Twitter incluye a España en su experimento para detectar tuits engañosos

Desde este lunes, más usuarios de Twitter podrán denunciar o reportar un tuit si consideran que incluye información engañosa. La compañía ha decidido ampliar a España, Brasil y Filipinas el experimento para ‘‘validar la herramienta en mercados importantes para Twitter cuyo idioma principal no es el inglés’’, según explica la compañía en su blog oficial. Esta función empezó a probarse en EE UU, Corea del Sur y Australia el pasado agosto, y, en estos seis mese...

Desde este lunes, más usuarios de Twitter podrán denunciar o reportar un tuit si consideran que incluye información engañosa. La compañía ha decidido ampliar a España, Brasil y Filipinas el experimento para ‘‘validar la herramienta en mercados importantes para Twitter cuyo idioma principal no es el inglés’’, según explica la compañía en su blog oficial. Esta función empezó a probarse en EE UU, Corea del Sur y Australia el pasado agosto, y, en estos seis meses, la plataforma asegura haber recibido casi cuatro millones de notificaciones sobre 1,95 millones de tuits distintos, escritos por 64.000 cuentas diferentes.

Hasta ahora, si un usuario seleccionaba los tres puntos que se sitúan en la esquina superior derecha de un tuit, podía acceder a la opción de denunciar la publicación. Entre los posibles motivos de denuncia se encontraba un contenido sospechoso o spam, una publicación abusiva o perjudicial y un texto que expresara intenciones suicidas. A través de esa opción, y gracias a la interacción de los usuarios, Twitter puede detectar mejor los tuits que violan sus normas de uso. Desde este lunes, los usuarios de la plataforma en España podrán marcar el tuit como engañoso. Al seleccionar esa opción, Twitter pregunta al usuario de qué tipo de información se trata, si es sobre política, sobre salud o sobre otro ámbito. Una vez que se ha completado la denuncia, la plataforma da la opción de silenciar o bloquear al usuario que lo ha subido.

Twitter considera que la información sobre política y salud es más susceptible que otra de ser objeto de publicaciones engañosas, puesto que, durante los últimos años, la información falsa se ha multiplicado sin precedentes durante los procesos electorales, causando quebraderos de cabeza a los defensores de la democracia en todo el mundo. Y, desde que llegó la pandemia de covid-19, ha ocurrido lo propio con la desinformación sobre las vacunas y el propio virus. La tecnológica pretende acelerar los procesos de detección de los tuits engañosos, facilitando que los usuarios sean la parte activa que les ponga en alerta al tiempo que sus algoritmos y herramientas automáticas rastrean las publicaciones. Se trata de detectar lo más rápido posible esos contenidos, antes de que causen mayores daños.

Según la empresa, las denuncias impuestas durante estos meses que ha durado el experimento en los tres primeros países le ha valido para ‘’revisar subconjuntos de tuits que pueden estar incumpliendo nuestras políticas y para identificar tendencias y narrativas emergentes engañosas o falsas en todo el mundo’', de forma que, entre la detección proactiva y el machine learning o la inteligencia artificial, pueden ayudar a crear Momentos relacionados con esas narrativas. Los Momentos de Twitter son ventanas en las que la plataforma puede informar sobre bulos que se han difundido o sobre noticias importantes. Algunos aparecen en el apartado de búsqueda, y también en el perfil oficial de Momentos. Esa es otra de las herramientas puestas en marcha durante los últimos tiempos para combatir la desinformación que tan fácilmente se propaga en esta y otras redes sociales.

Para Twitter, ‘‘ofrecer estas opciones para reportar ha ayudado a la gente a sentirse más empoderada’', e insiste: ‘‘Nuestra investigación también ha demostrado que la gente prefiere utilizar este canal en lugar de interactuar con el tuit potencialmente engañoso a través de un tuit Citado o de una respuesta’’, según se explica en el blog de la compañía. La empresa tiene la esperanza de que este sistema de denuncia le sirva para mejorar la detección de contenidos que violan sus normas de uso y, sobre todo, los tiempos de actuación.

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