La información errónea de COVID es el mayor desafío para el programa Birdwatch de Twitter, según muestran los datos

A partir del 6 de octubre, el programa de moderación de la comunidad Birdwatch de Twitter se ha ampliado a todos los usuarios de EE. UU. .

Es un gran paso para Birdwatch, que se lanzó oficialmente en beta en enero de 2021, y marca un paso adelante para la plataforma esfuerzos para reducir la difusión de información errónea en la plataforma. Pero a medida que el esquema se expande, los datos revisados ​​por The Verge sugieren que los temas más comunes que se verifican ya están cubiertos por las políticas de desinformación de Twitter, lo que genera nuevos preguntas sobre el impacto general del programa.

En esencia, la promesa de Birdwatch es «descentralizar» el proceso de verificación de información errónea, poniendo el poder en manos de la comunidad. de los usuarios en lugar de una empresa de tecnología. Pero la verificación de hechos abarca una gran variedad de temas, desde rumores triviales y fáciles de desacreditar hasta afirmaciones complejas que pueden depender de incertidumbres fundamentales en el proceso científico.

“Puede hablar de las curiosidades aleatorias de Internet que aparecen”

En declaraciones públicas, los ejecutivos de Twitter involucrados en el programa se han centrado en las decisiones más fáciles. En una llamada con los periodistas el mes pasado, Keith Coleman, vicepresidente de producto de Twitter, sugirió que la fortaleza de Birdwatch radicaba en abordar las declaraciones que no estaban cubiertas por las políticas de desinformación de Twitter o que no eran lo suficientemente serias como para asignarlas internamente. Revisando recursos. «Puede hablar de las curiosidades aleatorias de Internet que aparecen», Gizmodo cita a Coleman como diciendo. “Como, ¿hay un vacío gigante en el espacio? ¿O es este murciélago realmente del tamaño de un humano?”

METODOLOGÍA

Descargamos datos de Birdwatch hasta el 20 de septiembre. Este conjunto de datos contenía 37 741 notas en total, de las cuales 32 731 eran únicas.

Utilizamos el kit de herramientas de lenguaje natural de Python para analizar las notas y extraer las palabras significativas más comunes que aparecen en ellas.

Para hacer esto, descartamos palabras de conjunción como «y», «pero», «hay ”, “cuál” y “acerca de” y palabras excluidas que se usaron con frecuencia en el proceso de construcción de una verificación de hechos, como “tweet”, “fuente”, “afirmaciones”, “evidencia” y “artículo”. También ignoramos las palabras dentro de las URL, que Twitter incluye como parte del texto de la nota, y redujimos los plurales a su forma singular (por lo que «automóviles» se contaría como «automóvil»).

los datos procesados ​​nos brindan una buena visión general de los temas que se abordan comúnmente o se les agrega contexto utilizando el sistema Birdwatch.

Pero los casos de la fase beta del programa muestran que muchos usuarios de Birdwatch están intentando abordar problemas de desinformación más serios en la plataforma y se superponen significativamente con las políticas existentes de Twitter. Los datos de Birdwatch publicados por Twitter muestran que los temas relacionados con COVID son, con mucho, el tema más común abordado en las notas de Birdwatch. Además, muchas de las cuentas que publicaron los tweets que fueron anotados han sido suspendidas desde entonces, lo que sugiere que el proceso de revisión interna de Twitter está detectando violaciones de contenido y tomando medidas.

Como parte de su estrategia abierta más amplia Esfuerzos de fuente, Twitter mantiene un conjunto de datos actualizado regularmente de todas las notas de Birdwatch que está disponible gratuitamente para descargar desde el blog del proyecto. The Verge analizó estos datos, examinando un conjunto de datos que abarcó desde el 22 de enero de 2021 hasta el 20 de septiembre de 2022. Usando herramientas computacionales para cotejar y resumir los datos, podemos obtener una idea de los temas principales de las notas de Birdwatch que sería difícil de obtener con la revisión manual.

Los datos muestran que los usuarios de Birdwatch han pasado mucho tiempo revisando tweets relacionados al COVID, la vacunación y la respuesta del gobierno a la pandemia. La lista de frecuencia de palabras nos muestra que “COVID” es el término de materia más común, con el término relacionado “vacuna” clasificado en el número tres de la lista.

De estas notas, el tipo de las afirmaciones que comúnmente se verifican evolucionan con el tiempo a medida que cambia la comprensión pública de la pandemia. Los tweets de 2021 abordan narrativas falsas que afirman que el Dr. Anthony Fauci de alguna manera tuvo un papel personal en la creación del nuevo coronavirus o arrojó dudas sobre la seguridad y la eficacia de las vacunas a medida que estuvieron disponibles.

Otras notas de Birdwatch de este momento abordan tratamientos no probados o peligrosos para COVID, como la ivermectina y la hidroxicloroquina.

Screenshot of a tweet from @HoodHealer reading: “Anywayyy...like I was saying, folks are really gonna regret taking that vaccine come summer.”

Mientras que algunos de los Los mitos más extravagantes de COVID son fáciles de verificar, como la idea de que el virus fue un engaño, es en su mayoría inofensivo o se propaga por las torres 5G; otras afirmaciones sobre la transmisión, la gravedad y la mortalidad pueden ser más difíciles de corregir definitivamente.

Por ejemplo, cuando se lanzaron las vacunas en enero de 2021, un usuario de Birdwatch intentó agregar contexto a una discusión sobre la efectividad de una marca de vacuna. eficacia en la prevención de la hospitalización frente a la prevención de cualquier tipo de infección. El gobernador de Nueva Jersey, Phil Murphy tuiteó que los datos del ensayo para la vacuna de Johnson & Johnson mostraron «COMPLETO protección contra la hospitalización y la muerte” y provocó una respuesta enojada de un estadístico que se vinculó a los datos del ensayo que mostraban solo un “66 % de eficacia” de la vacuna.

“El [tweet] autor está confundiendo el la eficacia informada de prevenir la hospitalización y la muerte, con la eficacia general informada de prevenir la infección”, agregó amablemente una nota de Birdwatch, haciendo referencia a Cobertura de Bloomberg que distingue claramente entre las métricas.

Más cuestionable, otro usuario de Birdwatch intentó verificar una afirmación ampliamente difundida por los principales medios de comunicación, utilizando una publicación de blog en un sitio web de preparación como cita. Donde los medios de comunicación siguieron el ejemplo de los CDC al informar que la variante omicron representó el 73 por ciento de las nuevas infecciones a partir de diciembre de 2021, una publicación de blog en ThePrepared.com argumentó que el reclamo puede haber surgido de un error en el modelo estadístico de los CDC. La publicación del blog fue fuertemente argumentada, pero sin la confirmación de una fuente más confiable y examinada, es difícil saber si la anotación ayudó a la situación o simplemente enturbió las aguas.

Los usuarios de Birdwatch calificaron los tweets como estos como algunos de los más problemáticos para tratar. (Al completar una encuesta al crear una nota, los usuarios pueden calificar los tweets en cuatro valores binarios que califican cuán engañosas, creíbles, dañinas y difíciles de verificar son las afirmaciones). Está claro que la comunicación precisa y accesible de los hallazgos científicos es una tarea difícil, pero los resultados de la salud pública dependen de la aparición de consejos de salud precisos y de la prevención de la proliferación de malos consejos. Los expertos coinciden en que las plataformas necesitan estándares fuertes, claros y coordinados para abordar la desinformación sobre la pandemia, y parece poco probable que la moderación impulsada por la comunidad cumpla con este requisito.

Aunque COVID es un tema principal de las notas de Birdwatch, está lejos de ser el único.

En la lista de frecuencia de palabras, «terremoto» y «predicción» ocupan un lugar destacado debido a una gran cantidad de notas redactadas de forma idéntica que se adjuntaron a tuits de cuentas que afirman falsamente poder predecir terremotos en todo el mundo.

No hay evidencia de que los terremotos se puedan predecir de manera confiable, pero las predicciones de terremotos son inexactas sigue siendo viral en línea . Con 48 000 seguidores en el momento de escribir este artículo, la cuenta de Twitter @Quakeprediction es una de las peores, ya que publica un flujo constante de predicciones de riesgo elevado de terremotos en California. Un usuario de Birdwatch parece haberse encargado de adjuntar una nota de advertencia a más de 1,300 tuits de esta y otras cuentas de predicción de terremotos, cada vez con un enlace a una desacreditación del Servicio Geológico de EE. UU. que explica que Los científicos nunca han predicho un terremoto.

No está claro por qué el usuario se centró en los terremotos, pero el resultado final es un revisor humano que, irónicamente, se comporta más como un software automatizado de verificación de hechos: busca un patrón en los tweets y responde con una acción idéntica cada vez.

Detener «detener el robo»

Los datos también muestran claramente los esfuerzos en curso para impugnar los resultados de las elecciones de 2020: un fenómeno que ha plagado muchas otras plataformas en línea .

Más abajo en la lista de palabras más comunes están los términos “Trump”, “elección” y “Biden”. Muchas notas que contienen estos términos abordan afirmaciones de que Donald Trump ganó las elecciones de 2020 o, por el contrario, que Joe Biden perdió. Aunque generalizadas, afirmaciones como estas son fáciles de verificar debido a la abrumadora cantidad de pruebas contra el fraude electoral generalizado.

“Joe Biden ganó las elecciones. Esta es la gran mentira continuada”, se lee en una nota adjunta a un tweet por nacionalista blanco vinculado La senadora del estado de Arizona, Wendy Rogers, que afirma falsamente que el fraude ocurrió en áreas densamente pobladas.

“El fraude en la votación por correo es casi imposible de cometer, y no hay absolutamente ningún evidencia de que los resultados de las elecciones de 2020 son el resultado de un fraude”, decía otra nota adjunta a un Screenshot of a tweet from @StateofusAll reading: “TRUMP WON....  eventually the truth will come out.” tweet falso

de Irene Armendáriz-Jackson, candidata republicana que se postula para el antiguo escaño en el Congreso de Beto O’Rourke en El Paso, Texas.

Otro usuario escribió simplemente: “La elección no fue manipulada. Trump perdió”. Para esta nota, como en muchos otros casos, los tweets originales simplemente no se pueden revisar: buscar la ID del tweet da como resultado una página en blanco y un mensaje de que la cuenta ha sido suspendida.

Si bien los usuarios de Birdwatch han anotado muchos tuits que cuestionan los resultados de las elecciones de 2020, las encuestas de autoevaluación califican estos tuits como menos difíciles de abordar, dada la abrumadora cantidad de pruebas que respaldan la victoria de Biden.

Dada la gran cantidad de cuentas suspendidas, parece claro que los algoritmos de Twitter o su equipo de moderación humana también encuentran fácil marcar y eliminar el mismo contenido.

Screenshot of a tweet from @HoodHealer reading: “Anywayyy...like I was saying, folks are really gonna regret taking that vaccine come summer.”

Hasta ahora, los datos del programa Birdwatch muestran una sólida comunidad de verificadores de hechos voluntarios que intentan abordar problemas difíciles. Pero la evidencia también sugiere un alto grado de superposición en el tipo de tuits que estos voluntarios abordan y el contenido que ya está cubierto por las políticas de desinformación existentes de Twitter, lo que genera dudas sobre si las notas de verificación de hechos tendrán un impacto significativo. (Twitter sostiene que Birdwatch debería complementar las iniciativas de verificación de hechos existentes en lugar de cualquier tipo de reemplazo de los controles de desinformación).

Twitter dice que los resultados preliminares del programa parecen buenos: el La empresa afirma que las personas que ven notas de verificación de hechos adjuntas a los tweets son Entre un 20% y un 40% menos de probabilidades de estar de acuerdo con el contenido de un tuit potencialmente engañoso que alguien que solo ve el tuit. Es un hallazgo prometedor, pero por implicación, muchos espectadores del tweet todavía están siendo engañados por falsedades.

En respuesta a The Verge, la portavoz de Twitter, Tatiana Britt, dijo que había una distinción entre los tuits que podrían tener una nota de Birdwatch agregada para el contexto y aquellos que se definieron como información errónea.

“No todos los tuits sobre temas como el COVID-19 o las elecciones se incluyen en nuestras políticas de información errónea”, dijo Britt. «Como verá en la pestaña ‘Calificado como útil’ en el sitio de Birdwatch, la mayoría de las notas de Birdwatch que se han identificado como útiles y se vuelven visibles en Twitter no se superponen con el contenido cubierto por las políticas de información errónea de Twitter».

El conjunto completo de notas de Birdwatch no se muestra a todos los usuarios de Twitter, dijo Britt, ya que las notas que se muestran debajo de los tweets son solo aquellas que las personas calificaron como útiles desde diferentes puntos de vista.

Actualización 10 de octubre, 3:50 p. m. ET: Artículo actualizado con cita de Twitter.

Lee mas

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.