Las noticias falsas
se propagan mucho más rápida y ampliamente en Twitter que las verdaderas, un
desequilibrio promovido más por la gente que por las cuentas automatizadas o
“bots”, dijeron el jueves investigadores.
Un estudio realizado
por investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus
iniciales en inglés) que examinó unas 126.000 historias compartidas por unos 3
millones de personas en Twitter desde el 2006 al 2017 determinó que las
noticias falsas tienen un 70 por ciento más de probabilidades de ser retuitedas
que las verdaderas.
El estudio, publicado
por Science, es uno de los intentos más abarcativos realizados hasta la fecha
por evaluar las dinámicas detrás de cómo circulan las noticias falsas por las
redes sociales.
Twitter y otras redes
sociales como Facebook han estado bajo escrutinio de los legisladores
estadounidenses y de reguladores internacionales por lo poco que hacen para
evitar la difusión de contenidos falsos. Autoridades de Estados Unidos han acusado
a Rusia de usar las redes sociales para interferir en la elección presidencial
del 2016.
Las historias falsas
se propagaron significativamente mucho más rápido que las verdaderas en todas
las categorías, pero eso fue más marcado en las noticias políticas que en las
que trataban de terrorismo, desastres naturales, ciencia, leyendas urbanas o
información financiera, dijeron los investigadores.
Aunque la
permisividad de Twitter hacia las cuentas “bot” es particularmente criticada,
los investigadores del MIT hallaron que esas cuentas automatizadas aceleran por
igual la difusión de noticias verdaderas o falsas, lo que significa que las
personas fueron más directamente responsables por la propagación de noticias
falsas.
El líder del equipo
de investigadores, Soroush Vosoughi, dijo que la gente podría ser más propensa
a compartir noticias falsas porque causan más sorpresa. “Una razón por la que
podrían ser más sorpresivas es que van en contra de las expectativas de la
gente”, dijo Vosoughi en una entrevista.
Si bien el estudio se
focalizó en Twitter, los investigadores dijeron que sus conclusiones
probablemente también se aplicarían a otras redes sociales, entre ellas
Facebook.
Fuente: Reuters