Técnicas de Inteligencia Artificial, como el aprendizaje automático, permiten aproximarse a la detección automática de fake news, que se generan artificialmente y se difunden con plataformas de bots cada vez más sofisticadas. Para ello, también hay que entender cómo se crean y se viralizan.

Las noticias falsas, fake news en inglés, se definen como aquella información que ha sido publicada con la intención de engañar y confundir al lector. Los medios que fabrican estas noticias imitan la forma de publicación de los medios fiables, ignorando los procesos de verificación o directamente adulterando intencionadamente el contenido^[1]. De esta manera, pretenden hacer pasar una mentira, o en el mejor de los casos una opinión, por un hecho objetivo.

Existen múltiples formas de manipular una noticia, que van más allá de la pura inventiva, pudiendo hacer referencia a hechos verosímiles para pasar desapercibidas. Si a esto se le añade la subjetividad propia de cualquier noticia, así como incorrecciones accidentales, podemos entrever la dificultad que supone comprobar su veracidad.

Impacto de las fake news en política

Las noticias falsas cobran actualmente protagonismo en las redes sociales y tienen un impacto destacable en la opinión pública y el terreno político. Son la fuente principal de lo que se conoce como posverdad.

Este término fue elegido como palabra del año 2016 por el Diccionario de Oxford, y se define como «que se refiere o denota circunstancias en las que los hechos objetivos influyen menos en la formación de la opinión pública que los llamamientos a la emoción y a la creencia personal». La posverdad es un fenómeno amplio que impacta en múltiples aspectos políticos, económicos y sociales.

Fue en ese mismo año 2016, con las elecciones a la presidencia americana, en las que resultó elegido Donald Trump, y la celebración de referéndum del Brexit, cuando se evidenció en la opinión pública la relación entre posverdad y noticias falsas.

Esta relación ha existido y existe también en otros ámbitos: el de la salud pública, donde encontramos el movimiento antivacunas, las mal llamadas medicinas alternativas, o, recientemente, los negacionistas de la pandemia de la COVID-19; y el científico, con el movimiento creacionista, los terraplanistas o los negacionistas del cambio climático.

Desinformación y perfilado de usuarios

Si nos centramos en su impacto en la política, las noticias falsas suponen una amenaza para las democracias de países occidentales y para la convivencia entre los ciudadanos al atentar contra los valores democráticos.

El pluralismo informativo se ve seriamente dañado cuando las campañas de desinformación confunden a la opinión pública, siendo difícil discernir entre qué es cierto o falso, y copan las conversaciones, dificultando un debate informado. Actualmente, ya se han confirmado fehacientemente el uso masivo de noticias falsas junto con el perfilado selectivo de usuarios, con el objetivo de influir en la intención de voto. Por ejemplo, este fue el caso de la empresa Cambridge Analytica, que intervino en múltiples elecciones, como las presidenciales norteamericanas ya mencionadas.

Es cierto que todavía no existen evidencias sólidas sobre la efectividad de este tipo de intervenciones, pero sirva también de ejemplo el experimento de movilización política que llevó a cabo Facebook en 2010, durante las elecciones al congreso americano^[2].

La plataforma mostró durante un día dos mensajes distintos que animaban a votar en las elecciones a 61 millones de usuarios. Los mensajes eran esencialmente iguales, excepto por que uno de ellos incorporaba información sobre los contactos que ya habían votado. Los investigadores estimaron que la participación se incrementó en torno a 340.000 personas gracias al mensaje que mostraba esta información social.

¿Cómo funcionan las noticias falsas en redes sociales?

Las noticias falsas aprovechan sesgos cognitivos de los seres humanos para que, paradójicamente, nos resulten más atractivas que las noticias verdaderas^[3]. Esta superior efectividad se respalda, principalmente, en dos aspectos, que en realidad son las dos caras de una misma moneda.

Por un lado, tendemos a filtrar la información que nos llega quedándonos con aquella que refuerza nuestras creencias previas, y descartamos aquella que nos desafía. Esto se conoce como sesgo confirmatorio. Por otro lado, tendemos a buscar argumentos y conclusiones que concuerdan con nuestras creencias, en vez de buscar argumentos que las contradicen. Esto se denomina razonamiento motivado.

Aunque se pueden encontrar ejemplos históricos de fake news, ha sido en la actualidad cuando han cobrado mayor protagonismo, gracias a las redes sociales. Estas plataformas actúan como amplificadores, multiplicando el impacto de una noticia falsa, gracias a la participación de los propios usuarios en la viralización de la misma. Esta se ve también favorecida por la propia naturaleza de los algoritmos que regulan la difusión de información dentro de estas plataformas.

Así pues, las redes sociales actúan como cámaras de ecos (echo chambers), mostrando a los usuarios los contenidos que aumentan la probabilidad de que permanezcan en la red social. Y las noticias falsas actúan como parásitos, aprovechándose de esta condición. Como nuestros valores y convicciones se ven fuertemente influidos por los grupos a los que pertenecemos, las noticias falsas se difunden más aprovechando las cámaras de eco de las redes sociales que refuerzan la identidad de nuestro grupo frente al resto.

Con todo a su favor, no nos deben extrañar los resultados publicados en Science en 2018, por los que los investigadores detectaron que las noticias falsas llegan a muchas más personas que las noticias veraces^[4]. El 1% de las noticias falsas más difundidas llegan a entre 1.000 y 100.000 personas, mientras que las noticias veraces rara vez llegan a más de 1.000 personas. Además de llegar más lejos, también se comprobó que las noticias falsas se difundían más deprisa.

Estos efectos se repiten independientemente de la temática, aunque fue en las noticias de corte político donde eran más pronunciados. En consonancia con lo explicado más arriba, las noticias falsas se basan en historias que apelaban a las emociones y se presentaban como noticias más novedosas e impactantes que las noticias verdaderas.

Bots sociales para la difusión de noticias falsas

Al atractivo de las noticias falsas y a las facilidades que aportan las plataformas sociales para viralizarlas se une el creciente aumento de contenido generado automáticamente por bots sociales. Un estudio dirigido por el Pew Research Center de Estados Unidos analizó tuits que contenían enlaces a sitios web muy populares y estimó que más de dos tercios de estos tuits fueron escritos por bots^[5].

En esta misma línea, se ha identificado que los bots juegan un papel importante como fuentes de difusión de información de baja calidad, y que amplifican las noticias falsas en los momentos iniciales, antes de que se viralicen, dirigiéndose a los usuarios con más seguidores y provocando que difundan estos contenidos^[6].

Estos bots tratan de confundir a los usuarios emulando el comportamiento humano, demostrando ser eficientes en la difusión de propaganda y mensajes electorales durante las elecciones en distintos países. Usos habituales son la promoción artificial de hashtags, los likes a contenidos publicitados por las cuentas oficiales de un partido o el incremento de seguidores de los candidatos. Otros contextos destacados donde se utilizan son las campañas de desinformación sobre salud pública, la difusión de rumores y teorías conspiratorias, el reclutamiento y propaganda terrorista o la manipulación de mercados financieros.

¿Cómo podemos detectar estos bots sociales? La misma tecnología puede servir para identificarlos. Dentro de la Inteligencia Artificial, el aprendizaje automático y la monitorización y análisis de redes sociales se postulan como las mejores técnicas para frenar la viralización de las noticias falsas.