Según un estudio, la desinformación obtiene mejores resultados de interacción tanto en las páginas con ideología de izquierdas como de derechas, pero que estas últimas tienen una mayor propensión a compartir contenido clasificado como falso.
MADRID, 6 Sep. (Portaltic/EP) -La desinformación publicada en Facebook sobre las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2020 obtuvo seis veces más interacción y clics de los usuarios que las noticias legítimas sobre este tema en la red social, según se desprende de un estudio.
Una investigación académica sobre el comportamiento de los usuarios en Facebook, realizada por las Universidades de Nueva York (Estados Unidos) y de Grenoble Alpes (Francia), ha analizado publicaciones de más de 2.500 páginas de noticias en la red social entre agosto de 2020 y enero de 2021.
Entre las principales conclusiones, el estudio ha detectado que las páginas conocidas por publicar desinformación obtuvieron seis veces más 'Me gusta', compartidos e interacciones que las noticias de fuentes fiables como la Organización Mundial de la Salud (OMS) o medios como CNN, como ha informado el diario The Washington Post.
Como respuesta a la investigación, Facebook ha afirmado que esta se centra "en cómo la gente interactúa con el contenido, algo que no debería confundirse con cuántas personas lo ven en realidad", como ha asegurado el portavoz de la empresa Joe Osborne a The Washington Post.
Facebook también ha defendido que el contenido que mayor alcance obtiene en la red social "no es el que el estudio sugiere", según Osborne, aunque no ha compartido más detalles.
Asimismo, mientras que la investigación académica ha utilizado información de dos verificadores (NewsGuard y Media Bias/Fact Check), Facebook dispone de 80 socios en todo el mundo que trabajan en 60 idiomas diferentes.
El estudio ha descubierto también que la desinformación obtiene mejores resultados de interacción tanto en las páginas con ideología de izquierdas como de derechas, pero que estas últimas tienen una mayor propensión a compartir contenido clasificado como falso.
