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La desinformación en Internet es un problema serio que, en años recientes, se ha agravado con resultados preocupantes, como sucedió con el escándalo de Cambridge Analytica. Con la llegada de la Covid-19, éste también se convirtió en un tema preocupante, debido al auge de teorías de conspiración sobre la pandemia, alimentadas con noticias falsas e información engañosa. Debido a la escalada de este problema, Twitter ha llegado a cuestionar a más de 11.5 millones de cuentas por publicar desinformación sobre la Covid-19, según dieron a conocer a finales de marzo de 2021. En un esfuerzo por comprender mejor este fenómeno, investigadores han recurrido a la inteligencia artificial (IA) para rastrear la evolución de las teorías de conspiración en redes sociales.
Según el estudio publicado en abril en la revista JMIR Public Health and Surveillance, los investigadores se enfocaron en comprender la evolución de la información errónea a medida que se propaga. Para esto, monitorearon algunas teorías de conspiración a través de cerca de 1.8 millones de tweets, centrándose en cuatro temas. Estos fueron: la propagación del virus mediante torres 5G y la existencia de intenciones maliciosas de la Fundación Bill y Melinda Gates. También el origen del virus en el diseño por bioingeniería en un laboratorio y la peligrosidad de las vacunas contra la Covid-19, aún en desarrollo al momento del monitoreo.
Con los datos recopilados de cada una de estas cuatro teorías de conspiración, los investigadores construyeron modelos de machine learning llamados bosques aleatorios. Con esta técnica de IA, categorizaron los tweets como desinformación acerca de la Covid-19 o no, para observar cómo las personas hablan sobre estas teorías de conspiración en redes sociales y su evolución a lo largo del tiempo. Con esto, observaron que los tweets con información falsa sobre Covid-19 contienen más sentimientos negativos en comparación con los tweets fácticos. También detectaron una evolución en el tiempo, en la cual se incorporan detalles de otras teorías de conspiración no relacionadas así como eventos del mundo real.
El estudio encontró, además, que se podrían usar técnicas de IA de aprendizaje supervisado para identificar automáticamente teorías de conspiración. Por otro lado, técnicas de IA de aprendizaje no supervisado podrían explorar cambios en la importancia de las palabras entre temas dentro de cada teoría de conspiración. Según los investigadores, es crítico para los funcionarios de salud pública conocer la evolución de las teorías de conspiración sobre la Covid-19 para poder contrarrestarlas con campañas de información pública objetiva. El estudio asegura, además, este enfoque con IA no es específica para salud pública y puede ser valiosa para caracterizar la desinformación en redes sociales en general.
Otras investigaciones han utilizado igualmente IA para estudiar la propagación de noticias falsas y teorías de la conspiración, aunque desde distintos enfoques. Por ejemplo, una investigación modeló la propagación de información falsa desde una perspectiva epidemiológica y encontró que el número de usuarios tuiteando sobre creencias de la Covid-19 se amplifica de manera epidémica. Según los investigadores esto podría intensificar parcialmente el fenómeno conocido como infodemia causado por la sobreabundancia de información, a veces precisa y otras inexacta, que se disemina rápidamente por redes sociales.
Algunas voces del ámbito político han señalado la necesidad de que las plataformas de redes sociales hagan más por detener la propagación de desinformación y teorías de la conspiración en sus sitios. Esto a partir de datos de la organización Centro para la lucha contra el odio digital, quienes aseguran, tan solo doce cuentas son responsables del 65% del contenido antivacunas en redes sociales.
Combatir la desinformación es una tarea importante, sobre todo cuando implica temas de salud que ponen en riesgo a las personas en el contexto de la pandemia de Covid-19. Al rastrear con IA la evolución de las teorías de conspiración sobre este tópico en redes sociales, los organismos de salud pública tendrán una mejor oportunidad de proveer oportunamente información objetiva. De esta forma, con ciudadanos más informados, se puede aspirar a un mejor control de la pandemia y una disminución de sus efectos negativos en la salud de la población.
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