Y sin una definición adecuada, los políticos, los periodistas y la ciudadanía tienen dificultades para abordar el problema. Por eso, es urgente que demos con una forma clara y decisiva de plantear qué son las noticias falsas para permitir un análisis objetivo.nnPara intentar solucionar el problema, el investigador de la Universidad de Surrey Dorje Brody y el de la Universidad de Brunel (ambas en Reino Unido), David Meier, han utilizado la teoría matemática de la comunicación. Gracias a ella, han diseñado un modelo matemático que representa la influencia de las noticias falsas en los referendos y las elecciones, y señala las formas de mitigar sus efectos.nnPrimero algunos antecedentes. El problema fundamental de la comunicación consiste en reproducir un mensaje creado en un punto del mundo en otro distinto. Pero esto no es fácil, ya que la transmisión de la información va acompañada de un ruido que distorsiona el mensaje: los 0 se convierten en 1, la b suena como la d, y las señales de humo se esfuman.
nEl receptor de cualquier mensaje debe tener una estrategia para lidiar con este ruido. Algo que resulta posible en muchas situaciones. El matemático e ingeniero Claude Shannon demostró que un mensaje siempre se puede reproducir con más o menos precisión siempre que el ruido esté por debajo de un determinado nivel de umbral. Así que los investigadores han aplicado esta idea para abordar las noticias falsas de forma matemática como si fueran un tipo especial de ruido.
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nBrody y Meier definen las noticias falsas como información que no tiene coherencia con la realidad objetiva. El objetivo es eliminar el ruido lo antes posible para interpretar una señal correctamente. Sin embargo, el ruido de las noticias falsas tiene características especiales porque cuenta con sesgos específicos, a diferencia de un ruido aleatorio.
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nCualquier flujo de información contiene varios elementos. Además del mensaje objetivamente correcto, pueden aparecer detalles incorrectos y rumores, que corresponden al ruido aleatorio. Pero en el caso de las noticias falsas, los mensajes están sesgados deliberadamente. La clave para interpretar correctamente una señal consiste en eliminar tanto el ruido aleatorio como el deliberadamente sesgado para dejar el mensaje puro.
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nNo es una tarea fácil. Pero resulta que los matemáticos tienen unas poderosas herramientas matemáticas que se ajustan perfectamente a este objetivo. La teoría del filtrado, desarrollada en las décadas de 1950 y 1960, es una rama de la teoría de la comunicación que tiene como objetivo filtrar el ruido en los canales de comunicación. Fundamentalmente, esta teoría trata el sesgo y el ruido aleatorio de diferentes modos para llegar a la señal subyacente.
Gráfico: capacidad de persuasión de las noticias falsas sobre los tres grupos de personas.
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nBrody y Meier han usado esta idea para modelar cómo los votantes interpretan las noticias. Para ello dividieron a los votantes en tres categorías. Primero los que no son conscientes de que las noticias falsas y las abordan como cualquier otro tipo de ruido aleatorio. Al no ser tener en cuenta que las noticias pueden ser falsas, tienen plena confianza en sus puntos de vista. "Esta categoría es la más vulnerable a las noticias falsas", afirman los investigadores.
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nEl segundo grupo son aquellos conscientes que las noticias falsas existen pero no saben cómo distinguirlas del ruido. Este grupo es menos susceptible a las noticias falsas pero también tiene menos confianza en sus opiniones debido a la incertidumbre que crean las noticias falsas. "Las personas en esta categoría son considerablemente más conscientes de las dudas en sus opiniones", sostienen Brody y Meier.
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nY, por último, están los que son capaces de detectar las noticias falsas e inmediatamente eliminarlas de sus valoraciones. Estas personas confían en sus puntos de vista porque no se ven afectadas por el sesgo que las noticias falsas adoptan. Sin embargo, Brody y Meier consideran que este grupo es una utopía. "Al fin y al cabo, es casi imposible que alguien pueda identificar a la perfección qué elementos de noticias son falsos y los que no", señalan.
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nEl siguiente paso de los investigadores fue el de simular un proceso electoral en el que cada grupo recibió una serie de noticias salpicadas por ruido aleatorio así como noticias falsas. Luego, repitieron esta simulación más de 1.000 veces para ver cómo las noticias falsas influían en las preferencias de los votantes. Los resultados son interesantes. Tal y como se esperaba, los votantes del primer grupo son fácilmente manipulados por las noticias falsas. Del mismo modo, a los del tercer grupo no les afectan.
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nLa sorpresa estuvo en el segundo grupo. Los votantes de esta categoría son conscientes de la existencia de las noticias falsas, pero no saben cuáles son. Por lo tanto, tienden a exagerar demasiado la posibilidad de que la información que reciben esté contaminada. Eso sí, en cuanto este grupo detecta una noticia falsa, su influencia en su opinión desaparece. "Esto se puede interpretar como una señal de que el simple hecho de saber que puede que una noticia sea falsa ya es un poderoso antídoto contra sus efectos", concluyen Brody y Meier.
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nEl trabajo ofrece así un rayo de esperanza bajo la idea de que el impacto de las noticias falsas se puede mitigar. Aunque también deja algunas preguntas sin respuesta. Por ejemplo, no sabemos qué proporción de votantes integra cada categoría, ni si es posible que cambien de una a otra. Otro tema importante es la naturaleza de la realidad objetiva. Muchos observadores se preguntarán si realmente se puede asumir la existencia de una realidad factual objetiva, particularmente cuando se trata de cuestiones políticas y de mirar hacia el futuro.
Y aunque exista una realidad objetiva, ¿acaso la comunicación nos ayuda a comprender su verdadera naturaleza o a simplemente a pone os de acuerdo sobre lo que podría ser? Brody y Meier, como muchos antes que ellos, no han podido responder a esta peliaguda pregunta.
nRef: arxiv.org/abs/1809.00964: How To Model Fake News
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