Estudio: en Twitter, es mejor que verifiques a tu tío loco que a un completo extraño

Un nuevo estudio ha encontrado lo que muchos de nosotros siempre hemos pensado que es cierto: es más probable que aceptemos la corrección de personas que conocemos que de extraños.

los estudio , realizado por investigadores de las universidades de Cornell, Northeastern y Hamad Bin Khalifa, analizó las correcciones realizadas en Twitter entre enero de 2012 y abril de 2014 para ver cómo las personas con diferentes relaciones sociales reciben la verificación de datos.

El hallazgo principal es que aquellos que siguen o son seguidos por personas que corrigen sus hechos tienen más probabilidades de aceptar la corrección que aquellos que son confrontados por extraños.

Los investigadores finalmente aislaron 229 'trillizos' en los que la persona que comparte una falsedad responde a una corrección de un segundo tuitero. Las correcciones hechas por 'amigos' dieron como resultado que la persona que compartió una falsedad aceptara el hecho el 73 por ciento de las veces. Las correcciones hechas por extraños fueron aceptadas solo el 39 por ciento de las veces.

En pocas palabras: cuando nos equivocamos en Twitter, es más probable que nos demos cuenta si alguien que conocemos nos corrigió.

“Si hay una comunidad común, creo que la gente es consciente de que (la verificación de hechos) es importante. Si no hay una comunidad común, entonces creo que las personas son más cautelosas en Twitter”, dijo a Poynter Drew Margolin, profesor asistente en Cornell y uno de los autores del estudio. “Puede (también) darse el caso de que la naturaleza de alto perfil de Twitter haga que las personas eviten admitir que están equivocadas”.

El estudio cita dos estudios de alcance similar: uno realizado por Adrien Friggeri, Lada Adamic, Dean Eckles y Justin Cheng. sobre cascadas de rumores en línea , y uno de Jieun Shin, Lian Jian y Kevin Driscoll François Bar sobre las correcciones en Twitter durante las elecciones estadounidenses de 2012 . El primero descubrió que las cascadas (participaciones de memes falsos y otra información errónea) son más profundas en las redes sociales que las recomparticiones y pueden propagarse incluso después de haber sido etiquetadas como desacreditadas, aunque se reduce la probabilidad de que se compartan. Este último descubrió que Twitter servía como un conducto útil para difundir rumores políticos en grupos similares de personas, que finalmente no se autocorrigían.

Entonces, ¿qué significa el último estudio para los verificadores de hechos? Margolin dijo que las organizaciones deberían enfocarse en establecer conexiones más humanas con sus audiencias para aumentar la probabilidad de que su trabajo sea bien recibido. Eso podría llevarse a cabo trabajando para desacreditar engaños en grupos privados de WhatsApp o realizando seminarios cara a cara con personas en un área de cobertura específica (es decir, las próximas visitas de PolitiFact a ciudades como Mobile, Alabama y Tulsa, Oklahoma).

“La idea de que son personas reales las que pueden tener una relación contigo, en lugar de una especie de máquina, es realmente importante”, dijo Margolin. “Eso sugiere, ‘¿Cuál es el objetivo o la intención de esta corrección? ¿Quién está detrás de esto, por qué lo están haciendo?’”

A pesar de las conclusiones positivas del estudio, hay algunas limitaciones notables. Para empezar, solo analizó las interacciones en Twitter, posiblemente una de las plataformas de redes sociales menos personales, lo que dificulta la extrapolación definitiva de los hallazgos. Además, no había ningún mecanismo por el cual los investigadores pudieran saber si alguien estaba ignorando deliberadamente una corrección o si simplemente no la había visto, así como también cómo eso afectó su forma de pensar sobre el tema más adelante.

“El rechazo de un hecho, la verdad de una afirmación, era raro en forma pura y difícil de distinguir significativamente del rechazo del comportamiento social que se estaba corrigiendo”, se lee en el estudio.

“Solo tenemos casos en los que las personas dicen que están dispuestas a decir que están equivocadas”, agregó Margolin. 'Realmente no tenemos un buen modelo para, '¿Cuál es mi probabilidad de compartir (memes falsos) en general?' Podría ser el caso de que estadísticamente sea menos probable que vuelva a compartir ese meme falso'.

Dijo que las conclusiones del estudio son bastante intrínsecamente generalizables, pero que una investigación futura que podría arrojar luz sobre el efecto de la verificación de hechos interpersonales en las redes sociales sería un examen de los hábitos de tuitear de una persona a lo largo del tiempo después de haber sido corregidos en un tema específico. asunto. Si bien es probable que tome varios meses, si no años, ayudaría a los verificadores de datos a tener una mejor idea de cómo las correcciones específicas de la comunidad afectan el comportamiento de la audiencia, especialmente en una plataforma como Facebook, que mantiene todos los datos de sus usuarios en un solo lugar.

Margolin dijo que también está trabajando en un estudio sobre lo que motiva a las personas a compartir información errónea, como memes virales en línea.

“Preocuparse por ser preciso no es necesariamente la principal preocupación de las personas todo el tiempo”, dijo. “Si puedo obtener muchos Me gusta compartiendo algo que mis amigos piensan que es genial, ¿realmente voy a pensar que esto tendrá un impacto en una elección?”.

Como un punto más amplio, Margolin ve este último estudio como un punto de partida para determinar en qué medida la verificación de hechos es efectiva en ciertos contextos sociales en plataformas específicas.

“La pregunta interesante es, creo, que podríamos tener una visión demasiado ambiciosa de cuánto se debe lograr con la verificación de hechos”, dijo. “Si hace que la gente se lo piense dos veces antes de difundir algo… de muchas maneras eso podría ser lo suficientemente bueno, no lo sabemos”.