¿Los verificadores de datos en línea más eficaces? Tus compañeros

Cuando la plataforma de redes sociales X (anteriormente Twitter) invitó a los usuarios a señalar publicaciones falsas o engañosas, los críticos inicialmente se burlaron. ¿Cómo se puede confiar en que el mismo público que difunde información errónea la corregirá? Pero un estudio reciente realizado por investigadores de la Universidad de Rochester, la Universidad de Illinois Urbana-Champaign y la Universidad de Virginia encuentra que la «verificación colectiva» (el experimento colaborativo de verificación de datos de X conocido como Notas comunitarias) realmente funciona.

Las publicaciones X con notas de corrección públicas tenían un 32 por ciento más de probabilidades de ser eliminadas por los autores que aquellas con solo notas privadas.

el papel, publicado en el diario Investigación de sistemas de informaciónmuestra que cuando una nota de la comunidad sobre la posible inexactitud de una publicación aparece debajo de un tweet, es mucho más probable que su autor se retracte de ese tweet.

«Tratar de definir objetivamente qué es la desinformación y luego eliminar ese contenido es controvertido e incluso puede resultar contraproducente», señala la coautora Huaxia Rui, profesora de Xerox de Sistemas de Información y Tecnología en la Simon Business School de la Universidad de Rochester. «A largo plazo, creo que una mejor manera de que las publicaciones engañosas desaparezcan es que los propios autores las eliminen».

Utilizando un método de inferencia causal llamado discontinuidad de regresión y un vasto conjunto de datos de publicaciones X (anteriormente conocidas como tweets), los investigadores descubren que las correcciones públicas generadas por pares pueden hacer algo que los expertos y los algoritmos han luchado por lograr. Mostrar algunas notas o contenido correctivo junto con información potencialmente engañosa, dice Rui, puede «empujar al autor a eliminar ese contenido».

Notas de la comunidad sobre X: un experimento de corrección pública

Community Notes opera según un mecanismo de umbral. Para que una nota correctiva aparezca públicamente, debe obtener una puntuación de «utilidad» de al menos 0,4. (Una nota propuesta se muestra primero a los contribuyentes para su evaluación. El algoritmo puente utilizado por Community Notes prioriza las calificaciones de una amplia gama de usuarios, específicamente, de personas que no han estado de acuerdo en sus calificaciones anteriores, para evitar la votación de grupos partidistas que de otro modo podrían manipular la visibilidad de una nota).

Por el contrario, las notas que caen justo por debajo de ese umbral permanecen ocultas al público. Ese diseño permite un experimento natural, ya que los investigadores pudieron comparar publicaciones X con notas justo encima y debajo del límite (es decir, visibles para el público versus visibles solo para los contribuyentes de Notas de la comunidad), lo que les permitió medir el efecto causal de la exposición pública.

En total, los investigadores analizaron 264.600 publicaciones en X que recibieron al menos una nota comunitaria durante dos intervalos de tiempo distintos: el primero antes de las elecciones presidenciales de EE. UU., que es un momento en el que suele surgir la desinformación (junio-agosto de 2024), y el segundo dos meses después de las elecciones (enero-febrero de 2025).

Los resultados fueron sorprendentes: las publicaciones X con notas de corrección públicas tenían un 32 por ciento más de probabilidades de ser eliminadas por los autores que aquellas con solo notas privadas, lo que demuestra el poder de la retractación voluntaria como alternativa a la eliminación forzosa de contenido. El efecto persistió durante ambos períodos de estudio.

El efecto reputación

El equipo descubrió que la decisión de un autor de retractarse o eliminarse está impulsada principalmente por preocupaciones sociales. «Te preocupa», dice Rui, «que tu reputación en línea se vea perjudicada si otros encuentran tu información engañosa».

Las notas de la comunidad mostradas públicamente (que resaltan inexactitudes fácticas) funcionan como una señal para la audiencia en línea de que «el contenido (y, por extensión, su autor) no es confiable», señalan los investigadores.

En el ecosistema de las redes sociales, la reputación es importante (especialmente para los usuarios con influencia) y la velocidad es muy importante, ya que la información errónea tiende a difundirse más rápido y más lejos que las correcciones.

Los investigadores descubrieron que las notas públicas no sólo aumentaban la probabilidad de eliminación de tweets, sino que también aceleraban el proceso: entre X publicaciones retractadas, cuanto más rápido se muestran públicamente las notas, antes se retractan las publicaciones señaladas.

Aquellos cuyas publicaciones atraen visibilidad y participación sustanciales o que tienen grandes bases de seguidores enfrentan mayores riesgos para su reputación. Como resultado, los usuarios X verificados (aquellos marcados con una marca de verificación azul) fueron particularmente rápidos en eliminar sus publicaciones cuando obtuvieron notas comunitarias públicas, mostrando una mayor preocupación por mantener su credibilidad.

El patrón general sugiere que la propia dinámica de las redes sociales, como el estado, la visibilidad y la retroalimentación de los pares, pueden mejorar la precisión en línea.

¿Una defensa democrática contra la desinformación?

El equipo concluye que el crowdchecking «logra un equilibrio entre la protección de los derechos de la Primera Enmienda y la necesidad urgente de frenar la desinformación». No se basa en la censura sino en el juicio colectivo y la corrección pública. El algoritmo empleado por Community Notes enfatiza la diversidad y los puntos de vista apoyados por ambas partes.

Al principio, admite Rui, le sorprendieron los sólidos hallazgos del equipo. «Que la gente esté dispuesta a retractarse es como admitir sus errores o malas acciones, lo cual es difícil para cualquiera, especialmente en el entorno súper polarizado de hoy con todas sus cámaras de eco», dice.

Al comienzo del estudio, el equipo se había preguntado si los mecanismos correctores podrían resultar contraproducentes. En otras palabras, ¿podría una nota de exhibición pública realmente inducir a las personas a retractarse de sus publicaciones problemáticas o les haría mantenerse firmes?

Ahora saben que funciona.

«En última instancia», dice Rui, «la eliminación voluntaria de información engañosa o falsa es una forma más cívica y posiblemente más sostenible de resolver los problemas».