TikTok es una de las cinco principales plataformas de redes sociales del mundo este año.

En el sudeste asiático el año pasado, 198 millones de personas, alrededor del 29% de la población de la región, usaron TikTok. No es exagerado decir que la plataforma se ha convertido en uno de los zocos de ideas y opiniones de la gente de la región.

Al igual que otros académicos interesados, mi equipo de investigación también estaba intrigado por investigar TikTok. Específicamente, queríamos ver cómo la información, incluida la desinformación y la desinformación política, fluye en la plataforma. La distinción entre las dos formas de información falsa es que la desinformación es intencional y maliciosamente engañosa.

Durante nuestra investigación de ocho meses, encontramos que rastrear la desinformación política y la desinformación en TikTok fue bastante desafiante. Esto fue a pesar de que la plataforma lanzó un programa de verificación de hechos en 2020 en asociación con organizaciones independientes de verificación de hechos que "ayudarían a revisar y evaluar la precisión del contenido" en la plataforma.

Bajo este programa, TikTok revela información errónea potencial a sus socios. Puede incluir videos marcados por usuarios de TikTok por información errónea, o aquellos relacionados con COVID-19 u otros temas "sobre los cuales la difusión de información engañosa es común".

Sin embargo, todavía encontramos dificultades para rastrear la información errónea y la desinformación en la plataforma, como la verificación de contenido audiovisual y la identificación de idiomas y términos extranjeros.

Verificación de contenidos audiovisuales

Es difícil verificar contenido audiovisual en TikTok.

Para realizar un seguimiento eficaz de la información errónea/desinformación, todo el contenido debe observarse con atención y comprenderse en función del contexto local. Para garantizar la evaluación correcta, esto requirió largas horas de observación humana y análisis de video (observación del lenguaje, señales no verbales, términos, imágenes, texto y subtítulos).

Esta es la razón por la que los verificadores de datos de todo el mundo confían en la participación pública para denunciar contenido engañoso, además de que los verificadores de datos humanos se centren principalmente en verificar el contenido viral.

La tecnología de inteligencia artificial puede ayudar a verificar algunas de estas publicaciones. Sin embargo, la verificación de contenido audiovisual todavía depende en gran medida de la evaluación humana para su precisión.

Hasta la fecha, se puede decir que el contenido audiovisual es uno de los formatos más difíciles de verificar en todo el mundo. Otras plataformas de redes sociales enfrentan el mismo desafío.

En nuestra investigación, encontramos que gran parte del contenido monitoreado no contenía afirmaciones verificables. Esto significaba que no se podía corroborar objetivamente, desacreditar y etiquetar como información errónea.

Para determinar qué videos o comentarios contenían afirmaciones inexactas, desarrollamos un marco de desinformación basado en los criterios para determinar declaraciones verificables utilizadas por VERA Files en Filipinas y Tirto.id en Indonesia. Ambas organizaciones son signatarias de la Red Internacional de Verificación de Datos de Poynter.

También consideramos la lista de 10 puntos de señales de alerta y consejos para identificar información errónea proporcionada por Colleen Sinclair, profesora asociada de psicología clínica en la Universidad Estatal de Mississippi.

Usando este marco de desinformación, encontramos que la mayoría de los videos y los comentarios correspondientes monitoreados contenían meras declaraciones subjetivas (opinión, llamados a la acción, especulaciones) o eran difíciles de verificar debido a la falta de viabilidad.

Los ejemplos incluyeron comentarios sobre la controvertida nueva Ley Laboral de Indonesia conocida como la Ley Ómnibus, debates sobre la inadecuación de los chistes sobre violaciones en las escuelas que iniciaron el movimiento #MakeSchoolASaferPlace en Malasia, argumentos en torno a las políticas gubernamentales deficientes en Malasia en medio de COVID-19 que inició otra campaña en línea #kerajaangagal , y la Ley Antiterrorista de Filipinas. Estos comentarios se consideraron no verificables, ya que estaban motivados emocionalmente y se basaban en las opiniones de los usuarios sobre los problemas. Por lo tanto, no podrían etiquetarse como que contienen o posiblemente contienen información errónea/desinformación.

Estos hallazgos podrían ser diferentes si los creadores de contenido y los comentaristas de video integraran declaraciones de hecho o "afirmaciones factibles" que pudiéramos cotejar con fuentes confiables y autorizadas.

Identificar diversos idiomas, argot y jerga en TikTok

Algunos verificadores de hechos e investigadores han notado anteriormente que los diversos idiomas y dialectos en la región han dificultado la verificación de hechos para las agencias locales.

En este estudio, también descubrimos que la jerga dificulta el seguimiento de la información errónea/desinformación política en TikTok, incluso cuando analizamos el contenido subido en nuestra lengua materna.

Factores como las brechas generacionales y la falta de conocimiento de la jerga y la jerga de moda que utilizan los creadores de contenido y los usuarios no deben subestimarse al verificar el contenido de la plataforma. Sin duda, esto también será un problema para los mecanismos de verificación de hechos impulsados ​​por IA.

Difícil para todos

Durante nuestra investigación, nos dimos cuenta de que rastrear información errónea en la plataforma puede ser un poco más desafiante para el equipo de investigación y la gente común.

A menos que sea un científico de datos con la capacidad de codificar la API de Python para recopilar datos, el raspado de datos en TikTok requeriría trabajo manual.

Para este proyecto, nuestro equipo optó por lo último, considerando que la mayoría de nuestros miembros no estaban equipados con habilidades de ciencia de datos. Realizamos un seguimiento de la información errónea en la plataforma mediante el mapeo manual de hashtags relevantes a través de la función de búsqueda de TikTok.

Una desventaja que observamos al usar esta estrategia es que puede llevar mucho tiempo debido a las limitaciones de la función de búsqueda.

Por un lado, la pestaña Descubrir de TikTok permite a los usuarios ordenar los resultados solo según la relevancia y/o el número total de Me gusta. No pueden ordenar los resultados por el número total de vistas, acciones compartidas y/o comentarios.

También permite filtrar los resultados por fecha de carga, pero solo durante los últimos seis meses. Esto dificulta la búsqueda de datos más antiguos, como en nuestro caso.

Como tal, tuvimos que filtrar manualmente las entradas para encontrar videos relevantes con la mayor cantidad de vistas o la mayor cantidad de interacciones cargadas dentro del período de monitoreo elegido.

Esto hizo que el proceso fuera bastante abrumador, especialmente para los hashtags que generaron miles (o más) de videos de TikTok.

TikTok debería pensar en mejorar su plataforma para permitir a los usuarios filtrar y clasificar videos en los resultados de búsqueda. Específicamente, deberían poder ordenar por número de vistas y/o interacciones y la fecha de carga personalizada. Las personas interesadas y los verificadores de hechos podrían entonces rastrear la información errónea/desinformación política de manera más eficiente.

Esto ayudaría a TikTok a estar menos contaminado con información falsa, ya que más personas tendrían los medios para monitorear la información errónea/desinformada de manera eficiente. Eso podría complementar los esfuerzos existentes del propio equipo de verificación de hechos de TikTok.