La Universidad
Politécnica de Valencia (UPV) ha puesto en marcha una investigación que
concluye en un sistema de alerta temprana
que facilita detectar aquellos contenidos potencialmente engañosos que
entrañan un alto número de probabilidades de hacerse virales.
Si Identificar una
información falsa antes de que alcance una difusión masiva es uno de los
principales desafíos para los periodistas y los equipos de verificación durante
una emergencia, el objetivo es claro:
intervenir antes de que su circulación se multiplique.
Según inserta laboratoriodeperiodismo.org,
de la Fundación Luca de Tena, la herramienta no pretende sustituir la
verificación periodística, “sino establecer qué mensajes deben comprobarse
primero cuando el volumen de información supera la capacidad de respuesta de
los profesionales”. El sistema, denominado Disinformation Diffusion Virality
Risk Index (DDVRI), combina el análisis del riesgo de desinformación con la
estimación de su posible alcance en redes sociales.
Preocupados como debemos
andar todos con la desinformación galopante y con los enormes daños que ésta
conlleva para el universo de la comunicación y para la democracia misma, este
asunto interesa sobremanera. Así, ya sabemos que la modalidad de investigación
de la UPV examina los datos disponibles durante las primeras fases de
circulación de un mensaje. “Entre ellos figuran el contenido del texto, las
características de quien lo publica, la velocidad con la que se comparte y la
estructura de su propagación. A partir de estas señales, calcula el riesgo
factual y la probabilidad de una amplia difusión, y genera una clasificación
que permite establecer prioridades de verificación”, señala la información de laboratoriodeperiodismo.org.
Los primeros resultados acreditan
que el sistema puede concentrar entre sus alertas prioritarias una proporción
de contenidos peligrosos tres veces superior a la media. Para comprobarlo, los
investigadores utilizaron PHEME, una base de datos de conversaciones y rumores
difundidos en Twitter durante acontecimientos de actualidad. El modelo analizó
las primeras seis horas de actividad para estimar qué publicaciones alcanzarían
una elevada circulación durante las 72 horas siguientes.
La experiencia arrojó
datos tan interesantes como inquietantes. Conviene reparar en ellos. Así, entre
los cincuenta mensajes que encabezaban la clasificación de cada acontecimiento,
la presencia de contenidos que combinaban riesgo de desinformación y alta
difusión fue aproximadamente tres veces superior a la proporción de estos casos
en el conjunto estudiado.
Claro: es natural
preguntarse por la utilidad del sistema. Y en efecto, la primera de todas sería
ayudar a las redacciones, agencias de verificación y administraciones públicas
a reducir el tiempo de reacción ante informaciones potencialmente peligrosas. Se
cita como ejemplo la dana de Valencia de hace dos años (2024), durante la que
circularon numerosos rumores y afirmaciones falsas, algunas de ellas en medios
de comunicación relevantes
Juan José Climent Ferrer,
uno de los investigadores responsables del proyecto, ha explicado en la Cadena
de Ondas Populares Españolas (COPE) que “las primeras seis horas de una crisis
resultan especialmente importantes por la cantidad de información que se genera
y la rapidez con la que circula”. El investigador ha insistido en que el
objetivo no es reemplazar a los verificadores, sino facilitar una respuesta más
temprana.
Hay que precisar, según
las fuentes consultadas, que por ahora, los resultados proceden de evaluaciones
experimentales con bases de datos existentes, por lo que todavía no acreditan
su eficacia en una emergencia real. Tampoco se trata de una herramienta que
determine automáticamente si una noticia es verdadera o falsa, ni que tome
decisiones sobre la eliminación de contenidos. La comprobación y cualquier
actuación posterior siguen correspondiendo a profesionales.
Según ha adelantado
Climent en la COPE, una de las posibilidades de desarrollo futuro consiste en
incorporar un semáforo de veracidad, con indicadores rojos, amarillos y verdes,
que permita trasladar las evaluaciones a una herramienta comprensible para la
ciudadanía. Esta funcionalidad todavía no forma parte de la aplicación inicial,
centrada en anticipar riesgos y facilitar el trabajo de los equipos de
verificación.
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