Todo empieza con un supercontagiador y se expande a través de una red de interacciones y contactos. Aquellos expuestos previamente pueden solo experimentar efectos leves. Se trata de la propagación contagiosa de las noticias falsas y la desinformación, es decir, información errónea que tiene la intención de engañar.
Nicholas Rabb, estudiante de informática en la Escuela de Ingeniería Tufts y autor principal de un estudio que bajo el título Cognitive cascades: How to model the spread of fake news junto a su equipo han desarrollado un modelo informático que refleja como la información falsa se propaga en la vida real, un trabajo que según los investigadores «podría brindar información sobre cómo proteger a las personas de la actual pandemia de noticias falsas y desinformación que amenaza la salud pública y la salud de la democracia».
Muchos de los científicos que estudian el fenómeno de la desinformación en la sociedad adoptan para sus estudios un enfoque epidemiológico en el que la expansión de una información errónea o falsa en las redes sociales se asemeja al modo en que una enfermedad se disemina en el mundo real. La mayoría de esos modelos, sin embargo, tratan a las personas en las redes como si todos aceptaran por igual cualquier nueva creencia que les transmiten sus contactos. Lo verdaderamente interesante del trabajo de los investigadores de Tufts, es que introducen en su modelo la noción de que las creencias preexistentes de las personas pueden influir fuertemente en el modo en que estas aceptan una nueva información.
Luego, el modelo recreó una extensa red de personas virtuales, así como fuentes institucionales que originan gran parte de la información que se disemina en cascada a través de la red y que en la vida real podrían representar a los medios de comunicación, instituciones, gobiernos o personas influyentes en las redes sociales: los súperdifusores de información.
El modelo partió de una fuente institucional inyectando la información a la red, y los investigadores pudieron comprobar que si una persona recibe información cercana a sus creencias, por ejemplo, enmarcada en un nivel 5 en comparación con su creencia de nivel 6, esta tendría una mayor probabilidad de actualizar esa creencia a un 5. No obstante, si la información difiere mucho de las creencias previas del receptor, digamos que un 2 en comparación con respecto a un 6, es muy probable que esta información fuera rechazada por completo por el receptor produciendo un mayor apego a su creencia preestablecida.
También descubrieron que otros factores, como la proporción de contactos que se posicionan en distintos lugares del espectro de una idea -lo que es conocido como presión social- o el nivel de confianza en la fuente, pueden influir del mismo modo en cómo las personas actualizan sus creencias. Es de esta manera que el modelo en red de las interacciones de toda la población proporcionaría una imagen más real del poder de propagación y permanencia de la información falsa.
En conclusión, debido a la cantidad de información que fluye por internet actualmente, debemos estar atentos y seleccionar la formación que nos creemos para evitar caer en las noticias falsas, tan presentes hoy en día.
Fuentes: https://www.nationalgeographic.com.es/ciencia/virus-llamado-desinformacion_17756
El Juvenil 