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El problema de las noticias falsas: detección y contramedidas

En el XV Seminario Hispano-Mexicano de Biblioteconomía y Documentación, celebrado en la Ciudad de México, en el Instituto de Investigaciones Bibliotecológicas, se ha abordado el tema “Verdad y Falsedad en la Información”. Una temática muy conveniente teniendo en cuenta la gran repercusión de las noticias falsas en los medios de comunicación. Esto es debido al poder de influencia de las noticias falsas, sus implicaciones en las revistas depredadoras, las investigaciones científicas fraudulentas, la falta de transparencia en los procesos electorales, entre otras cuestiones.

El objeto del trabajo presentado es el esclarecimiento de las influencias, motivaciones e hipótesis que están detrás de las noticias falsas, el análisis de los métodos de detección y sus debilidades o contramedidas. En concreto, las noticias falsas tienen un 70% más de probabilidades de ser compartidas y creídas que una noticia legítima o verídica (Vosoughi, S.; Roy, D.; Aral, S., 2018). Este dato, demuestra que un alto porcentaje de las noticias consumidas son falsas o imprecisas. Para su consecución, se utilizan textos cortos, titulares impactantes, recursos lingüísticos, exageraciones, hipérboles y cualquier otro medio que apele a las emociones y sentidos primarios del lector. Las noticias falsas, generan dopamina, una sustancia que segrega el hipotálamo como resultado de un estímulo satisfactorio. Esto significa que las noticias falsas generan adicción. La misma adicción que crean las notificaciones de las redes sociales, o el teléfono inteligente. De todo ello, se puede deducir que la noticia falsa es fácilmente asimilable y puede provocar una dependencia, de gran utilidad para los fines manipuladores de distintos actores.

La guerra económica y las noticias falsas

Sin embargo, las noticias falsas tienen una aplicación evidente en la guerra económica moderna. Esto es que las noticias e informaciones publicadas en las redes sociales, pueden ayudar a predecir los movimientos bursátiles en el corto plazo (Chen, R.; Lazer, M. 2013). Ello puede ser aprovechado por los bots de inversión de alta frecuencia, también conocidos como HFT (Hight Frequency Trading), que basan en parte su algoritmo de decisión, en torno a este tipo de informaciones. Dicho de otra forma, las decisiones automáticas de inversión pueden variar en función de los contenidos que recibe el programa informático. Por consiguiente, las noticias falsas pueden cambiar la tendencia de los mercados y provocar importantes pérdidas. Es el caso de los “Flash Crash” bursátiles, que coincidieron con el periodo de la crisis financiera mundial a partir del año 2008. Se observó, que la contaminación de los ecosistemas informativos, provocaba pérdidas cuantiosas en las bolsas y mercados (Lin, T. C. 2016). Si a todo ello se une, que las noticias falsas también pueden afectar a los procesos electorales, como por ejemplo los celebrados en Estados Unidos en 2016 (Allcott, H.; Gentzkow, M., 2017), se llega a la conclusión de que las noticias falsas tienen una mayor alcance e influencia de lo que originalmente se podría pensar.

Las noticias falsas y su influencia en el comportamiento

La influencia de las noticias falsas es debida en gran medida al mejor conocimiento de las personas y su comportamiento. A ello ha contribuido, el uso masivo de las redes sociales, que almacenan la información personal del usuario, como por ejemplo su ubicación, localizaciones frecuentes, etnia, género, nivel educativo, ingresos, hábitos de consumo, intereses y aficiones, condición civil, filiación política, ideologías, dieta informativa, etc. Con esta información es posible segmentar y clasificar a los usuarios, para el diseño de mensajes y discursos a medida, que influirán sin duda en sus opiniones. También se produce un efecto de delegación de la opinión crítica o bien confianza en la opinión del grupo. Dicho de otra forma, una noticia difundida en las redes sociales, puede ser valorada por terceros usuarios y ello suponer el razonamiento compartido del grupo, sin que ello suponga un análisis y contraste de la información. Esto plantea también el problema de la credibilidad o confianza de las fuentes de información.

  • Allcott, H., & Gentzkow, M. (2017). Social media and fake news in the 2016 election. Journal of Economic Perspectives, 31(2), 211-36.
  • Chen, R., & Lazer, M. (2013). Sentiment analysis of twitter feeds for the prediction of stock market movement. stanford. edu. Retrieved January, 25, 2013.
  • Lin, T. C. (2016). The new market manipulation. Emory LJ, 66, 1253.
  • Vosoughi, S., Roy, D., & Aral, S. (2018). The spread of true and false news online. Science, 359(6380), 1146-1151.

Lea el artículo completo en http://eprints.rclis.org/33171/

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