Pantalla de politoscopio que muestra las cuentas de Twitter que comentaron el escándalo de Penelopegate. Cuanto más roja es una cuenta, cuantos más tweets haya publicado sobre este tema. Crédito:CNRS / ISC-PIF - Chavalarias D, Gaumont N, Panahi M. 2018.
Los investigadores del CNRS y EHESS analizaron casi 60 millones de tweets políticos publicados durante las elecciones presidenciales de 2017 en Francia. Señalaron que las noticias falsas señaladas por el sitio web de verificación de datos Le Monde Decodex representaban solo el 0,1 por ciento de todo el contenido de Twitter. y que el 73 por ciento de la información falsa fue difundida por dos comunidades políticas. Sus hallazgos se publican en MÁS UNO (19 de septiembre de 2018).
Las redes sociales se han convertido en una importante herramienta de comunicación para los partidos políticos durante las campañas electorales. Para las elecciones presidenciales francesas de 2017, un equipo de investigadores del Institut des Systèmes Complexes (CNRS) y el Centro de Análisis Social y Matemáticas (CNRS / EHESS) liderado por David Chavalarias desarrolló el Politoscopio, herramienta que permite analizar en tiempo real la actividad de las comunidades políticas y la circulación de información dentro de la red Twitter.
El equipo utilizó el politoscopio para realizar un seguimiento de las interacciones entre 2,4 millones de cuentas de Twitter durante el período de la campaña (junio de 2016 a mayo de 2017). Estas cuentas generaron 60 millones de tweets con temas políticos. Los investigadores primero demostraron que era posible identificar las comunidades políticas con extrema precisión y estudiar su desarrollo en tiempo real. Por ejemplo, monitorearon la distancia tomada por una parte del campo pro-Sarkozy con respecto a la comunidad de Fillon unos días antes del escándalo de Penelopegate.
El equipo recolectó apenas 5, 000 tweets (es decir, 0.081 por ciento de todos los considerados) vinculados a contenido identificado como noticias falsas por los verificadores de hechos de Le Monde Décodeur. Por eso, los investigadores no detectaron un tsunami de noticias falsas en Twitter "aunque creen que estas cifras están subestimadas.
Pantalla de politoscopio que muestra el panorama político tres meses antes de la primera ronda de votación de las elecciones presidenciales (arriba) y a lo largo de 2017 (abajo). Las comunidades políticas se distinguen por el color. Se han etiquetado los nodos de cuentas de Twitter asociados a los principales candidatos presidenciales. Usando el mapa de afiliaciones políticas como capa base, las cuentas que difunden noticias falsas están resaltadas en amarillo, mientras que aquellos que desacreditan tal información falsa son de color verde. Crédito:CNRS / ISC-PIF - Chavalarias D, Gaumont N, Panahi M. 2018.
Basando su investigación en la lista de noticias falsas de Le Monde y las observaciones de los 200, 000 cuentas de Twitter afiliadas a comunidades políticas, El equipo de Chavalarias estudió el papel de estas comunidades en la difusión de información falsa y la medida en que esas noticias falsas ganaron terreno entre los 2 millones de cuentas, denominadas colectivamente como el "mar", que no estaban vinculadas a una comunidad política. pero que publicaron tweets políticos con diferente frecuencia.
Según los análisis de los investigadores, El 50,75 por ciento de las noticias falsas fueron tuiteadas por la comunidad de Fillon; y 22,21 por ciento, por la comunidad de Le Pen. Por lo tanto, estos dos grupos representaron la gran mayoría de las noticias falsas que circulan dentro de la red Twitter. También debe tenerse en cuenta que solo el 18,9 por ciento de las noticias falsas fueron difundidas por usuarios de Twitter en el "mar, "aunque estos mismos usuarios produjeron el 43 por ciento de los 60 millones de tweets recopilados.
Este estudio no hizo distinción entre las cuentas afiliadas oficialmente a una comunidad y las de militantes o "trolls" que potencialmente buscan influir en una comunidad objetivo a través de sus interacciones con ella. Pero al analizar el fenómeno de las noticias falsas, ofrece una mejor comprensión de los mecanismos y los intereses en juego.
