Un equipo de investigadores del Centro para un Público Informado de la Universidad de Washington descubrió que los administradores de plataformas de redes sociales podrían reducir drásticamente la difusión de información errónea en sus sitios al combinar solo unas pocas medidas simples. En su artículo publicado en la revista Nature Human Behavior, el grupo usó datos de Twitter asociados con las elecciones presidenciales de 2020 para crear un modelo capaz de predecir la difusión de información errónea. Los editores de Nature Human Behavior también han publicado un breve resumen de los hallazgos del grupo en la misma edición de la revista.

En los últimos años, las personas y las organizaciones han reconocido el peligro de la desinformación viral en las plataformas de redes sociales:los tuits y las publicaciones que hacen afirmaciones falsas sobre las vacunas contra el COVID-19, por ejemplo, llevaron a millones de personas a negarse a vacunarse, prolongando la pandemia. Debido a tales peligros, los administradores de las plataformas de redes sociales se han visto presionados para reducir la difusión de información errónea. Han respondido tomando medidas como prohibir a los malos actores, eliminar publicaciones engañosas o agregar advertencias. Pero los investigadores de este nuevo estudio sugieren que, si bien tales medidas han tenido cierto éxito, finalmente fallan porque tienden a ver rendimientos decrecientes. Sugieren que un mejor enfoque es combinar varias medidas.

Para descubrir la mejor manera de combatir la propagación de información errónea, los investigadores obtuvieron datos de Twitter para el período del 1 de septiembre al 15 de diciembre de 2020. Examinaron los datos y extrajeron 23 millones de tuits relacionados con las elecciones presidenciales de EE. UU. Luego usaron software para encontrar los que condujeron a eventos virales. Luego, los investigadores crearon un modelo similar a los utilizados por los epidemiólogos para predecir la propagación de enfermedades. Luego usaron el modelo para aislar escenarios que condujeron a la difusión de información y, por extensión, a la difusión de información errónea. Pudieron ver que aplicar todas las herramientas disponibles para los administradores del sitio al mismo tiempo funcionaba mejor para reducir la difusión de información errónea.

Los investigadores sugieren que los sitios como Twitter podrían retrasar la propagación de información errónea eliminándola tan pronto como se identifique, suspendiendo a los infractores reincidentes y colocando advertencias en las publicaciones que no son lo suficientemente malas como para eliminarlas pero que aún podrían plantear problemas, todo al mismo tiempo. Mismo tiempo. Al combinar estas medidas, los investigadores sugieren que la información errónea podría reducirse en dichos sitios en aproximadamente un 53 %.