Investigadores de diferentes universidades han desarrollado una herramienta para analizar cómo se difunden las noticias falsas o fake news en las redes sociales.
La campaña electoral de EE.UU., en 2016, el referéndum del Brexit o la publicación de noticias sesgadas en Cataluña en 2018, son claros ejemplos de cómo la desinformación generada a través de la redes sociales es un problema que nos atañe a todos.
Por ese motivo, investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), la Universidad de Oviedo y de la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED) han empleado un modelo matemático para analizar las posibilidades de que un rumor se transmita con mayor o menor frecuencia en una red social y la influencia que la polarización de los individuos tiene en este aspecto. El estudio se encuentra publicado en la revista Mathematics and Computers in Simulation y ha llegado a conclusiones sorprendentes.
“Tomando como punto de partida un modelo de red social cuya estructura derivamos a partir de los grupos de Whatsapp de estudiantes, los resultados mostraron que la presencia de sólo un 1% de bots o de individuos acríticos, puede bajar en un 20% el tiempo necesario para que una noticia llegue a la mitad de la población conectada a una red social”, explica Jesús San Martín, investigador de la Escuela Técnica Superior de Ingenería y Diseño Industrial de UPM.
Los investigadores también usaron su modelo para ajustar datos empíricos publicados de propagación de bulos en Whatsapp. En el caso analizado, su modelo predice que una noticia llegaría a la mitad de la población en menos de 6 días, y alcanzaría al 99 % de la red en 3 meses y medio.
¿Rumores tradicionales o Fake news intencionadas?
“Disponer de herramientas como la que hemos desarrollado para inferir los mecanismos de propagación de estas noticias y diferenciar los “rumores de toda la vida” de las fake news programadas intencionadamente para atacar a nuestra sociedad es, ahora más que nunca , de gran transcendencia social”, explica Jesús San Martín.
Teniendo en cuenta esta diferencia, los autores simularon la propagación de un rumor en función de tres parámetros característicos de una red social: la probabilidad de que un individuo conozca el rumor desde el principio, la probabilidad de que un individuo no polarizado que recibe la información la comparta con sus contactos y grupos, y la proporción de la población formada por individuos polarizados (acríticos con el contenido de la noticia ) o bots (programa informático que efectúa automáticamente tareas reiterativas) que difunden el rumor automáticamente nada más recibirlo.
Esta investigación tiene dos objetivos claros: por un lado, descubrir la ley que rige la evolución de la propagación de un rumor en una red social y calcular el tiempo que tarda en llegar a los usuarios conectados a la red ese rumor. Por otro, detectar la presencia de grupos de bots o individuos acríticos.
Los resultados de este estudio han dado lugar a una herramienta analítica que arroja luz sobre lo que está sucediendo en la red social a partir de cómo evoluciona en ella el rumor y del comportamiento de los individuos en relación a la transmisión de este.