Aproximación al mapa sobre la investigación en desinformación y verificación en España: estado de la cuestión

1. Introducción

La desinformación puede causar mucho daño en la vida de las personas y de las organizaciones, su salud, finanzas y, por supuesto, en la democracia. La crisis derivada de la pandemia del COVID-19 ha avivado el debate sobre la necesidad pública de protegerse contra la difusión de bulos y noticias falsas, que en situaciones de tensión pueden afectar gravemente a la estabilidad social, a la convivencia pacífica y a los cimientos mismos sobre los que se asientan las democracias occidentales, que non son otros que la confianza ciudadana en sus representantes e instituciones públicas.

Paralelamente, la democratización de la información ha provocado una proliferación de las denominadas fake news, ya que “al mismo tiempo que ha crecido de forma exponencial el acceso a la información, lo ha hecho también el de la desinformación” (Ortiz-de-Guinea-Ayala y Martín-Sáez, 2019)

En los últimos años, la investigación y las publicaciones sobre el concepto de fake news han crecido de manera considerable; (Blanco et al., 2019), incluyendo estudios realizados en el ámbito iberoamericano (Guallar et al., 2020), más aún, ante la Covid-19 y la llamada infodemia global (García-Marín, 2020).

Hechos como la polarización y la desinformación digital (Jungherr y Schroeder, 2021), motivaron la preocupación por la manipulación de la ciudadanía, sobre todo en elecciones, a través de la creación de una opinión pública artificial con el fin de alentar los conflictos (Frost, 2020).

En este sentido, la labor del periodismo de verificación se erige como fundamental en la rendición de cuentas ante la sociedad y entronca con la confianza en los poderes del Estado y la Administración Pública y los derechos humanos (Rodríguez Pérez, 2020). La manipulación en la difusión de información o la utilización de datos y argumentos tendenciosos, incluyendo la desinformación, la propagación de mentiras, medias verdades y noticias falsas, no es nueva y dispone de numerosos antecedentes en la historia del periodismo (Jay, 2010).

Pero en la actualidad, países, instituciones, gobiernos y partidos se enfrentan a la posverdad, el término desarrollado por el sociólogo Ralph Keyes (2004) para aludir al proceso de manipulación creativa de la verdad, embellecida y configurada al gusto de las audiencias, y donde los hechos cuentan menos que las sensaciones y emociones que producen, generando un nuevo estado emocional (Rúas y García, 2018) que altera el actual ecosistema mediático y supone nuevos retos y amenazas para el periodismo, en la disputa por imponer un relato dominante de la crisis.

De hecho, además de las fake news, existe un segundo nivel, las denominadas junk news, que, sin ser necesariamente falsas, explotan un lenguaje muy emocional y exagerado, con una gran explotación de titulares sensacionalistas, a través de informaciones sesgadas y partidistas, imitando la identidad y estilo de fuentes reconocibles, con la intención de otorgar mayor credibilidad a sus relatos (García-Marín, Salvat-Martinrey, 2021).

Un relato, en ocasiones alternativo, que también cuestiona la verificación de hechos como práctica democrática, así como las concepciones filosóficas occidentales de la verdad absoluta y su hostilidad hacia la pluralidad y la contingencia” (Arendt, 1993) y que plantea un dilema sobre los límites del control de la información y la libertad de expresión (Aguilera y Casero-Ripollés, 2018), retomando el debate ya iniciado en la década de los noventa, en el seno de la Unesco, sobre la ética de la información o infoética (Floridi, 2006) y los dilemas que plantea en la actualidad, al respecto de la ética de datos.

El periodismo siempre ha tenido entre sus rutinas profesionales una que es fundamental, la de la comprobación de la información, la verificación (Kovach y Rosenstiel, 2001). Esto no es nuevo, pero en los tiempos actuales, con la fuerza de las redes sociales y la proliferación de las noticias falsas, que ahora se propagan de una manera más rápida, pero esto implica la necesidad por parte de los periodistas de reforzar esta labor y apoyarse en nuevas estrategias y en nuevas herramientas

Para las organizaciones de verificación, las redes sociales, como herramientas en esta tarea, son fundamentales (Cinelli et al., 2020).; más aun considerando que es en estos canales donde continúa fluyendo gran cantidad de desinformación en la pandemia (Salaverría et al., 2020; Sánchez-Duarte y Magallón-Rosa, 2020; Pérez-Dasilva et al., 2020) y, por tanto, donde, con más facilidad se propagan.

Aunque, como se ha señalado, la verificación es imprescindible en el proceso de la elaboración de la información, hoy no se entiende la calidad periodística si sumarle a este concepto los de transparencia e innovación. La profesión debe trabajar en la construcción de un modelo transparente en el que los equipos de redacción, con el apoyo de estas herramientas y la innovación deben alcanzar esta meta (López et al., 2018).

2. Plataformas y herramientas de verificación automática e IA

La Inteligencia Artificial (IA) puede jugar un papel muy importante en la lucha eficaz contra la desinformación, como es el caso de los denominados “bots buenos” (Flores-Vivar, 2019), que ayudan a detectar y combatir noticias falsas, como “Fátima” (abreviatura personalizada de Fact Machine), un bot conversacional desarrollado por el sitio de fact-checking “Aos Fatos” en colaboración con Facebook, que ayudó a combatir las noticias falsas durante las elecciones de Brasil que dieron la victoria a Jair Bolsonaro, a través del Messenger y que fue complementado por el “Projeto Lupe” de la agencia brasileña de noticias Lupa, que permite que los usuarios soliciten información verificada relacionada, sobre todo, con declaraciones de candidatos electorales.

Entre este tipo de herramientas también están TruthBuzz, programa desarrollado a través de una colaboración con First Draft News, que ayuda a los reporteros a adoptar métodos de narración convincentes que mejoren el alcance e impacto de la verificación y ayuden a “inocular” a la a las audiencias contra las informaciones falsas o engañosas; Facterbot, un “chatbot” de Facebook Messenger, herramienta diseñada por un estudiante universitario español para evitar noticias falsas de gran alcance en la bandeja de entrada de los usuarios; Fake News Detector, que ayuda a clasificar automáticamente las noticias en función de su credibilidad, o Decoders, una sección del sitio web del periódico Le Monde, a través de un motor de búsqueda que evalúa la confiabilidad de las fuentes de información.

Una credibilidad que se valora, también de forma automática, en función del estilo de narración, a través de redes neuronales y características estilométricas, basadas en el vocabulario sensacionalista y afectivo típico de las noticias falsas (Przybyla, 2020) y también del historial de autores y fuentes asociados a la divulgación de las mismas (Sitaula et al., 2019).

En España existen algunos ejemplos de utilización de algoritmos por parte de partidos políticos para la explotación de información a partir de datos personales, que demuestran que los robots avanzan en su camino como infomediadores entre los políticos y los ciudadanos (Campos-Domínguez y García-Orosa, 2018) en las últimas campañas electorales generales y autonómicas catalanas (Salas, 2018) y andaluzas (Magallón et al., 2019), impulsadas también por periodistas y medios de comunicación, como “Politibot”, el primer servicio de noticias en Telegram, en funcionamiento desde las elecciones generales de 2016 e, igualmente, desde el ámbito académico, como la creación de un bot (unfaking_es) para el seguimiento de información en las elecciones andaluzas de 2018 (Magallón et al., 2019), a través que Twitter y la utilización de T-Hoarder, una tecnología de código abierto creado, entre otras cuestiones, para difundir de forma automática, información de fuentes oficiales, fact-checkers, periodistas y medios.

En los últimos años, se han registrado numerosos programas y herramientas de verificación automática (Atanasova et al., 2020) y detección de noticias falsas, algunos de ellos basados en patrones lingüísticos de nivel superficial, como LIAR, que parte de declaraciones cortas etiquetadas en varios contextos de la plataforma Politifact.com, proporcionando un informe de análisis detallado y enlaces para obtener documentos (Yang Wang, 2017), o UNTRUE NEWS (http://untrue.news), basado en ElasticSearch, un motor de búsqueda analítica que utiliza la Lucene library, proporcionando resultados en tiempo real (Woloszyn et al., 2020).

Investigaciones como la de Vila-Márquez y Arce-García (2019) utilizan diversas técnicas para seguir el rastro de un hecho o noticia a través del análisis de redes como Twitter y las conexiones entre usuarios, a través de la aplicación de algoritmos para determinar los autores más seguidos o influencers (programa informático Gephi), facilitando la representación gráfica a través de nodos de usuarios, sus conexiones y enlaces, así como el análisis de minería de textos, a través de técnicas estadísticas de framing, para determinar cuáles son los marcos o enfoques principales (software KH-Coder), con metodología stemming, basada en recorte de palabras, eliminando subjetividades, para buscar variantes morfológicas y agruparlas y, finalmente, el análisis de emociones para identificar sentimientos básicos (Fernández-Vallejo, 2018).

También existen programas de rastreo de conversaciones a través de la API de Twitter, para el análisis de grupos y sentimientos sociales, según su ubicación y tiempo de publicación, que incluyen el seguimiento de hashtags emergentes, "#Socialdistancing" y "#workfromhome", así como de detección en línea de contenidos de clickbait de información en cascada (Sharma et al., 2020).

Algunos de estos programas también desarrollan pruebas de autenticidad de la información, a través de iniciativas basadas en la Distributed Ledger Technologies (DKTs), que garantizan la procedencia, autenticidad y trazabilidad de los datos para combatir el engaño digital (Fraga-Lamas y Fernández-Caramés, 2020).

Igualmente, a raíz del Coronavirus, se han desarrollado una serie de programas de utilización de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning y mapeo de recursos necesarios para facilitar la investigación (Bullock et al., 2020), incluso con clasificadores de aprendizaje automático de alta precisión, que determinan la validez de las noticias en función de las distribuciones de palabras y las diferencias lingüísticas y estilísticas específicas en las primeras oraciones de un artículo (Qi Jia, 2019).

En los últimos tiempos han irrumpido con fuerza nuevas herramientas para manipular imágenes y vídeo, como “FaceForensis”, que incluso nos sitúan en escenarios antes impensables como que se atribuya a personas cosas que no han dicho (Diakopoulos, 2018). Afortunadamente, surgen también otras herramientas de verificación de fotografías, como “TinEye”, el “Reverse Image Search” de Google y vídeo, como “Invid” o el sitio “Reverso”, para combatir esta manipulación.

Incluso Amazon ha incorporado en Alexa, el asistente de su altavoz inteligente, una aplicación que permite enviar preguntas a verificadores, pero que, una vez más, demuestra la desproporción existente entre la masiva propagación de informaciones falsas y los escasos recursos, rapidez y eficacia para combatirlas.

De hecho, en los últimos años, la tecnología digital y la ciencia de datos se han combinado para favorecer la aparición de nuevas formas de control del discursos y establecer potentes campañas de desinformación, a través de la manipulación de imágenes -reales, alteradas o creadas de forma artificial- estáticas o dinámicas (Gómez-de-Ágreda et al., 2021), mediante técnicas sofisticadas, situándonos ante una nueva generación de las denominadas deep-fakes, que muestran la gran complejidad del estudio de las imágenes en la era de la posverdad (Marzal-Felici, 2021).

En cualquier caso, la IA puede facilitar la labor periodística en el proceso de producción y selección de noticias, en la lucha contra la desinformación y la búsqueda de la mayor objetividad posible, tanto para evitar errores o ambigüedades, como para detectar tendencias informativas o ayudar en la traducción automática y el desarrollo de sistemas de recomendación de noticias (Manfredi Sánchez y Ufarte Ruiz, 2020; Túñez-López et al., 2019; Canavilhas, 2022).

La unión de la lingüística computacional y el periodismo, se encuentran en la combinación de algoritmos, datos o conocimiento de las ciencias sociales para completar la función de responsabilidad y servicio público del periodismo, en la ayuda por clasificar y organizar las fuentes y superar la presión por publicar contenidos y en el que la IA puede contribuir a automatizar y acelerar el proceso de recopilación, análisis y verificación. Una combinación que ha dado lugar a distintas denominaciones, desde periodismo automatizado, computacional, algorítmico o periodismo robot, en esa búsqueda y estructuración de información relevante.

3. Metodología

El objeto de estudio de este trabajo es revisar la investigación sobre desinformación en España, tanto desde el punto de vista de las publicaciones sobre el tema, como la elaboración de un mapa de grupos y proyectos de investigación relacionados. Para ello, después la revisión de la literatura sobre la materia en los últimos años se ha realizado una consulta en la base de datos de la Agencia Estatal de Investigación (AEI), en el apartado de ayudas concedidas, y utilizando como palabras claves búsqueda “desinformación”, “verificación”, “fake news”, “factchecking”, “fact checking”.

Se filtraron las repeticiones y aquellos proyectos que no eran pertinentes a las áreas de las Ciencias Sociales, Derecho y Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones. Se analizaron 18 proyectos de investigación concedidos entre 2018 y 2021, que recogen las keywords mencionadas, y como variables de estudio se utilizaron la universidad de concesión del proyecto, su presupuesto, el área y subárea, tipo de ayuda, y se añaden otras como la clave y el objeto de estudio, la metodología aplicada y el contexto, estas últimas realizadas por los investigadores de este artículo. La consulta se realizó durante la semana del 12 al 16 de diciembre de 2022, por lo que no se incluyen la aprobación definitiva que se comunicó durante esos días, correspondiente a 2021, pero sí los proyectos de Prueba de Concepto de ese año.

4. Resultados: Mapa proyectos de investigación sobre desinformación en España. Datos de la Agencia Estatal de Investigación

De los 18 proyectos que resultan de la consulta en la página web de la AEI, la mayoría de estos se enmarcan en las áreas de las Ciencias Sociales -ocho- y Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones -cinco- si bien, también se encontraron algunos proyectos en las áreas de Derecho, y Ciencias de la Educación.

En el caso de las Ciencias Sociales, se identifican cinco proyectos de la subárea de Comunicación, dos de estudios feministas, de las mujeres y de género y uno de Sociología y Antropología Social. En el caso del ámbito de las Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones, los cinco proyectos pertenecen a la subárea de Ciencias de la Computación y Tecnología Informática.

Por palabras claves, el concepto de “desinformación” es el que más se repite en todas las áreas y proyectos, es decir, en los dieciocho; mientras que destacan también otras ideas importantes como “social”, que se repite hasta en catorce proyectos, “fakenews”, que hace lo propio en diez casos, “factchecking” en ocho, “redes mediáticas” en siete, “inteligencia artificial” en seis, “verificación”, “salud”, “imaginarios”, “big data”, “cambio climático” y “aprendizaje” en cuatro y “alfabetización digital” en tres.

Por ámbito geográfico y universidad, son las universidades de las comunidades autónomas de Madrid, Cataluña y Galicia, las que más proyectos sobre desinformación abarcan, seguidas por Andalucía y la Comunidad Valenciana.

En concreto, las Universidades Carlos III de Madrid, con dos proyectos, la Universidad Autónoma de Madrid, la Universidad Nacional a Distancia y la Universidad Politécnica de Madrid tienen un proyecto sobre el tema objeto de estudio. En Galicia, es la Universidad de Vigo la que lidera los proyectos sobre desinformación y verificación, con dos proyectos el área de las Ciencias Sociales, concretamente en Comunicación, y uno en Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones.

Por presupuesto, las universidades que lideran la financiación de proyectos relacionados con la desinformación son las de Cádiz, con 139 mil euros con un proyecto, la de Vigo que suma 138,68 mil euros en sus tres proyectos, la UNED, con 94,86 mil euros, la Universidad Politécnica de Madrid, con 92,44 euros, la Universidad Carlos III con 84,70 mil euros, y las universidades Politécnica de Valencia, de Valencia y de Barcelona con más de 70 mil euros.

En resumen, los proyectos concedidos entre 2018 y 2021 y que centran su trabajo en la desinformación suman un presupuesto de 1,06 millones de euros, lo que supone una media de 106.446 euros por proyecto.

Por lo que respecta al objeto de estudio, la mayoría de los proyectos encontrados centra su investigación el mensaje, fundamentalmente en el discurso del odio, el discurso político, la igualdad, la salud o la inmigración; mientras que una tercera parte centra su estudio en las audiencias y los efectos de la desinformación, y solo uno enfoca la tarea en el papel de los emisores.

En cuanto a la metodología que se propone en los proyectos analizados, predominan el análisis del discurso y el análisis de contenido, en una tercera parte de los casos, el análisis de redes y perfiles, el estudio de caso, Deep learning, la encuesta, el trabajo con big data, el estudio de las rutinas profesionales y el análisis de los planes de estudios en las propuestas enmarcadas en el área de Ciencias de la Educación, que centran su apuesta en la alfabetización mediática y digital.

5. Discusión y conclusiones

Según los datos consultados en la página web de la Agencia Estatal de Investigación, el mapa de los proyectos nacionales sobre desinformación y verificación se concentra en solo seis comunidades autónomas -Andalucía, Comunidad Valenciana, Castilla León, Cataluña, Galicia y Madrid- y catorce universidades: UAM, UC3M, UCM, UB, UCA, UMA, USA, UV, UVIGO, UNED, UPM, UPV y UPF.

Por áreas, predominan las Ciencias Sociales -Comunicación- y Tecnologías de la información y de las comunicaciones, si bien se encontraron también algunos proyectos en Ciencias de la Educación y en Derecho, lo que implica que, como se señala en la introducción, se trata de un área de investigación en crecimiento, que reclama además una reflexión sobre la necesidad de trabajar entre equipos interdisciplinares a medio y largo plazo.

Las palabras claves que predominan en la descripción de los proyectos son desinformación social, fakenews, factchecking inteligencia artificial verificación, salud, imaginarios, big data, cambio climático y aprendizaje en cuatro y alfabetización digital. En este sentido, llama la atención que apenas ningún proyecto incluye la transparencia entre sus palabras clave cuando, como se señala al citar a López García et al. (2018) cualquier acción de verificación está vinculada a la construcción de un modelo transparente del trabajo de las redacciones que elaboran los contenidos periodísticos.

De acuerdo con la cantidad concedida a dichos proyectos, las universidades que más suman son las de Cádiz -139 mil euros- Vigo -138,68 mil euros-, la UNED -94,86 mil euros y la Carlos III con 84,70 mil euros- En total, los 18 proyectos resultantes de la búsqueda por las palabra claves del artículo suman 1.064.460,00 euros, lo que supone un promedio de 106.446,00 por cada propuesta.

Por convocatorias, la mayoría de los proyectos encajan en I+D+I -Generación de Conocimiento y Retos Investigación-, excepto tres que son de I+D -Excelencia / Generación de Conocimiento, y solo uno, de la Universidad de Vigo, se enmarca en la convocatoria de Prueba de Concepto – Lucha contra la desinformación y criterios de valor en los debates electorales en televisión y modelos digitales: plataforma de verificación y blockchain-

En conclusión, el estudio del concepto de desinformación y las noticias falsas atrae desde hace un tiempo a la academia, aumentando de manera considerable el número de investigaciones y proyectos que se solicitan. Su poder para engañar y desinformar es evidente, y fruto de ello, cada vez más existen más trabajos la investigación y publicaciones al respecto. Sería interesante completar este estudio con el número de proyectos que fueron concedidos en convocatorias internacionales y autonómicas, para dimensionar este crecimiento.

Además, sería interesante conocer el dato que se encontró en la página de la Agencia Estatal de Investigación de cuántos proyectos se presentaron y así dimensionar con aquellos que finalmente fueron concedidos.

Contribución de autores

José Rúas-Araújo: Conceptualización, Investigación, Metodología, Validación, Verificación, Visualización, Redacción- borrador original y Redacción-revisión y edición. Francisco-Javier Paniagua-Rojano: Conceptualización, Investigación, Metodología, Validación, Verificación, Visualización, Redacción- borrador original y Redacción-revisión y edición. Todos los autores han leído y están de acuerdo con la versión publicada del manuscrito. Conflictos de interés: Los autores declaran no tener conflicto de intereses.

Financiación

Este trabajo forma parte de las actividades de investigación promovidas a través del proyecto de investigación PID2021-124293OB-I00, del Programa Estatal de I+D+i para la realización de proyectos de Generación de Conocimiento 2021, "Mapa de la Desinformación en las Comunidades Autónomas y Entidades Locales de España y su Ecosistema Digital (FAKELOCAL)".

Igualmente, forma parte de las actividades promovidas a través del proyecto de transferencia PDC2021-121720-100, del Programa Estatal de I+D+i para la realización de “Prueba de Concepto”, del Programa Estatal Retos de la Sociedad, Programa Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación 2017-2020 " Lucha contra la desinformación y los estándares de valor en los debates electorales en TV y medios digitales: plataforma de verificación y blockchain (DEBATrue)".

Referencias:

Notas de autor

* Profesor Titular de Comunicación Política de la Facultad de Ciencias Sociales y de la Comunicación de la Universidad de Vigo, España

** Profesor de Comunicación Empresarial e Institucional en la Universidad de Málaga, España

Información adicional

Para citar este artículo : Rúas-Araújo, José; & Paniagua-Rojano, Francisco-Javier. (2023). Aproximación al mapa sobre la investigación en desinformación y verificación en España: estado de la cuestión. ICONO 14. Revista Científica De Comunicación Y Tecnologías Emergentes, 21(1). https://doi.org/10.7195/ri14.v21i1.1987

ICONO 14, Revista de comunicación y tecnologías emergentes

ISSN: 1697-8293

Vol. 21

Num. 1

Año. 2023

Aproximación al mapa sobre la investigación en desinformación y verificación en España: estado de la cuestión

José Rúas-Araújo ¹, Francisco-Javier Paniagua-Rojano ²