Algoritmo de Facebook ayudó a redes de desinformación sobre el Covid-19
EFE
El algoritmo de Facebook «ayudó» a que redes que difunden desinformación sanitaria lograsen 3.800 millones de visualizaciones estimadas durante el último año y el pico se dio en abril, cuando la crisis de la covid-19 llegó a su punto álgido en muchos países, según la plataforma ciudadana mundial Avaaz.
El informe titulado «El algoritmo de Facebook: Una gran amenaza para la salud pública», centrado en cinco países, asegura que los esfuerzos de la red social por atajar la desinformación sanitaria «están siendo gravemente socavados por sus propios sistemas».
A pesar de las soluciones «de emergencia» implementadas por Facebook con la llegada de la pandemia, el contenido de las páginas que difunden desinformación en materia de salud llegó a 460 millones de visualizaciones estimadas el pasado abril.
El contenido de las principales diez páginas que difunden ese tipo de información falsa logró «casi cuatro veces más» visualizaciones en Facebook que el equivalente de las principales diez páginas de instituciones sanitarias, entre ellas la de la Organización Mundial de la Salud (OMS).
El director de campañas de Avaaz, Fadi Quran, lamentó en un comunicado que el consejero delegado y cofundador de Facebook, Mark Zuckerberg, «prometió que iba a proporcionar información fiable durante la pandemia, pero su propio algoritmo saboteó esos esfuerzos al derivar a muchos» de sus 2.700 millones de usuarios hacia redes de difusión de desinformación en materia de salud.
Esta infodemia, según Quran, «seguirá empeorando la pandemia hasta que Facebook desintoxique su algoritmo y ofrezca rectificaciones a todas aquellas personas que hayan estado expuestas a estas mentiras virales.»
El informe propone una solución en dos pasos para poner en «cuarentena» a la desinformación y a quienes la difundan a gran escala.
El primer lugar, rectificar la desinformación proporcionando correcciones retroactivas por parte de verificadores independientes a todos los usuarios que hayan visto esos contenidos. Un estudio de las universidades George Washington y la Estatal de Ohio encargado por Avaaz muestra que «esta solución puede reducir la confianza en la desinformación en un 50 % de media».
El segundo paso sería «desintoxicar el algoritmo» de Facebook limitando la distribución de publicaciones desinformativas y las de los actores que sistemáticamente las posicionan en los «feeds» de los usuarios, «lo que disminuiría su alcance hasta en un 80 %».
El informe destaca, que solo el 16 % de la desinformación sanitaria analizada tenía una etiqueta de advertencia de Facebook y, «a pesar de que el contenido está verificado como falso, el 84% restante», de la muestra de 174 artículos y publicaciones reseñadas en el estudio, «sigue online sin ningún tipo de advertencia».
Además, señala que las principales 42 páginas de Facebook que difunden este tipo de contenido son seguidas por más de 28 millones de personas y generaron unos 800 millones de visualizaciones estimadas.
Según Avaaz, los principales «superdifusores» de desinformación sanitaria en la red social son «RealFarmacy, uno de los mayores sitios web que difunden desinformación sobre salud, y GreenMedInfo, una página que presenta la desinformación sanitaria como ciencia».
Entre los ejemplos de noticias falsas identificadas en el informe un artículo afirmaba que la Asociación Médica Americana animaba a los médicos y hospitales de Estados Unidos a realizar un recuento excesivo de las muertes por COVID-19, el cual tuvo unos 160 millones de visualizaciones estimadas.
Otro ejemplo de desinformación es un artículo con 8,4 millones de visualizaciones sobre que un programa de vacunación contra la polio financiado por Bill Gates había provocado parálisis a casi medio millón de niños en India.
La investigación de Avaaz se centró en actores que abarcan principalmente Estados Unidos, Reino Unido, Francia, Alemania e Italia, lo que significa que las redes y visualizaciones destacadas en el informe representan «una pequeña muestra de este problema a nivel mundial».
