En agos­to de 2021, Twit­ter puso a prue­ba un nue­vo canal para repor­tar infor­ma­ción poten­cial­men­te enga­ño­sa en Esta­dos Uni­dos, Corea del Sur y Aus­tra­lia, y una vez con­clui­da la pri­me­ra fase, aca­ba de anun­ciar la amplia­ción de esta prue­ba a tres nue­vos paí­ses: Espa­ña, Bra­sil y Fili­pi­nas.

La amplia­ción del expe­ri­men­to per­mi­ti­rá con­ti­nuar vali­dan­do esta herra­mien­ta en mer­ca­dos impor­tan­tes para Twit­ter cuyo idio­ma prin­ci­pal no es el inglés. Ade­más, las pró­xi­mas elec­cio­nes en Bra­sil, Fili­pi­nas y de mitad de man­da­to en Esta­dos Uni­dos, así como las pró­xi­mas elec­cio­nes regio­na­les en Espa­ña, ayu­da­rán a extraer apren­di­za­jes sobre la uti­li­dad de este canal de repor­te duran­te perio­dos elec­to­ra­les.

La pro­pues­ta

La mayo­ría de los con­te­ni­dos sobre los que actúa la pla­ta­for­ma siguen sien­do las polí­ti­cas rela­ti­vas a infor­ma­ción enga­ño­sa sobre la COVID-19, inte­gri­dad cívi­ca y con­te­ni­dos mul­ti­me­dia fal­sos y alte­ra­dos, que son iden­ti­fi­ca­dos de for­ma proac­ti­va. Al aña­dir un canal de repor­te en mano de las per­so­nas que usan Twit­ter, lo que bus­can es enten­der cómo y de qué mane­ra sus denun­cias pue­den mejo­rar la velo­ci­dad y el alcan­ce de los esfuer­zos para iden­ti­fi­car infor­ma­ción fal­sa o enga­ño­sa.

Des­de el lan­za­mien­to de esta prue­ba se han reci­bi­do 3,73 millo­nes de noti­fi­ca­cio­nes sobre 1,95 millo­nes de tweets dis­tin­tos y escri­tos por 64.000 cuen­tas dife­ren­tes. Has­ta aho­ra, estas denun­cias han ser­vi­do para revi­sar sub­con­jun­tos de tweets iden­ti­fi­ca­dos por per­so­nas en Twit­ter que pue­dan estar incum­plien­do las polí­ti­cas, e iden­ti­fi­car ten­den­cias y narra­ti­vas emer­gen­tes enga­ño­sas o fal­sas en todo el mun­do que pue­dan ayu­dar a la detec­ción proac­ti­va y de machi­ne lear­ning, así como para ayu­dar a crear momen­tos rela­cio­na­dos con estas narra­ti­vas.

Twit­ter advier­te que en esta fase de prue­bas y mien­tras sigan amplian­do el expe­ri­men­to, es posi­ble que no se tomen medi­das ni pue­dan res­pon­der a cada denun­cia rea­li­za­da.

• Lo apren­di­do

Twit­ter reco­no­ce haber com­pro­ba­do que las denun­cias repre­sen­tan una fuen­te de infor­ma­ción útil, aun­que rui­do­sa, sobre posi­bles incum­pli­mien­tos de sus polí­ti­cas. De la mues­tra de tweets revi­sa­dos por sus equi­pos, menos del 10% las incum­plían.

En los casos de segu­ri­dad y abu­sos, la tasa media de infrac­ción es del 20 a 30%. Este bajo índi­ce de infrac­cio­nes se debe en gran medi­da al alto volu­men de infor­ma­ción repor­ta­da sobre otros temas.

Sin embar­go, las denun­cias tie­nen otros bene­fi­cios ade­más de ayu­dar a iden­ti­fi­car posi­bles con­te­ni­dos que incum­plan las polí­ti­cas. Ofre­cer estas opcio­nes para repor­tar ha ayu­da­do a la gen­te a sen­tir­se más empo­de­ra­da. Ade­más, la inves­ti­ga­ción tam­bién ha demos­tra­do que la gen­te pre­fie­re uti­li­zar este canal de repor­te en lugar de inter­ac­tuar con el Tweet poten­cial­men­te enga­ño­so a tra­vés de un tweet cita­do o de una res­pues­ta.

• Las con­clu­sio­nes

En pri­mer lugar, Twit­ter segui­rá opti­mi­zan­do la for­ma de fil­trar y prio­ri­zar la infor­ma­ción repor­ta­da para impul­sar la efi­cien­cia antes de expan­dir esta opción en todo el mun­do. Así han con­se­gui­do mejo­rar los índi­ces de actua­ción en otros ámbi­tos de sus polí­ti­cas, como la segu­ri­dad, median­te la crea­ción de mode­los de machi­ne lear­ning que pre­di­cen la pro­ba­bi­li­dad de infrac­cio­nes. Estos mode­los requie­ren inves­ti­ga­ción y reco­pi­la­ción de datos, espe­cial­men­te en idio­mas dis­tin­tos al inglés.

En segun­do lugar, la fun­ción de repor­tar es espe­cial­men­te valio­sa como fuen­te de infor­ma­ción sobre ten­den­cias y narra­ti­vas emer­gen­tes. A tra­vés del expe­ri­men­to en cur­so han podi­do iden­ti­fi­car más fácil­men­te infor­ma­ción erró­nea y no fun­da­men­ta­da que se com­par­te en Twit­ter, inclui­da la com­par­ti­da a tra­vés de las URL y medios de comu­ni­ca­ción de ter­ce­ros.

La pla­ta­for­ma espe­ra que esta fun­ción para repor­tar ayu­de a sus equi­pos a enten­der mejor las narra­ti­vas emer­gen­tes y las ten­den­cias rela­ti­vas a infor­ma­ción enga­ño­sa a gran esca­la y, en últi­ma ins­tan­cia, avan­zar en la capa­ci­dad de detec­tar­lo en Twit­ter en tiem­po real.

Twit­ter se com­pro­me­te a seguir uti­li­zan­do los datos de este expe­ri­men­to para infor­mar sobre cómo se uti­li­zan estos cana­les. La pre­vi­sión es seguir expan­dien­do esta herra­mien­ta a nivel mun­dial a lo lar­go de 2022.