La UZ participa en un estudio sobre la diseminación de información y rumores a gran escala

Categoría: Universidad Autor: Redacción AU

La desinformación (“fake news”) se propaga igual que los virus biológicos pero de forma más rápida y alcanzando a muchas más personas. Esta es una de las principales conclusiones del estudio sobre contagio social publicado en la revista científica Nature Physics, en el que se ha probado y cuantificado cómo la movilidad y las interacciones online y offline de las personas en Europa influye en la propagación de un rumor. El equipo investigador está liderado por el físico teórico y responsable del Grupo Cosnet del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) de la Universidad de Zaragoza, Yamir Moreno.

Este estudio, aplicable a la oleada de bulos sobre el coronavirus Covid-19, que la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha calificado de “infodemia”, ha contado con la participación de investigadores de USA, Reino Unido y España, liderados por Moreno y Alessandro Vespignani, de la Northeastern University en Boston. Estos investigadores cuentan con una gran experiencia en el estudio de los procesos de propagación de epidemias e información mediante el desarrollo de modelos matemáticos y el uso de herramientas computacionales.

“En la sociedad actual, la información viaja más rápido que nunca y esto incluye, tanto la información “buena” como la difusión de noticias falsas conocidas como fake news. Sin embargo, la rapidez y el alcance de propagarse una noticia concreta o la información, en general, dependerá en gran medida de quién o quiénes la compartan y de dónde se origine la noticia, si a través de redes sociales o de conversaciones entre individuos. En otras palabras, dependerá de nuestras interacciones”, ha explicado Moreno.

“Por tanto -continúa- si queremos saber más sobre la difusión de información, debemos estudiar primero cómo nos relacionamos los humanos y cómo se acopla la dinámica de este proceso de propagación a las interacciones antes mencionadas”.

El estudio ha sido publicado recientemente en “Nature Physics”, una de las revistas científicas de mayor prestigio e impacto a nivel internacional. En dicho trabajo, se describe una forma realista de incorporar a modelos matemáticos, determinados aspectos que capturan la manera en la que se comparte la información. Este análisis muestra el camino a seguir hacia el desarrollo de modelos de difusión de información y desinformación mucho más precisos y que contemplen la estructura geográfica y social de nuestras interacciones online y offline.

Adicionalmente, y por primera vez en el desarrollo e implementación de este tipo de modelos, los investigadores han usado datos reales de movilidad en Europa para estudiar cómo viaja la información geográficamente. Acoplando el modelo matemático a los datos disponibles, fueron capaces de probar y cuantificar cómo la movilidad de las personas en Europa influye en la propagación de un rumor. El equipo también aplicó la metodología desarrollada a otras bases de datos de comunicación online.

El objetivo final de estos análisis es calcular el punto de inflexión más allá del cual los rumores y la información se convierten en virales. Al resolver las ecuaciones del modelo, los investigadores fueron capaces de calcular este punto, que resultó depender tanto de los parámetros del modelo de propagación como de la estructura de las redes de interacción. La transición de un régimen en el que los rumores no se propagan a gran escala a otro en el que estos se convierten en virales, es lo que en Física se asocia a una transición de fase, de ahí que los autores hayan concluido también que el proceso o fenómeno de contagio social es muy similar al contagio biológico, ya que muestra el mismo tipo de transición.

El equipo investigador ha concluido que este estudio podría ayudar a desarrollar en un futuro un marco computacional que permita una modelización más realista de los procesos de difusión de información. Por ejemplo, se podría saber con mayor precisión el papel que desempeñan diferentes grupos de individuos en dichos procesos, considerando que la información no viaja o se propaga de la misma manera y que no todos los tipos de información atraen el mismo público ni el mismo interés. Por otra parte, según asegura Moreno, los hallazgos obtenidos permitirán definir estrategias de intervención más eficaces destinadas a frenar o facilitar la difusión de información en los sistemas socio-técnicos.

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