Demuestran que las notas de Twitter funcionan a la hora de combatir información falsa

Martes 18 de Junio de 2024
Edición Nº 2099


27/05/2024

Demuestran que las notas de Twitter funcionan a la hora de combatir información falsa

La verificación de datos colaborativa es mejor para reducir la información errónea que la moderación del contenido.

Después de que Elon Musk compró Twitter (ahora X) en la primavera de 2022, la compañía de redes sociales se deshizo de muchos de sus detrás de escena moderadores, recortó el sistema por el cual los usuarios podían tweets de bandera para revisión, y aumentó un sistema diferente para combatir la desinformación —, una forma de crowdsourcing llamada Community Notes.

Una ola de indignación siguió a estos cambios. Pero la función Community Notes tiene el beneficio de la transparencia y muestra mérito científico y médico. Y una nueva revisión académica sugiere que está funcionando — al menos para temas científicos.
Los investigadores que estudian las redes sociales todavía tienen serias preocupaciones sobre el discurso de odio desenfrenado y las incitaciones a la violencia — donde las personas pueden reaccionar instantánea y acaloradamente de una manera que no es adecuada para Community Notes. Y en 2023 se convirtió prohibitivamente caro para que los investigadores obtengan los datos que necesitaban para estudiar estos problemas persistentes.

Pero el autor principal de este nuevo estudio, el científico del comportamiento John Ayers de la Universidad de California en San Diego, dijo que los datos sobre Community Notes eran fáciles de obtener. Y para resolver problemas de hechos en áreas como la ciencia y la salud, los científicos sociales tienen recomendado un enfoque de crowdsourcing, citando estudios demostrando el poder de la inteligencia colectiva. Varios estudios han enfrentado el crowdsourcing contra verificadores de hechos profesionales, y descubrieron que el crowdsourcing funcionaba igual de bien al evaluar la precisión de las noticias.

Ahora, Ayers y otros investigadores analizaron específicamente la precisión de las Notas de la Comunidad de Xs, utilizando el tema polémico de las vacunas Covid-19 como caso de prueba. Los resultados, publicados recientemente en el Revista de la Asociación Médica Americana, mostró que las notas eran casi siempre precisas y generalmente citaban fuentes de alta calidad.

Community Notes se basa en voluntarios para marcar publicaciones engañosas y luego agregar comentarios correctivos completos con enlaces a artículos científicos o fuentes de medios. Otros usuarios pueden votar sobre el valor de las notas (una característica utilizada durante mucho tiempo en Reddit).

El antiguo sistema se basaba en verificadores de hechos cuya identidad y credenciales científicas eran desconocidas. Podrían eliminar publicaciones que consideraban desinformación, prohibir usuarios o usar la técnica más encubierta de “shadow bans” por la cual los usuarios’ publicación estaban ocultos sin su conocimiento.

Moderadores de contenido empleados por compañías de redes sociales también han sido atacados para moviéndose demasiado lentamente y no poder derribar contenido odioso o violento. Puede ser imposible para cualquier compañía de redes sociales mantenerse al día, por lo que es importante explorar otros enfoques.

El nuevo sistema no es perfecto, pero parece ser bastante preciso. En el estudio de JAMA, los investigadores analizaron una muestra de 205 Community Notes sobre las vacunas Covid-19. Estuvieron de acuerdo en que la información generada por el usuario era precisa el 96% del tiempo, y que las fuentes citadas eran de alta calidad el 87% del tiempo. Si bien solo se marcó una pequeña fracción de las publicaciones engañosas, las que obtuvieron notas adjuntas se encontraban entre las más virales, dijo el autor principal Ayers.

El psicólogo Sacha Altay, que no participó en la nueva investigación, dijo que las personas tienden a subestimar el poder de la inteligencia colectiva, que tiene demostrado sorprendentemente bueno para pronosticar y evaluar la información — siempre que participen suficientes personas.

La percepción pública de la desinformación en las redes sociales a menudo se ve distorsionada por prejuicios políticos, indignación y autoengaño. El año pasado, un grupo de investigadores de la Universidad de Oxford provocó una reflexión muy necesaria con un estudio titulado “La Gente Cree que la Desinformación Es una Amenaza Porque Asumen que Otros Son Crédulos.” En otras palabras, a las personas más indignadas por las noticias falsas no les preocupa que se dejen engañar; les preocupa que otros lo estén. Pero tendemos a sobreestimar nuestros propios niveles de discernimiento.

Durante la pandemia, los verificadores de hechos y los moderadores etiquetaron muchos declaraciones subjetivas como desinformación, especialmente aquellos que juzgan que varias actividades son “safe.” Pero no existe una definición científica de safe —, por lo que las personas podrían hablar entre sí durante meses sobre si era seguro dejar que los niños regresaran a la escuela o reunirse sin máscaras. Gran parte de lo que fue etiquetado como desinformación era solo opinión minoritaria.

El antiguo sistema de censura de Twitter se basó en el supuesto de que las personas omiten las vacunas o toman malas decisiones porque están expuestas a información errónea. Pero otra posibilidad es que la falta de confianza es el verdadero problema — las personas pierden la confianza en las autoridades sanitarias o no pueden encontrar la información que desean, y eso hace que busquen fuentes marginales. Si ese es el caso, la censura podría crear más desconfianza al sofocante discusión abierta sobre temas importantes.

Por supuesto, las personas generalmente no se retratan a sí mismas como “ pro-censura, ” incluso si eso es lo que está sucediendo. Es más probable que los conservadores acepten la censura del material que consideran indecente, mientras que los liberales tienen más probabilidades de tolerar la censura de la información que consideran dañina.

Pero ambas partes deben aprobar cualquier sistema que desaliente las suposiciones ciegas y los juicios rápidos y fomente la discusión abierta, la reflexión y el despliegue de la capacidad intelectual colectiva. Musk es una figura divisiva y hay mucho que disgustar sobre los cambios recientes en X, pero al menos Community Notes representa una actualización.

Newsletter

Suscribite a nuestro NewsLetter y recibí todas las noticias en tu mail

Notas destacadas