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Contra la desinformación: Hallan método eficaz para evitar la difusión de información falsa en redes

Un nuevo estudio señala que el cambio del punto de atención de la audiencia online añadiendo un obstáculo que califique la precisión de la información de un artículo sería el camino a seguir para cambiar la difusión de noticias en Internet.

La difusión de fake news a través de las redes sociales se ha convertido en un dolor de cabeza para las firmas tecnológicas más importantes de la industria./Fuente: Shutterstock.

La difusión de fake news a través de las redes sociales se ha convertido en un dolor de cabeza para las firmas tecnológicas más importantes de la industria./Fuente: Shutterstock.

No hay duda alguna de que la desinformación es el gran mal que afecta a las redes sociales y a Internet en general. La difusión de fake news se ha incrementado a niveles cada vez más grandes, provocando estragos sociales tales como la organización masiva de movimientos que toman información falsa o potencialmente engañosa como estandarte para continuar generando discordia en la sociedad.

A raíz de esto, las gigantes tecnológicas que controlan las principales plataformas digitales en línea como Facebook, Instagram, y Twitter han iniciado el desarrollo y despliegue de métodos para prevenir que se sigan compartiendo noticias falsas en la red, llegando incluso a colaborar entre sí para lograr su cometido. Por supuesto, se trata de una tarea titánica que se vuelve más difícil con el pasar del tiempo y la normalización de “creer ciegamente en lo que aparece en las redes sociales”.

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No obstante, un nuevo estudio publicado en la revista Nature sugiere que esta realidad podría llegar a cambiar con un aproximamiento distinto a los artículos que se publican y comparten en la red de redes. “Estos hallazgos indican que las personas a menudo comparten información errónea porque su atención se centra en factores distintos a la precisión y, por lo tanto, no implementan una preferencia fuerte por compartir con precisión, señalan los autores del estudio.

En la investigación, se menciona que la velocidad con la que se mueve la información a través de las redes sociales es el principal factor para que las buenas intenciones de las personas que desean compartir datos precisos fracasen por completo, sobre todo por la falta de un óptimo sistema que compruebe la autenticidad de estos artículos y que, además, sea lo suficientemente rápido como para equiparar la inmediatez a la que están acostumbrados los usuarios.

“Creamos un conjunto de cuentas de bots y enviamos mensajes a 5.379 usuarios de Twitter que compartían regularmente enlaces a sitios de información errónea. Al igual que en los experimentos de la encuesta, el mensaje preguntaba si un titular aleatorio no político era exacto, para que los usuarios pensaran en el concepto de precisión, precisó Mohsen Mosleh, coautor del texto.

Los autores del estudio hallaron que la presencia de mensajes que avisaban sobre la dudosa procedencia de la información presente en el artículo generó que los usuarios empiecen a compartir artículos de sitios más seguros y con una mayor calidad. Esta opción se asemeja a lo que se puede encontrar ahora en plataformas como Twitter, ya que el sitio pregunta al usuario si leyó la nota antes de compartirla. La investigación señala que este método sería vital para reducir la difusión de fake news en la red.

Así mismo, el estudio destaca que hay una diferencia bastante marcada en la tendencia sobre compartir información en Internet dado que, de un grupo de 1000 personas, la mayoría prefirió difundir una noticia más precisa en el tema que se abordaba a una aproximación más exagerada de la misma.

Lo cierto es que las compañías tecnológicas más importantes de la industria trabajan sin descanso por hallar una forma eficaz con la que detener el rápido avance de información falsa en sus propias plataformas. Por ejemplo, Twitter continúa con las pruebas de Birdwatch, un sistema que le conferirá a los mismos usuarios la capacidad de verificar un artículo que se ha compartido para calificarlo según su precisión y veracidad, marcándolo como “potencialmente engañoso” en caso reciba suficientes reportes de la comunidad en la red social.