Knight Foundation analiza las fake news en Twitter

Knight Foundation analiza las fake news en Twitter

person access_timeOct 8, 2018 show_chart750 Vistas chatComentarios

Recientemente fue difundido un  informe de Knight Foundation, organización sin ánimo de lucro centrada en potenciar comunidades bien informadas y en promover el periodismo de calidad, con el objetivo de "mejorar el entendimiento de cómo la desinformación se extiende por la red".

Al respecto, desde la organización señalan “Este estudio fue elaborado usando nuestra API pública y, por ende, no tiene en cuenta ninguna de las acciones que emprendemos para eliminar contenido automatizado que pueda considerarse SPAM y las cuentas que lo promueven con tal de que no sea visto por los usuarios de Twitter. Lo hacemos de forma proactiva y en escala, cada día”.

En ese sentido, han analizado más de 10 millones de tuits de 700.000 cuentas distintas que enlazaban a 600 publicaciones que incluyen noticias falsas y conspiraciones.

Según este informe, en las elecciones presidenciales de 2016 en las que Donald Trump terminaría alzándose como presidente, la desinformación y los medios intencionadamente engañosos inundaron Internet y, si nos centramos en Twitter, fueron más de 6,6 millones de tuits los que incluían o enlazaban noticias falsas, montajes o conspiraciones en el mes previo a las elecciones.

El estudio de la organización Knight Foundation afirma que el 80% de las cuentas que difundieron fake news en las elecciones presidenciales de 2016 siguen activas.

El extenso estudio, además de destacar el inmovilismo de la compañía a este respecto, aporta otros muchos datos: destaca que se estima que la mayoría de cuentas centradas en extender noticias falsas sean bots o cuentas semiautomatizadas.

En Twitter, por su parte, siguen manteniendo que la presencia de estas cuentas ha disminuido y sigue haciéndolo de manera considerable.

De esta manera, Del Harvey, vicepresidente de responsabilidad y seguridad de Twitter, defiende que lo analizado y expuesto por el artículo no es precisamente lo que el usuario ve en su día a día.



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