La desinformación en línea tiene importantes consecuencias en la vida real, como brotes de sarampión y fomento de asesinos en masa racistas . La desinformación en línea también puede tener consecuencias políticas.
El problema de la desinformación y la propaganda que engaña a los usuarios de las redes sociales fue grave en 2016, continuó sin cesar en 2018 y se espera que sea aún más grave en el próximo ciclo electoral de 2020 en los EE. UU.
La mayoría de las personas cree que pueden detectar esfuerzos de engaño en línea, pero en nuestra investigación reciente, menos del 20% de los participantes fueron capaces de identificar correctamente el contenido intencionalmente engañoso. Al resto no les fue mejor que si lanzaran una moneda al aire para decidir qué era real y qué no.
Tanto psicológica como la neurológica muestran que es más probable que las personas crean y presten atención a la información que se alinea con sus opiniones políticas, independientemente de si es cierta. Desconfían e ignoran publicaciones que no se alinean con lo que ya piensan.
Como investigadores de sistemas de información, queríamos encontrar formas de ayudar a las personas a discernir información verdadera y falsa, ya sea que confirme lo que pensaban anteriormente o no, e incluso cuando provenga de fuentes desconocidas. La verificación de datos de artículos individuales es un buen comienzo, pero puede llevar días, por lo que generalmente no es lo suficientemente rápido para mantenerse al día con la rapidez con la que viajan las noticias .
Nos propusimos descubrir la forma más eficaz de presentar al público el nivel de precisión de una fuente, es decir, la forma que tendría el mayor efecto en la reducción de la creencia y la difusión de la desinformación.
¿Calificaciones de expertos o de usuarios?
Una alternativa es una calificación de fuente basada en artículos anteriores que se adjunta a cada artículo nuevo a medida que se publica, al igual que las calificaciones de vendedores de Amazon o eBay.
Las calificaciones más útiles son aquellas que una persona puede utilizar en el momento más relevante: conocer las experiencias de compradores anteriores con un vendedor al considerar realizar una compra en línea, por ejemplo.
Sin embargo, cuando se trata de hechos, hay otro problema. Las calificaciones del comercio electrónico suelen ser realizadas por usuarios habituales, personas con conocimiento de primera mano sobre el uso del artículo o servicio.
Por otra parte, la verificación de datos la han realizado tradicionalmente expertos como PolitiFact porque pocas personas tienen el conocimiento de primera mano para calificar noticias. Al comparar las calificaciones generadas por los usuarios y las calificaciones generadas por expertos, descubrimos que los diferentes mecanismos de calificación influyen en los usuarios de diferentes maneras .
Realizamos dos experimentos en línea, con un total de 889 participantes. A cada persona se le mostró un grupo de titulares, algunos etiquetados con calificaciones de precisión de expertos, otros etiquetados con calificaciones de otros usuarios y el resto sin ninguna calificación de precisión.
Preguntamos a los participantes hasta qué punto creían en cada titular y si leerían el artículo, le darían me gusta, lo comentarían o lo compartirían.
Kim y cols. , CC BY-ND
Kim y cols. , CC BY-ND
Las calificaciones de expertos de fuentes de noticias tuvieron efectos más fuertes sobre la creencia que las calificaciones de usuarios no expertos, y los efectos fueron aún más fuertes cuando la calificación era baja, lo que sugiere que la fuente probablemente sea inexacta. Estas fuentes imprecisas y de baja calificación son las culpables habituales de la difusión de desinformación, por lo que nuestro hallazgo sugiere que las calificaciones de los expertos son aún más poderosas cuando los usuarios más las necesitan.
La creencia de los encuestados en un titular influyó en el grado en que se involucrarían con él: cuanto más creían que un artículo era cierto, más probabilidades tenían de leerlo, darle me gusta, comentarlo o compartirlo.
Esos hallazgos nos dicen que ayudar a los usuarios a desconfiar de material inexacto en el momento en que lo encuentran puede ayudar a frenar la propagación de desinformación.
Efectos indirectos
También descubrimos que la aplicación de calificaciones de fuentes a algunos titulares hizo que nuestros encuestados se mostraran más escépticos respecto de otros titulares sin calificaciones.
Contenido de nuestros socios
Kim y cols.
Este hallazgo nos sorprendió porque se ha descubierto que otros métodos de advertir a los lectores, como adjuntar avisos sólo a titulares cuestionables, hacen que los usuarios sean menos escépticos ante los titulares sin etiqueta . Esta diferencia es especialmente notable ya que la bandera de advertencia de Facebook tuvo poca influencia en los usuarios y finalmente fue eliminada . Quizás las calificaciones de las fuentes puedan ofrecer lo que la bandera de Facebook no pudo.
Captura de pantalla de Antino Kim
Lo que aprendimos indica que las calificaciones de expertos proporcionadas por empresas como NewsGuard probablemente sean más efectivas para reducir la difusión de propaganda y desinformación que hacer que los usuarios califiquen ellos mismos la confiabilidad y precisión de las fuentes de noticias. Eso tiene sentido, considerando que, como lo expresamos en Buzzfeed, " el crowdsourcing de 'noticias' fue lo que nos metió en este lío en primer lugar ".
Antino Kim , profesor asistente de Tecnologías de Operaciones y Decisión, Universidad de Indiana ; Alan R. Dennis , profesor de Sistemas de Internet, Universidad de Indiana ; Patricia L. Moravec , profesora adjunta de Gestión de Información, Riesgos y Operaciones, Universidad de Texas en Austin , y Randall K. Minas , profesor asociado de Gestión de Tecnología de la Información, Universidad de Hawaii
Este artículo se vuelve a publicar desde The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original .
