INTERNET Las 'fake news' ganan por goleada

En la Facultad de Física de la UB se desarrollan herramientas que sirven para entender la realidad social, a partir de los análisis de redes complejas como las de Twitter. Hablamos con Albert Díaz-Guilera, catedrático del Departamento de Física de la Materia Condensada de Barcelona e investigador del grupo DataScience @ UB. Es también director del Instituto de Investigación de Sistemas Complejos. Sus líneas de investigación se han ampliado para estudiar sistemas complejos en ámbitos como la biología, la economía, las ciencias sociales, las de la computación y la lingüística.

También se añaden a la conversación Luce Prignano y Emanuele Cozzi, doctores en física que trabajan en estudios de sistemas complejos. Desde el pasado mes de septiembre analizan los movimientos de comunidades en twitter, a partir de diferentes hashtags. De forma divulgativa explican sus resultados en un interesante blog, Enredados 1-O. El análisis de los tuits que hacen la Luce y el Emanuele, permite entender cómo funcionan las redes sociales, y inferir la realidad social que se deriva. 

¿Por qué unos físicos se ponen a estudiar fenómenos sociales en la red?

Albert: Hay un interés desde la ciencia para analizar todas estas dinámicas sociales. Hay grupos que han tenido interés en saber que pasaba en España, por ejemplo el grupo de físicos de Zaragoza que analizaron todos los datos del 15M, como se fueron propagando, y el proceso catalán también da juego en este sentido, porque la red es un reflejo de lo que está pasado en la sociedad. Nuestro interés es, por un lado, en el día a día, es seguir los hashtags que están relacionados con este conflicto en la red, y miramos cuáles son las cuentas desde los que se han producido los tuits. Estos datos te las puedes bajar directamente de twitter, y entonces haces la estructura de redes que estamos acostumbrados a hacer. 

¿Los datos son gratis? ¿Se los puede bajar cualquiera?

Albert: Hasta un nivel determinado sí, después tienen un coste, a medida que se va incrementando la profundidad y la complejidad del estudio. Pero nosotros nos limitamos a la parte de acceso libre de estos datos. 

¿Entráis en los contenidos de lo que se difunde en los tuits?

"Las fake news llegan a más gente y a más velocidad que las noticias reales"

Albert: No, no entramos en el contenido semántico. Pero hay otros grupos de lingüística computacional que pueden estudiar los contenidos de los tuits, cuáles están a favor y cuáles en contra de un determinado hashtag. Con el seguimiento de los retuits nosotros construimos lo que llamamos una comunidad, que, aunque no sepas cuál es el contenido, se van formando grupos y puedes ver qué tendencia tiene cada uno de ellos. También podemos saber dónde y cómo han empezado los grupos, cuáles son las cuentas que tienen más difusión, todo ello aplicando algoritmos de detección de comunidades.

Hace unas semanas la revista Science publicó dos artículos sobre la forma de propagación de las fake news. El estudio, realizado en varios campos que van desde la política al entretenimiento, revelaba que tras agrupar los tuits en falsas o ciertas, las falsas se retuitean mucho más y a más velocidad que las verdaderas. En promedio, parece que las noticias reales tardan seis veces más a difundirse que las que son marcadamente falsas y que esto se debe a un componente emocional, ya que retuitamos aquellas noticias que se ajustan a nuestro ideario, a nuestro relato, en nuestras filias y fobias personales. 

"Hay ejércitos de robots que difunden noticias falsas, que atacan a personas"

Albert: Este estudio ha analizado en un periodo largo de tiempo una gran cantidad de datos, que permiten extrapolar resultados. Tendemos a mantener lo que llamamos burbujas de información, tiendes a seguir a aquellos que te dan las informaciones que quieres leer y habitualmente no salimos de la burbuja. A veces hay cuentas que exploran las burbujas del contrario, que acaban retuiteando contenidos externos a su grupo, pero con comentarios que intentan desvirtuarlos. Hay también cuentas seguidos por dos burbujas opuestas, que tienen mucho seguimiento, bien sea para aplaudirle o para criticarlas. Este es el caso, por ejemplo, de Gabriel Rufián, que es seguido por mucha gente de comunidades muy separadas.

Albert Díaz-Guilera es catedrático del Departamento de Física de la Materia Condensada de Barcelona.

¿Esto significa que quienes tienen claro este comportamiento tan humano de aceptar lo que se adapta a sus convicciones, puede manipular las noticias en las redes sociales para conseguir determinados propósitos económicos, políticos o sociales? 

Albert: Claro. Hay ejércitos de robots que difunden noticias falsas, que atacan ciertas personas, esto existe. Se están utilizando técnicas de inteligencia artificial para detectarlos, pero en general es fácil identificarlos porque tienen muy pocos seguidores, a veces también utilizan nombres de personas conocidas. 

The New York Times y The Observer revelaron que Cambridge Analytica, una empresa que trabajó para la campaña de Donald Trump, hizo un uso indebido de datos de 50 millones de usuarios de la red social. En EEUU la Comisión Federal de Comercio ha abierto una investigación para determinar si la Facebook ha violado un acuerdo que firmó en 2011 en el que se comprometía a garantizar la privacidad de sus usuarios.

"El propósito de las Fake news es crear estados de opinión, más allá de su verosimilitud o realidad"

Albert: Hay empresas que se dedican a manipular la información, y que utilizan este tipo de técnicas, para hacer campañas de marketing y posicionar bien un producto, o como los datos de Cambridge Analytica extraídas de Facebook, que acaban sirviendo para apoyar un candidato a las elecciones norteamericanas o atacar a otro. 

¿El hecho de que una cuenta ponga en circulación una fake news, no hace que pierda seguidores después?

Albert: No, porque pasado el tiempo ya no hay interés en averiguar si aquello era verdad o no. El propósito de las Fake news es crear estados de opinión, más allá de su verosimilitud o realidad. 

De vuestro trabajo surge una especie de gráficos de colores que representan redes de difusión de los hashtags. ¿Qué proceso utilizáis?

Albert: Aplicamos algoritmos matemáticos de redes, hacemos el seguimiento de los hashtags y el gráfico es la plasmación en el espacio y en el tiempo de los tuits y retuits. 

Estos gráficos aparecen en blogs como Enredados 1O, que llevan adelante dos jóvenes doctores en física italianos, Luce Prignano y Emanuele Cozzi.

Albert: Luce y Emanuele trabajan en sistemas complejos en el departamento, ellos pertenecen a nuestro grupo de investigación, pero su trabajo en el blog y en el canal de Telegram es una apuesta personal suya, más allá de su trabajo científico.

¿Cuándo empezasteis a hacer este seguimiento?

Luce: Fue un sábado de septiembre por la tarde, en Zaragoza, después de que se produjera un escrache contra 500 cargos electos de Unidos Podemos en el Pabellón ferial siglo XXI.

Gráfico de la interacción en Twitter en torno al hashtag #Hispoanofobia

Emanuele: Yo estaba con las personas que estaban retenidas.

Uno de los primeros casos que seguisteis fue el del hashtag #hispanofobia, una campaña del PP lanzada a pocos días del referéndum del 1 de Octubre: "No es democracia es hispanofobia".

Luce: La campaña fue trending tópico dos días seguidos, y se trata de una campaña organizada, centralizada desde las cuentas del PP, sobre todo de las cuentas de sus organizaciones territoriales. Una campaña que se les volvió en contra porque la reacción de oposición que utiliza el mismo hashtag cogió mucho más volumen que la campaña oficial, y acaba siendo más fuerte. "En #Hispanofobia se ve que hay una organización muy centralizada, se retwettean las cuentas oficiales del PP, es una campaña. Los que la atacan son más espontáneos y consiguen darle la vuelta al sentido del hashtag del PP.

Emanuele: En #Hispanofobia se ve que hay una organización muy centralizada, se retuitean las cuentas oficiales del PP, y casi ninguno de los seguidores produce contenidos nuevos. Entre los grupos que van en contra hay mucha más diversidad y creación de nuevos contenidos, se trata de una reacción espontánea sin planificar. Es un caso claro de enfrentamiento entre dos bloques, donde los atacantes ganan más visibilidad y consiguen, incluso, darle la vuelta al sentido del hashtag. Eso es muy significativo. 

Luce: La red formada por los atacantes al hashtag hispanofobia está más distribuida, llegando a tener seis cuentas con un valor de centralidad.

Andaluza,viviendo en Barcelona.La #hispanofobia no existe. Que no os engañen. Es una forma de crear #catalanofobia de manera enmascarada

— Maria Arista Romero (@Arista_90) 27 de septiembre de 2017

En vuestro blog explicáis como una cuenta con pocos seguidores, la que corresponde a @ Arista_90, lidera el bloque de los atacantes ( "La #hispanofobia no existe. Que no os engañen. Es una forma de crear #catalanofobia de manera Enmascarada"). Se trata de una estudiante de doctorado al que le gusta el manga, andaluza residente en Barcelona, y con pocos seguidores.

Luce: Está un poco por detrás de la cuenta oficial del PP, que es la más retuiteada.

"En las legislativas de 2016, las comunidades de Podemos y de IU estaban aisladas, iban cada una a la suya"

Albert: Esto demuestra que para ocupar una posición de centralidad en una comunidad no es imprescindible tener muchos seguidores. En un momento dado, puedes concentrar mucha difusión.

Emanuele: Los atacantes han conseguido, de forma más distribuida, atraer más atención sobre sus mensajes, que sobre el mensaje original del PP.

Vosotros ya habíais analizado los movimientos en la red en torno a las campañas electorales, en las últimas legislativas de junio de 2016, en Aragón.

"A partir de los análisis de los tuits se pueden llegar a inferir los resultados electorales, con algoritmos específicos."

Emanuele: Vimos que las dos comunidades, la de IU y la de Podemos, estaban muy separadas, que a pesar de ir juntos a las elecciones seguían con un estilo comunicativo propio, y que los seguidores de cada grupo sólo retuiteaban a los suyos, o bien a IU o bien a Podemos. No consiguieron unir las dos comunidades. Además, los seguidores de Podemos no retuiteaban mucho los mensajes que les llegaban desde la organización, no lograron identificarse con la línea marcada por los líderes estatales.

¿Los partidos tienen expertos en trabajar las redes. Se puede inferir los resultados de unas elecciones viendo la actividad en twitter?

Luce: A partir de los análisis de los tuits se pueden llegar a inferir los resultados electorales, con algoritmos específicos. Por ejemplo, en las elecciones del 21D se veía que ganaría el bloque soberanista. Y dentro de este bloque se veía también que Junts x Cat lo hacía mejor que ERC, que hasta entonces era la comunidad más consolidada dentro del bando soberanista. El PP aparecía aislado y en un extremo, como comunidad. Ciudadanos tiene también una comunidad muy grande y consolidada.

Emanuele: Se veían muy bien las interacciones entre partidos, quien iba con quién y de qué forma. Es significativo que Catalunya en Comú, estaba partida en dos, y se veía como las cuentas oficiales de esta coalición se agrupaban más cerca del PSC, mientras que había un grupo muy importante de seguidores que estaban más cerca de los soberanistas, en cuanto a intercambio de tuits en la red.

Nota: Luce y Emanuele han analizado muchos hashtags en estos meses: #Llibertatpresospolíticos, #Repúblicacatalana, #FelipeVI y el MWC, #Tabarnia4M y otros. Os recomiendo que sigáis a Luce (@fatamolinara), a Emanuele (@ecozzo) y a Albert (@anduviera). Con sus tuits, se os puede abrir una dimensión nueva sobre muchos fenómenos comunicativos y sociales, infiriendo su importancia y dimensión.