Características de los mensajes y fuentes que permiten difundir la información en X
La pandemia de COVID-19 no solo nos generó una crisis sanitaria global, sino también una infodemia, término acuñado por la Organización Mundial de la Salud (OMS) para describir la abrumadora avalancha de información, tanto precisa como engañosa, que inundó los canales de medios de comunicación.
Esta información complicó la comprensión pública y la respuesta a la pandemia, ya que la gente tenía dificultades para separar los hechos de la ficción.
Los investigadores sugieren que se ha prestado mucha atención al seguimiento y la mitigación de la propagación de información errónea, pero se ha prestado menos atención a las características de los mensajes y las fuentes que permiten que se difunda la información. Esta brecha en la literatura de investigación tiene implicaciones sobre cómo podríamos desarrollar mejores estrategias para contrarrestar la desinformación, particularmente en tiempos de crisis.
Ezgi Akar, de la Universidad de Wisconsin, Estados Unidos, analizó las actualizaciones de las redes sociales, conocidas como "Tweets", como se las denominaba antiguamente en la plataforma de microblogging Twitter. Twitter ha cambiado su nombre a "X".
En el momento de la pandemia, Twitter había alcanzado tal fama que se convirtió en una poderosa herramienta que podía moldear el discurso público y en ese momento desempeñaba un importante papel en la difusión de información y la interacción social y, lamentablemente, en la propagación de desinformación.
La investigación esperaba revelar cómo el contenido de una actualización determinada y la credibilidad de su fuente podrían contribuir a su difusión o alcance a través de la plataforma de redes sociales y más allá. El objetivo sería ver qué factores podrían entonces influir para reducir la difusión de información falsa, a menudo denominada noticias falsas en la jerga de la época.
El modelo de Akar utilizó tres marcos teóricos principales: la hipótesis de Undeutsch, que examina la credibilidad de las declaraciones; la teoría de los cuatro factores, que analiza los diversos aspectos que influyen en la credibilidad de un mensaje; y la teoría de la credibilidad de las fuentes, que explora cómo la fiabilidad percibida de una fuente afecta la difusión de la información. Luego utilizó el modelo para analizar un conjunto de datos de Tweets, tanto verdaderos como falsos, para buscar patrones.
Los resultados del estudio revelan que si bien el contenido de una actualización (como el uso de sentimientos extremos, enlaces externos y medios como fotos y vídeos) afecta la probabilidad de que la actualización sea "me gusta" o compartida "retwitteada", la credibilidad de la fuente tiene más efecto en cuán ampliamente se difunde la información.
Esto sugiere que los usuarios interactuarán más con contenido proveniente de fuentes aparentemente creíbles, incluso si el contenido en sí no es particularmente atractivo.
Otro hallazgo adicional es que las actualizaciones escritas en mayúsculas tenían más probabilidades de ser compartidas si brindaban información verdadera. Por lo general, los mensajes escritos en mayúsculas se perciben como agresivos, parecidos a gritos o ingenuos. Pero, "escribir todo en mayúsculas" en el caso de un mensaje importante y urgente parece prevalecer sobre el comportamiento típico del usuario en ciertas situaciones.
El estudio se ha publicado en el International Journal of Advanced Media and Communication: Unmasking an infodemic: what characteristics are fuelling misinformation on social media?
