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“La desinformación se propaga más rápido que los virus biológicos”

Yamir Morteno, investigador del Instituto de Biocomputación de la Universidad de Zaragoza, participa en un estudio publicado en la revista ‘Nature Physics’ que analiza cómo se diseminan la información y los rumores a gran escala.

El profesor Yamir Moreno, responsable del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos.
El profesor Yamir Moreno, responsable del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos.
Guillermo Mestre

Son tantos los bulos que corren por las redes estos días que los expertos hablan de una “infodemia”. Ahora más que nunca es preciso cribar y discernir entre una información veraz y una interesada o, directamente, malintencionada y falsa.

El científico Yamir Moreno, del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) de la Universidad de Zaragoza, ha participado en un estudio internacional sobre cómo se propagan los bulos.  Este análisis es perfectamente aplicable en la actualidad a la crisis del coronavirus, cuando todos los días surgen rumores sobre el descubrimiento de milagrosas vacunas o sobre famosos (la última, la reina de Inglaterra) supuestamente infectados. Las conclusiones acaban de ser publicadas en la revista ‘Nature Physics’, donde se explica que la desinformación y las ‘fake news’ se propagan incluso más rápido que los propios virus biológicos e, incluso, alcanzan a más gente.

La OMS habla del “contagio social por una oleada de bulos sobre el covid19” y la Policía Nacional ha hecho incluso una campaña contra la desinformación a través de sus perfiles en Instagram, Facebook, Youtube o Twitter. Los científicos, por su parte, han analizado cómo el modelo de propagación, en el que está muy presenten la estructura de las redes de interacción. “La desinformación se propaga igual que los patógenos”, explica el estudio, que prueba y cuantifica cómo la movilidad y las relaciones de las personas (tanto físicas como 'online') influyen en la propagación de un rumor para que este se convierte en viral.

“En la sociedad actual, la información viaja más rápido que nunca y esto incluye tanto la información ‘buena’ como la difusión de noticias falsas. La rapidez y el alcance de propagarse una noticia dependerá en gran medida de quiénes la comparten y de dónde se origina. En otras palabras, dependerá de nuestras interacciones. Por tanto, debemos estudiar primero cómo nos relacionamos los humanos”, señala Yamir Moreno, físico teórico y responsable del Grupo de Redes y Sistemas Complejos (Cosnet) del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI).

Moreno ha colaborado con investigadores de Reino Unido y Estados Unidos (Alessandro Vespignani, de la Northeastern University en Boston) para aplicar el desarrollo de modelos matemáticos y el uso de herramientas computacionales a la propagación de los rumores. Los expertos, por primera vez, han usado datos reales de movilidad en Europa para estudiar cómo viaja la información geográficamente y los han adaptando el modelo matemático. También han aplicado la misma metodología a otras bases de datos de comunicación ‘online’, lo que “permite completar la estructura geográfica y social de nuestras interacciones”.

Una imagen que relaciones las interacciones y la difusión del rumor en dos escenarios diferentes.
Una imagen que vincula las interacciones y la difusión del rumor en dos escenarios diferentes.
Heraldo

En la figura sobre estas líneas se muestra los diferentes modos de propagación de la información tanto en el mundo 'online' como la propagación geográfica, es decir, mediante el boca a boca. El escenario subcrítico corresponde a una trasmisión local mientras que el supercrítico muestra la propagación “viral”. En el primer caso uno puede difundir un mensaje falso ("la tónica es buena contra el virus", por ejemplo) entre sus contactos personales, pero su difusión dependerá mucho de la relevancia del portavoz (no es lo mismo un anónimo que alguien con peso en las redes sociales), de su argumentación ("los ingleses en la India tomaban para combatir la malaria", siguiendo el ejemplo) y de su radio de acción social (desde comentarlo en el patio de vecinos hasta tener mil retuits o salir en platós de televisión).

El objetivo final de este análisis es “calcular el punto de inflexión más allá del cual los rumores y la información se convierten en virales”, explican. Al resolver las ecuaciones matemáticas, los científicos ‘cercan' ese punto y confirman que depende tanto del modelo de propagación como de la estructura de las redes de interacción. “La transición de un régimen en el que los rumores no se propagan a gran escala a otro en el que estos se convierten en virales es lo que en Física se asocia a una ‘transición de fase’”, describen en la citada revista científica.

“Los hallazgos obtenidos nos permitirán definir estrategias de intervención más eficaces destinadas a frenar o facilitar la difusión de información”, asegura el profesor Moreno, que estos días continúa recogiendo datos de Twitter, foros de internet, conversaciones en redes, etc.

“En los análisis preliminares hemos visto que hay dos tipos de información circulando ahora que puede clasificarse como 'fake news': las típica noticias falsas sobre tratamientos y sucesos; y lo que llamamos 'memes', que son textos o historias que se replican por unos y otros atribuyéndoselas a terceros. Hay muchas de supuestos médicos, que se repiten exactamente igual, y que son historias para llamar atraer la atención”, explica el investigador.

Ante la profusión de estas noticias, Moreno recomienda “consultar sitios donde se pueda comprobar la veracidad de la información”, aunque reconoce que en el caso de los ‘memes’ es complicado porque muchos de ellos son verosímiles. “De hecho uno de los objetivos de nuestros estudios es saber más sobre la propagación para poder identificar este tipo de fuente y sus patrones de difusión”. Este estudio podría ayudar a desarrollar en un futuro “un marco computacional que permita conocer un modelo más realista de los procesos de difusión de noticias”. Por ejemplo, se podría saber con mayor precisión el papel que desempeñan diferentes grupos, considerando que la información no viaja de la misma manera y que no todos los tipos de historias atraen el mismo público ni el mismo interés.

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