¿Le gustaría librar a Internet de noticias políticas falsas y desinformación? Entonces considere usar, sí, crowdsourcing.
Así es. Un nuevo estudio realizado por un profesor del MIT muestra que los juicios de colaboración colectiva sobre la calidad de las fuentes de noticias pueden marginar efectivamente las noticias falsas y otros tipos de información errónea en línea.
"Lo que descubrimos es que, si bien hay desacuerdos reales entre los demócratas y los republicanos con respecto a los principales medios de comunicación, básicamente todos, demócratas, republicanos y verificadores de hechos profesionales, están de acuerdo en que no se puede confiar en los sitios falsos e hiperpartidistas", dice David Rand, un erudito del MIT y coautor de un nuevo artículo que detalla los resultados del estudio.
De hecho, utilizando un par de encuestas de opinión pública para evaluar 60 fuentes de noticias, los investigadores descubrieron que los demócratas confiaban más en los medios de comunicación que los republicanos, con la excepción de Fox News, en la que los republicanos confiaban mucho más que los demócratas.Pero cuando se trata de sitios menos conocidos que venden información falsa, así como sitios web políticos "hiperpartidarios" los investigadores incluyen a Breitbart y Daily Kos en esta categoría, tanto demócratas como republicanos muestran un desprecio similar por tales fuentes.los sitios alternativos fueron bajos en general. Por ejemplo, en una encuesta, cuando se les pidió a los encuestados que dieran una calificación de confianza de 1 a 5 para los medios de comunicación, el resultado fue que los sitios web hiperpartidistas recibieron una calificación de confianza de solo 1,8 de republicanos y demócratas; falsolos sitios de noticias recibieron una calificación de confianza de solo 1.7 de los republicanos y 1.9 de los demócratas. Por el contrario, los principales medios de comunicación recibieron una calificación de confianza de 2.9 de los demócratas, pero solo 2.3 dem republicanos;Fox News, sin embargo, recibió una calificación de confianza de 3.2 de los republicanos, en comparación con 2.4 de los demócratas.
El estudio agrega un giro a un tema de alto perfil. Las noticias falsas han proliferado en línea en los últimos años, y los sitios de redes sociales como Facebook han recibido fuertes críticas por darles visibilidad. Facebook también se vio obligado a rechazar un plan de enero de 2018 parapermita que los lectores califiquen la calidad de las fuentes de noticias en línea, pero el estudio actual sugiere que este enfoque de crowdsourcing podría funcionar bien, si se implementa correctamente.
"Si el objetivo es eliminar contenido realmente malo, esto en realidad parece bastante prometedor", dice Rand.
El documento, "Lucha contra la desinformación en las redes sociales utilizando juicios de calidad de fuente de noticias de crowdsourcing", se publica en Actas de la Academia Nacional de Ciencias s. Los autores son Gordon Pennycook de la Universidad de Regina y Rand, profesor asociado en la MIT Sloan School of Management.
¿Para promover o silenciar?
Para realizar el estudio, los investigadores realizaron dos encuestas en línea que tuvieron aproximadamente 1,000 participantes cada una, una en la plataforma Mechanical Turk de Amazon y otra a través de la herramienta de encuestas Lucid. En cada caso, se pidió a los encuestados que calificaran su confianza en 60 medios de noticias, aproximadamente un tercio de los cuales eran fuentes principales de alto perfil.
Los participantes de la segunda encuesta tenían características demográficas similares a las del país en general, incluida la afiliación partidista. Los investigadores consideraron a los republicanos y demócratas por igual en la encuesta para evitar cualquier percepción de sesgo. Esa encuesta también midió las evaluaciones de la audiencia generalcontra un conjunto de juicios de verificadores de hechos profesionales, para ver si los juicios de un público más amplio eran similares a las opiniones de investigadores experimentados.
Pero si bien los demócratas y los republicanos consideraban los medios noticiosos de manera diferente, ese desajuste basado en los partidos desapareció en gran medida cuando se trataba de otros tipos de sitios de noticias, donde, como dice Rand, "en general no encontramos que la gente estuviera realmente cegadapor su partidismo "
En este sentido, los republicanos confiaron en MSNBC más que en Breitbart, a pesar de que muchos de ellos lo consideraron como un canal de noticias de izquierda. Mientras tanto, los demócratas, aunque confiaron en Fox News menos que cualquier otra fuente de noticias, confiaron más que la izquierda-almacenados hiperpartidistas como Daily Kos.
Además, debido a que los encuestados generalmente desconfiaban de los sitios web más marginales, hubo un acuerdo significativo entre la audiencia general y los verificadores de datos profesionales. Como señalan los autores, esto también desafía las afirmaciones sobre los verificadores de hechos que tienen fuertes sesgos políticos.
Eso significa que el enfoque de crowdsourcing podría funcionar especialmente bien para marginar historias de noticias falsas, por ejemplo, al construir juicios de audiencia en un algoritmo que clasifique las historias por calidad. Sin embargo, el crowdsourcing probablemente sería menos efectivo si un sitio de redes sociales intentara construirconsenso sobre las mejores fuentes de noticias e historias.
¿Dónde falló Facebook: familiaridad?
Si el nuevo estudio de Rand y Pennycook rehabilita la idea de los juicios de fuentes de noticias de crowdsourcing, su enfoque difiere del plan establecido para Facebook para 2018 en un aspecto crucial. Facebook solo permitiría a los lectores que estaban familiarizados con una fuente de noticias dada dar calificaciones de confianza.
Pero Rand y Pennycook concluyen que este método de hecho generaría un sesgo en el sistema, porque las personas son más escépticas sobre las fuentes de noticias con las que están menos familiarizados, y probablemente haya una buena razón por la cual la mayoría de las personas no están familiarizadas con muchos sitios que funcionannoticias falsas o hiperpartidistas.
"Las personas que están familiarizadas con las noticias falsas son, en general, las personas a las que les gustan las noticias falsas", dice Rand. "Esas no son las personas a las que quieres preguntar si confían en ellas".
Por lo tanto, para que los juicios de crowdsourcing sean parte de un algoritmo de clasificación en línea, puede que tenga que haber un mecanismo para usar los juicios de los miembros de la audiencia que no están familiarizados con una fuente determinada. O, mejor aún, sugiera, Pennycook y Rand, mostrandolos usuarios prueban el contenido de cada medio de noticias antes de que los usuarios produzcan calificaciones de confianza.
Por su parte, Rand reconoce un límite para la generalización general del estudio: la dinámica puede ser diferente en países que tienen tradiciones más limitadas de libertad de prensa.
"Nuestros resultados pertenecen a los EE. UU., Y no tenemos idea de cómo se generalizará esto a otros países, donde el problema de las noticias falsas es más grave que aquí", dice Rand.
En total, dice Rand, también espera que el estudio ayude a las personas a mirar el problema de las noticias falsas de Estados Unidos con algo menos que desesperación total.
"Cuando la gente habla de noticias falsas y desinformación, casi siempre tienen conversaciones muy sombrías sobre cómo todo es terrible", dice Rand. "Pero gran parte del trabajo que Gord [Pennycook] y yo hemos estado haciendo ha resultado produciruna visión mucho más optimista de las cosas "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Tecnología de Massachusetts . Original escrito por Peter Dizikes. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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