eda una nota, utilizaron un “m\u00e9todo de control sint\u00e9tico”. Construyeron un “gemelo digital”, una publicaci\u00f3n fantasma contrafactual. Esta publicaci\u00f3n fantasma era un promedio ponderado de publicaciones similares del grupo de donantes que coincid\u00eda perfectamente con el historial completo de interacci\u00f3n de la publicaci\u00f3n tratada (sus “me gusta”, visualizaciones y reenv\u00edos) hasta el segundo exacto en que apareci\u00f3 la Nota de la Comunidad.<\/p>\n\n\n\n Luego, los dejaron competir. Compararon la publicaci\u00f3n\u00a0real<\/em>\u00a0(con la nota) con su\u00a0fantasma<\/em>\u00a0(lo que habr\u00eda sucedido sin la nota). La diferencia entre ellos no fue la correlaci\u00f3n; fue el\u00a0efecto causal\u00a0fr\u00edo y contundente de la nota misma.<\/p>\n\n\n\n Los resultados fueron impresionantes. En el momento en que se adjunt\u00f3 la nota, la trayectoria de la publicaci\u00f3n se estanc\u00f3. Las publicaciones compartidas y los “me gusta” disminuyeron un 40%, y las visualizaciones un 13%.<\/p>\n\n\n\n \u201cCuando la desinformaci\u00f3n se etiqueta, deja de calar\u201d, dijo Ugander. \u201cEs como un arbusto que crece m\u00e1s ancho, pero no m\u00e1s alto\u201d.<\/p>\n\n\n\n Este complejo dise\u00f1o de estudio permiti\u00f3 a los investigadores ir m\u00e1s all\u00e1 y analizar qu\u00e9 constituye una buena nota. El tipo de nota comunitaria fue importante. Una nota que indicaba que una imagen hab\u00eda sido alterada o no era real tuvo un gran impacto, mientras que una nota sobre c\u00f3mo la publicaci\u00f3n conten\u00eda informaci\u00f3n desactualizada tuvo un impacto m\u00e1s moderado. Pero, con diferencia, el factor m\u00e1s impactante fue el momento.<\/p>\n\n\n\n Las notas adjuntas en las 12 horas siguientes redujeron el n\u00famero de reenv\u00edos futuros en un 24,9%. Las notas que llegaron despu\u00e9s de 48 horas fueron pr\u00e1cticamente in\u00fatiles. De hecho, los investigadores detectaron un extra\u00f1o efecto de “contraataque” en estas publicaciones obsoletas. Si bien la nota segu\u00eda reduciendo los “me gusta” y los reenv\u00edos, en realidad\u00a0aument\u00f3\u00a0las visualizaciones y las respuestas.<\/p>\n\n\n\n \u201cEl etiquetado parece tener un efecto significativo, pero el tiempo apremia\u201d, afirm\u00f3 Ugander. \u201cUn etiquetado m\u00e1s r\u00e1pido deber\u00eda ser una prioridad absoluta para las plataformas\u201d.<\/p>\n\n\n\n Los investigadores advierten que este estudio presenta serias limitaciones, pero aun as\u00ed sugieren que la “sabidur\u00eda de la multitud” puede ser un arma importante para combatir la desinformaci\u00f3n. Tal como est\u00e1n las cosas, necesitamos toda la ayuda posible.<\/p>\n\n\n\n El estudio\u00a0fue publicado<\/a>\u00a0en\u00a0PNAS.<\/p>\n\n\n\nAntes de que la verdad pueda ponerse los pantalones<\/h2>\n\n\n\n
Comprobando los hechos<\/h2>\n\n\n\n
El tiempo es esencial<\/h2>\n\n\n\n