el Sol noticias ahora también está en MastodonLa Universidad Politécnica de Valencia (UPV) ha puesto en marcha una investigación que concluye en un sistema de alerta temprana que facilita detectar aquellos contenidos potencialmente engañosos que entrañan un alto número de probabilidades de hacerse virales.
Si Identificar una información falsa antes de que alcance una difusión masiva es uno de los principales desafíos para los periodistas y los equipos de verificación durante una emergencia, el objetivo es claro: intervenir antes de que su circulación se multiplique.
Según inserta laboratoriodeperiodismo.org, de la Fundación Luca de Tena, la herramienta no pretende sustituir la verificación periodística, “sino establecer qué mensajes deben comprobarse primero cuando el volumen de información supera la capacidad de respuesta de los profesionales”. El sistema, denominado Disinformation Diffusion Virality Risk Index (DDVRI), combina el análisis del riesgo de desinformación con la estimación de su posible alcance en redes sociales.
Preocupados como debemos andar todos con la desinformación galopante y con los enormes daños que ésta conlleva para el universo de la comunicación y para la democracia misma, este asunto interesa sobremanera. Así, ya sabemos que la modalidad de investigación de la UPV examina los datos disponibles durante las primeras fases de circulación de un mensaje. “Entre ellos figuran el contenido del texto, las características de quien lo publica, la velocidad con la que se comparte y la estructura de su propagación. A partir de estas señales, calcula el riesgo factual y la probabilidad de una amplia difusión, y genera una clasificación que permite establecer prioridades de verificación”, señala la información de laboratoriodeperiodismo.org.
Los primeros resultados acreditan que el sistema puede concentrar entre sus alertas prioritarias una proporción de contenidos peligrosos tres veces superior a la media. Para comprobarlo, los investigadores utilizaron PHEME, una base de datos de conversaciones y rumores difundidos en Twitter durante acontecimientos de actualidad. El modelo analizó las primeras seis horas de actividad para estimar qué publicaciones alcanzarían una elevada circulación durante las 72 horas siguientes.
La experiencia arrojó datos tan interesantes como inquietantes. Conviene reparar en ellos. Así, entre los cincuenta mensajes que encabezaban la clasificación de cada acontecimiento, la presencia de contenidos que combinaban riesgo de desinformación y alta difusión fue aproximadamente tres veces superior a la proporción de estos casos en el conjunto estudiado.
Claro: es natural preguntarse por la utilidad del sistema. Y en efecto, la primera de todas sería ayudar a las redacciones, agencias de verificación y administraciones públicas a reducir el tiempo de reacción ante informaciones potencialmente peligrosas. Se cita como ejemplo la dana de Valencia de hace dos años (2024), durante la que circularon numerosos rumores y afirmaciones falsas, algunas de ellas en medios de comunicación relevantes.
Juan José Climent Ferrer, uno de los investigadores responsables del proyecto, ha explicado en la Cadena de Ondas Populares Españolas (COPE) que “las primeras seis horas de una crisis resultan especialmente importantes por la cantidad de información que se genera y la rapidez con la que circula”. El investigador ha insistido en que el objetivo no es reemplazar a los verificadores, sino facilitar una respuesta más temprana.
Hay que precisar, según las fuentes consultadas, que por ahora, los resultados proceden de evaluaciones experimentales con bases de datos existentes, por lo que todavía no acreditan su eficacia en una emergencia real. Tampoco se trata de una herramienta que determine automáticamente si una noticia es verdadera o falsa, ni que tome decisiones sobre la eliminación de contenidos. La comprobación y cualquier actuación posterior siguen correspondiendo a profesionales.
Según ha adelantado Climent en la COPE, una de las posibilidades de desarrollo futuro consiste en incorporar un semáforo de veracidad, con indicadores rojos, amarillos y verdes, que permita trasladar las evaluaciones a una herramienta comprensible para la ciudadanía. Esta funcionalidad todavía no forma parte de la aplicación inicial, centrada en anticipar riesgos y facilitar el trabajo de los equipos de verificación.
