“Las plataformas aseguraron a los funcionarios electos que estaban tomando medidas para combatir la desinformación”, recuerdan cuatro investigadores en artículo de opinión publicado por la revista científico americano. Pero en realidad, “¿Son efectivos estos esfuerzos? Necesitaríamos acceso a los datos para averiguarlo. Sin esos datos, “no podemos tener una discusión real sobre qué tipo de intervención sería más efectiva”.
El problema de estas empresas, recuerda Renee DiResta, laura edelson, Brendan Nyhan y ethan zuckerman, es que a pesar del enorme poder que han adquirido sobre la información que circula en la esfera pública -y que potencialmente tiene un impacto en las elecciones, la salud pública y los discursos de odio, entre otros- manejan sus algoritmos -esas líneas de programación que determinan qué usuario ve qué, de forma opaca. Y si bien la parte más visible de las discusiones del año pasado se centró en la responsabilidad que tienen, o no, estas plataformas en la difusión de noticias falsas, tarde o temprano tendrá que haber formas en que los Facebook o Twitter de este mundo serán obligados a abrir sus “libros” a “observadores externos” designados por el gobierno. Y el día que eso suceda, son los expertos universitarios quienes probablemente estarán en primera fila.
Los funcionarios electos y los funcionarios públicos, continúan los cuatro autores, “a menudo se nos pide que les expliquemos mejor por qué necesitamos acceder a los datos, qué investigación nos permitiría hacer y cómo esa investigación ayudaría al público”. Para ello, crearon una lista de preguntas:
- La investigación sugiere que la desinformación causar más “compromiso que otros tipos de contenido. ¿Por qué es este el caso? ¿Qué aspectos de la desinformación están más asociados con el compromiso y la viralidad?
- Algunas empresas, como Facebook, intentan combatir la desinformación con “etiquetas” que identifican el contenido más cuestionable. Qué es el efecto de estas etiquetas?
- Los estudios internos de Twitter muestran que su algoritmo amplifica a los ideólogos de derecha más que a los de izquierda. ¿Los algoritmos de otras plataformas tienen el mismo efecto?
- La investigación muestra que las técnicas de segmentación de audiencia que emplean las redes sociales para maximizar los ingresos puede ser discriminatorio. ¿Algunos grupos corren más riesgo que otros?
Las empresas alguna vez fueron más abiertas que otras, señalan los investigadores, señalando a Twitter y Reddit. “Pero no podemos depender de la buena voluntad de unas pocas empresas, cuyas políticas pueden cambiar según el capricho de un nuevo propietario. »
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