Todos, poco o mucho, hemos oído hablar de las fake news desde que Donald Trump y otros políticos han generalizado el uso de este término en sus declaraciones. La traducción que más se acerca sería "noticias fabricadas o ficticias", es decir, noticias inventadas para conseguir una respuesta determinada en el receptor, y que habría que diferenciar de las noticias falsas (false news), en las que no hay —o no se conoce— la intencionalidad. Hoy hablaremos de cómo este tipo de noticias se extienden por nuestras redes sociales, de punta a punta del mundo, porque quizás no somos conscientes del todo, pero internet y las redes sociales son inmediatas y nos comunican, pero también queda constancia de todos los movimientos que hacemos. Nuestras búsquedas en internet, nuestros "me gusta" o "no me gusta" en Facebook o Instagram, y nuestros tuits en Twitter, todo queda registrado. Datos, millones de millones de datos, entre todos generamos big data continuamente. Y estos datos "hablan", si se analizan, son un reflejo de nosotros, de nuestra sociedad, de qué nos gusta y nos emociona, o qué despreciamos y condenamos.
Dos artículos publicados en la revista Science de esta semana justamente hablan de esta cuestión. Uno de los grupos de investigación ha pedido los datos a Twitter desde que empezó el año 2006 hasta el 2017, para analizar el destino de 126.000 tuits, los cuales han sido recibidos por unos 3 millones de personas y retuiteados más de 4,5 millones de veces. Los han clasificado por temas: política, leyendas urbanas, terrorismo, ciencia, desastres naturales, economía y entretenimiento. Y muy importante, han estudiado la dinámica de expansión y éxito en la red según si la noticia era verdad o mentira. ¿Falso o cierto? Estas dos son las categorías en que seis agencias diferentes han juzgado cada tuit haciendo dos montones: las historias que son verdaderas y las que son falsas. ¿Y qué creéis que tuiteamos más?
La gran ventaja de los rumores con respecto a las noticias reales es que no hace falta que sean contrastados y ciertos; cuanto más chocantes, cuanto más "morbo" tienen, más nos llaman la atención y, por lo tanto, también mucho más probable es que lo comentemos a la gente que nos rodea
Los resultados quizás no nos tendrían que sorprender tanto. A los humanos siempre nos han gustado los rumores, y la gran ventaja de los rumores con respecto a las noticias reales es que no hace falta que sean contrastados y ciertos; cuanto más chocantes, cuanto más "morbo" tienen, más nos llaman la atención y, por lo tanto, también mucho más probable es que lo comentemos a la gente que nos rodea, haciendo partícipes a nuestra red social. Así que cuando, en este estudio, los investigadores analizan el big data de tuits de Twitter y sus redes de distribución, encuentran que las noticias falsas se extienden mucho más rápidamente, llegan a mucha más gente, generan más comentarios y retuits, duran mucho más y llegan más lejos que las noticias ciertas, sobre todo, las que son de política, seguidas de las leyendas urbanas (las cuales son certificadamente falsas, como por ejemplo, el supuesto peligro de la vacunación a los niños). Los tuits ciertos tardan seis veces más tiempo en llegar a 1.500 personas que los tuits falsos. ¡Los tuits con más éxito (todos ellos falsos) se distribuyeron a más de 100.000 personas! ¿Os imagináis lo que eso quiere decir en términos de manipulación de la información?
Podríamos pensar que este éxito de los tuits falsos, en general, se debe al hecho de que los hace gente muy conocida, con muchos seguidores y que tienen mucha influencia mediática. Pero los autores demuestran que eso no es así, porque la gente con más seguidores suele ser gente relativamente informada y que tiene información contrastada, y que intentan modular sus opiniones para no perder a sus seguidores. Hacen un estudio de los bots (es decir, perfiles automatizados que no corresponden a ninguna persona, sino que son como "robots" que intentan manipular la opinión), y resulta que tampoco son los bots quienes causan el sesgo hacia las noticias falsas. Lo que estos datos nos indican es que hay un componente que es intrínsecamente humano, y que las noticias ciertas no nos gustan tanto porque en general, las prevemos y esperamos. Mayoritariamente, nos atrae lo que es muy nuevo y rompedor, que nos sorprende, nos indigna y nos afecta, y aquí las noticias falsas ganan. Y, en cambio, no somos tan proclives a hacer caso ni transmitir las noticias que no nos sorprenden porque ya las conocemos. Seguro que los sociólogos tienen alguna cosa que decir. De hecho, el segundo artículo en Science, justamente enfoca su análisis en cómo y por qué se extienden las fake news. Una excelente reflexión que remarca la tendencia que tenemos los humanos de querer escuchar sólo a los que piensan como nosotros y obviar aquel pensamiento que entra en contradicción con nuestras creencias. Así, dan más crédito a las noticias que encajan con ideas preconcebidas, y las retuitearemos y transmitiremos dentro de nuestro propio grupo, como ahora pasó durante las pasadas elecciones en los EE.UU. entre los seguidores de Trump a cada tuit de su líder, aunque fuera una noticia falsa. Imaginad qué panorama, conscientemente o no (y no hay que ir a los Estados Unidos para encontrar ejemplos), hay quien es partidario de "miente, que algo queda" y llena las redes sociales de mentiras, o tilda noticias reales como fake news, sabiendo que sus seguidores retuitearán un mensaje sesgado y no contrastado. Como dicen varios investigadores, la manipulación de las noticias en redes sociales de todo tipo se está convirtiendo en un problema global y puede alterar la percepción social y, evidentemente, influir en las decisiones políticas y económicas.
Quizás el análisis masivo de datos permitirá algún día encontrar patrones de comportamiento de la sociedad, que permita inferir y prever cómo podemos reaccionar cada uno de los grupos sociales a estímulos concretos
No os penséis que los datos de las redes sociales son invisibles, son datos que se pueden utilizar en estudios científicos para entender y prever las tendencias de la sociedad. Por ejemplo, los datos de Twitter son accesibles, y hay investigadores con experiencia en el análisis de sistemas complejos que, aplicando algoritmos matemáticos de redes (muy similares a los algoritmos que se utilizan para explicar las epidemias causadas por la infección de virus como el Ébola o el Zika) pueden interpretar gráficamente la respuesta social a un suceso determinado de forma espaciotemporal. Siguiendo determinadas etiquetas (hashtags) y visualizando los tuits, retuits y contra-tuits se generan gráficos impresionantes, de una belleza estética inesperada. Será imposible que no admiréis las redes que podéis encontrar en blogs como el de Enredados 1-O, generadas a partir de tuits en determinados momentos de efervescencia política, y que reflejan el mensaje político que entre todos generamos. Las redes que resultan son, a veces, totalmente inesperadas, y el análisis de la imagen de la red que os adjunto demuestra que un tuit inicial hablando de hispanofobia por un miembro del partido que gobierna en el Estado, puede acabar generando una red de respuestas que pierda el control y decante totalmente el mensaje final.
Igualmente, cuando hay personajes muy potentes que polarizan la respuesta a los medios, como por ejemplo, el presidente Trump, los tuits generan redes con núcleos de agrupaciones de seguidores y detractores, muy separados ideológicamente pero que se intercambian múltiples mensajes, como se analiza en este otro blog.
Estamos inmersos en un mundo donde los datos están por todas partes. Estos datos contienen una cantidad de información muy grande y permiten hacer un dibujo que refleja la realidad social. Para aquellos que nos gusta la ciencia-ficción, no es demasiado difícil imaginar un mundo donde no se puede ni leer ni opinar sin que un Gran Hermano (digamos Facebook o Google) no lo pueda saber todo, igual que el mundo imaginado por George Orwell en su libro 1984. Por otra parte, quizás el análisis masivo de datos permitirá algún día encontrar patrones de comportamiento de la sociedad, que permita inferir y prever cómo podemos reaccionar cada uno de los grupos sociales a estímulos concretos (sean fake news o no), diseñados para generar una respuesta determinada y haciendo real la psicohistoria de la Primera Fundación de Isaac Asimov.