¿Le gustaría librar a Internet de las noticias políticas falsas y la desinformación? Entonces considere recurrir —sí— al crowdsourcing.
Así es. Un nuevo estudio coescrito por un profesor del MIT muestra que las evaluaciones colectivas sobre la calidad de las fuentes de noticias podrían marginar eficazmente las noticias falsas y otros tipos de desinformación en línea.
«Lo que descubrimos es que, aunque hay desacuerdos reales entre demócratas y republicanos sobre los medios de comunicación convencionales, básicamente todo el mundo —demócratas, republicanos y verificadores profesionales de datos— está de acuerdo en que no se puede confiar en los sitios de noticias falsas e hiperpartidistas», afirma David Rand, investigador del MIT y coautor de un nuevo artículo que detalla los resultados del estudio.
En efecto, al evaluar 60 fuentes de noticias mediante dos encuestas de opinión pública, los investigadores descubrieron que los demócratas confiaban más en los medios de comunicación convencionales que los republicanos, con la excepción de Fox News, en la que los republicanos confiaban mucho más que los demócratas. Sin embargo, cuando se trata de sitios menos conocidos que difunden información falsa, así como de sitios web políticos «hiperpartidistas» (los investigadores incluyen Breitbart y Daily Kos en esta categoría), tanto demócratas como republicanos muestran un rechazo similar hacia esas fuentes.
En general, los niveles de confianza en estos sitios alternativos eran bajos. Por ejemplo, en una encuesta, cuando se pidió a los encuestados que calificaran del 1 al 5 su confianza en los medios de comunicación, los sitios web hiperpartidistas obtuvieron una calificación de apenas 1,8 tanto entre republicanos como entre demócratas; los sitios de noticias falsas obtuvieron solo 1,7 entre los republicanos y 1,9 entre los demócratas.
En cambio, los medios de comunicación convencionales obtuvieron una calificación de confianza de 2,9 entre los demócratas, pero solo de 2,3 entre los republicanos; Fox News, sin embargo, obtuvo una calificación de 3,2 entre los republicanos, frente a 2,4 entre los demócratas.
El estudio aporta un giro a un tema de gran repercusión. En los últimos años, las noticias falsas se han propagado por Internet y las redes sociales, como Facebook, han recibido duras críticas por darles visibilidad. Facebook también se enfrentó a críticas por un plan anunciado en enero de 2018 para permitir que los lectores calificaran la calidad de las fuentes de noticias en línea. Sin embargo, el estudio actual sugiere que este enfoque de crowdsourcing podría funcionar bien si se aplica correctamente.
«Si el objetivo es eliminar contenido realmente perjudicial, esto parece bastante prometedor», afirma Rand.
El artículo, «Combatir la desinformación en las redes sociales mediante evaluaciones colectivas de la calidad de las fuentes de noticias», se publicará en Proceedings of the National Academy of Sciences esta semana. Sus autores son Gordon Pennycook, de la Universidad de Regina, y Rand, profesor asociado de la MIT Sloan School of Management.
¿Promover o frenar?
Para realizar el estudio, los investigadores llevaron a cabo dos encuestas en línea con alrededor de 1.000 participantes cada una: una en la plataforma Mechanical Turk de Amazon y otra mediante la herramienta de encuestas Lucid. En ambos casos, se pidió a los encuestados que calificaran su confianza en 60 medios de comunicación, de los cuales aproximadamente un tercio eran fuentes convencionales de gran repercusión.
Las características demográficas de los participantes de la segunda encuesta se asemejaban a las de la población del país en su conjunto, incluida su afiliación partidista. (Para evitar cualquier percepción de sesgo, los investigadores dieron el mismo peso a republicanos y demócratas en la encuesta). Además, la encuesta comparó las evaluaciones del público general con las de un grupo de verificadores profesionales de datos, para determinar si las valoraciones del público más amplio eran similares a las opiniones de investigadores experimentados.
Aunque demócratas y republicanos evaluaban de forma distinta los medios de comunicación destacados, esa discrepancia entre partidos desaparecía en gran medida al considerar otros tipos de sitios de noticias. Como dice Rand: «En líneas generales, no encontramos que la gente estuviera realmente cegada por su afiliación partidista».
En este sentido, los republicanos confiaban más en MSNBC que en Breitbart, aunque muchos consideraban que era un canal de noticias de izquierda. Mientras tanto, los demócratas, pese a confiar menos en Fox News que en cualquier otra fuente de noticias convencional, confiaban más en ese canal que en los medios hiperpartidistas de izquierda, como Daily Kos.
Además, como los encuestados desconfiaban en general de los sitios web más marginales, había un grado considerable de acuerdo entre el público general y los verificadores profesionales de datos. (Como señalan los autores, esto también pone en tela de juicio las afirmaciones de que los propios verificadores tienen fuertes sesgos políticos).
Esto significa que el crowdsourcing podría ser especialmente eficaz para marginar las noticias falsas; por ejemplo, incorporando las evaluaciones del público a un algoritmo que clasifique las noticias según su calidad. Sin embargo, probablemente sería menos eficaz si una red social intentara alcanzar un consenso sobre las mejores fuentes y noticias.
En qué falló Facebook: ¿la familiaridad?
Si el nuevo estudio de Rand y Pennycook rehabilita la idea de recurrir al crowdsourcing para evaluar las fuentes de noticias, su enfoque difiere en un aspecto crucial del plan que Facebook anunció en 2018. Facebook solo iba a permitir que calificaran la confianza los lectores familiarizados con una fuente de noticias determinada.
Sin embargo, Rand y Pennycook concluyen que este método sí introduciría sesgos en el sistema, porque la gente es más escéptica ante las fuentes de noticias que conoce menos, y probablemente haya buenas razones por las que la mayoría no conoce muchos de los sitios que publican noticias falsas o hiperpartidistas.
«En general, quienes conocen los medios de noticias falsas son quienes les gustan», afirma Rand. «No son las personas a las que uno querría preguntar si confían en ellos».
Por tanto, para incorporar evaluaciones colectivas a un algoritmo de clasificación en línea, quizá habría que crear un mecanismo que permita usar las valoraciones de los miembros del público que no conocen una fuente determinada. O, mejor aún, proponen Pennycook y Rand, mostrar a los usuarios contenido de muestra de cada medio antes de pedirles que califiquen su confianza.
Por su parte, Rand reconoce una limitación a la generalización del estudio: la dinámica podría ser distinta en países con tradiciones de libertad de prensa menos arraigadas.
«Nuestros resultados se refieren a Estados Unidos y no sabemos cómo se aplicarían a otros países, donde el problema de las noticias falsas es más grave que aquí», afirma Rand.
En definitiva, Rand también espera que el estudio ayude a la gente a abordar el problema de las noticias falsas en Estados Unidos con algo menos que una desesperación absoluta.
«Cuando la gente habla de noticias falsas y desinformación, casi siempre mantiene conversaciones muy sombrías sobre lo terrible que es todo», afirma Rand. «Pero gran parte del trabajo que Gord [Pennycook] y yo hemos estado realizando ha acabado ofreciendo una perspectiva mucho más optimista».
El estudio recibió financiación de la Iniciativa sobre Ética y Gobernanza de la Inteligencia Artificial de la Fundación Miami, del Consejo de Investigación en Ciencias Sociales y Humanidades de Canadá y de la Templeton World Charity Foundation.
