Cómo convierten noticias veraces en mentiras: los científicos desenmascaran una ingeniosa estrategia de desinformación

Un nuevo estudio científico ha puesto patas arriba los mitos habituales sobre la lucha contra las noticias falsas. Resulta que las «armas de desinformación masiva» pueden ser no solo sitios sospechosos y blogueros desconocidos, sino también medios de comunicación consolidados. Los científicos han descubierto que los usuarios de redes sociales especializados en difundir información falsa comparten activamente artículos con titulares llamativos, incluso de medios prestigiosos. Una verdad sacada de contexto se convierte en el argumento perfecto para las noticias falsas, y quienes no son precisamente ciudadanos ejemplares saben aprovecharlo.

La revista Nature Human Behaviour ha publicado un estudio en el que los sociólogos demuestran que cada vez es más difícil limitarse a vigilar las fuentes «malas». En internet no existe una frontera nítida entre lo inventado y lo real. Cualquier historia auténtica publicada por un medio serio puede sacarse de contexto y venderse con otro envoltorio. El trabajo lo dirigió Pranav Goel, de la Universidad Northeastern (Estados Unidos), junto con colegas de las universidades Duke, Harvard y Maryland.

El equipo partió de una idea sencilla: los usuarios de las redes sociales no viven de hechos aislados, sino de historias completas, a menudo al servicio de sus opiniones políticas. Su hipótesis era que, si los medios prestigiosos publicaban material fácil de remodelar para convertirlo en nueva desinformación, las noticias falsas no tardarían en aparecer. Para comprobarlo, analizaron un enorme volumen de publicaciones en Twitter (ahora X) entre mayo de 2018 y noviembre de 2021. Contrastaron las cuentas con la base de datos de votantes estadounidenses para descartar bots y obtener información demográfica.

Primero identificaron a los seguidores más acérrimos de los sitios de noticias falsas, según las valoraciones de NewsGuard, una organización que clasifica dominios «falsos». Después trataron de averiguar qué otras publicaciones les gustaba compartir a esas mismas personas. Así encontraron artículos de medios importantes que aparecían con frecuencia «emparejados» con noticias falsas. Construyeron una red de conexiones entre esos artículos y los contenidos falsos, y calcularon un «índice de difusión conjunta» para cada publicación seria.

Los materiales con un «índice» alto aparecían masivamente entre las mismas personas que difundían desinformación. Para que el experimento fuera más riguroso, crearon un grupo de control con artículos de los mismos medios que no interesaban a los aficionados a las noticias falsas.

El siguiente paso fue analizar automáticamente el contenido mediante un programa capaz de detectar patrones narrativos (esquemas argumentales): qué ocurre, quién interviene, a quién afecta y por qué. Primero, el programa «peinó» miles de publicaciones manifiestamente falsas y frases que habían pasado por verificaciones de datos, y elaboró una lista de narrativas propias de la desinformación.

La conclusión principal: los artículos de medios prestigiosos que se «reutilizan» activamente junto con noticias falsas contienen con más frecuencia esas narrativas sospechosas, incluso cuando la línea política de la redacción es distinta y no se trata simplemente de que «los nuestros compartan lo de los nuestros». No es un sesgo casual, sino una táctica calculada.

Los autores dan un ejemplo típico: el artículo de The Washington Post «Los vacunados constituyen ahora la mayoría de las víctimas de la COVID». El dato es exacto, pero el artículo no explica que para entonces ya estaba vacunada una parte considerable de la población, por lo que el número absoluto de muertes entre los vacunados era simplemente mayor. Sin esa aclaración, se convierte en un gancho perfecto para los antivacunas, que utilizan una fuente prestigiosa para reforzar el mito de que «las vacunas no sirven».

Otra táctica consiste en rescatar noticias antiguas: por ejemplo, volver a compartir un artículo de The New York Times de 2012 sobre la validez del voto por correo. Un texto aparentemente neutral se convirtió en 2020 en una «prueba» de la teoría del fraude electoral. De repente, un enlace antiguo volvió a cobrar vida y dio legitimidad a acusaciones infundadas.

Otro hallazgo aparte: los titulares sensacionalistas. Aunque el texto explique toda la complejidad del asunto, el título llamativo pasa de inmediato a primer plano y se adapta a la noticia falsa de turno.

Un dato interesante: la audiencia de estos artículos «puente» es considerablemente más amplia que la de las noticias falsas descaradas. Quienes comparten contenidos mixtos tienen el doble de seguidores que quienes comparten solo noticias falsas. Esto significa que intentar colar narrativas erróneas manipulando medios respetables puede influir en un público mucho más amplio.

Los científicos reconocen con franqueza las limitaciones: siguieron solo los textos de los artículos, no los comentarios que los acompañaban en Twitter (X). Es posible que, en raras ocasiones, alguien compartiera una publicación para criticarla. Sin embargo, una revisión manual de una muestra indicó que esos tuits eran muy escasos; con mucha más frecuencia, el material se usaba precisamente para respaldar una visión distorsionada.

El análisis automático trabajaba a nivel de oración y podía pasar por alto matices (por ejemplo, si la refutación no aparece hasta el párrafo siguiente). El paso lógico sería analizar el contexto y las citas en las redes sociales: qué comentarios concretos se hacen y dónde se recortan o tergiversan. También convendría averiguar si las narrativas «peligrosas» aparecen solo en citas de expertos o si las formula el propio periodista.

Los autores señalan que el sistema actual de verificación de la información necesita mejoras. La verificación de datos por sí sola no basta: hay que pensar en cómo puede funcionar una historia, sobre todo su titular, fuera de su contexto original. La verdad no siempre protege frente a la manipulación.

El estudio «Usar la difusión conjunta para detectar la explotación de las noticias convencionales en la promoción de narrativas potencialmente engañosas» fue elaborado por Pranav Goel, John Green, David Lazer y Philip S. Resnik.