Noticias falsas se propagan un 70% más en Twitter

08 marzo 2018
Noticias de Yucatán 
Las noticias falsas se propagan mucho más rápida y ampliamente en Twitter que las verdaderas, un desequilibrio promovido más por la gente que por las cuentas automatizadas o "bots".

Así lo muestra un estudio realizado por investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus iniciales en inglés) que examinó unas 126 mil historias compartidas por unos 3 millones de personas en Twitter desde 2006 al 2017.

Tras lo cual, se determinó que las noticias falsas tienen un 70 por ciento más de probabilidades de ser retuitedas que las verdaderas.

El estudio, publicado por Science, es uno de los intentos más amplios realizados hasta la fecha por evaluar las dinámicas detrás de cómo circulan las noticias falsas por las redes sociales.

Twitter y otras redes sociales como Facebook han estado bajo escrutinio de los legisladores estadounidenses y de reguladores internacionales por lo poco que hacen para evitar la difusión de contenidos falsos.

Autoridades de Estados Unidos acusaron a Rusia de usar las redes sociales para interferir en la elección presidencial del 2016.

Las historias falsas se propagaron significativamente mucho más rápido que las verdaderas en todas las categorías, pero eso fue más marcado en las noticias políticas que en las que trataban de terrorismo, desastres naturales, ciencia, leyendas urbanas o información financiera.

Aunque la permisividad de la plataforma hacia las cuentas "bot" es particularmente criticada, los investigadores del MIT hallaron que esas cuentas automatizadas aceleran por igual la difusión de noticias verdaderas o falsas, lo que significa que las personas fueron más directamente responsables por la propagación de noticias falsas.

El líder del equipo de investigadores, Soroush Vosoughi, explicó que la gente podría ser más propensa a compartir noticias falsas porque causan más sorpresa.

Una razón por la que podrían ser más sorpresivas es que van en contra de las expectativas de la gente", dijo Vosoughi.

Si bien el estudio se focalizó en Twitter, los investigadores concluyeron que probablemente también se aplicarían a otras redes sociales, entre ellas Facebook. Reuters
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