viernes, 10 de febrero de 2017

Tres maneras de rastrear sitios de noticias falsas

Tres maneras en que los investigadores digitales pueden arrojar luz sobre la política de información de la era "post-verdad"

Liliana Bounegru |  The Impact Blog - London School of Economics

Los medios digitales desempeñaron un papel prominente en las recientes elecciones presidenciales de Estados Unidos, con plataformas de medios sociales que canalizaban universos de la cultura política, arraigados en el populismo y la política post-verdad, en la corriente principal del discurso político de Estados Unidos. Mientras tanto, los mecanismos tradicionales, desde los sondeos hasta los principales medios de comunicación, no lograron capturar adecuadamente el sentimiento público en torno a los acontecimientos políticos. ¿Son necesarios nuevos instrumentos para comprender el tejido socio-técnico del panorama político post-verdad? ¿Y qué pueden hacer los investigadores digitales para contribuir? Liliana Bounegru describe ejemplos de enfoques que se están desarrollando en la Iniciativa de Métodos Digitales que esperan ayudar a los investigadores digitales, periodistas de datos, grupos de la sociedad civil y otros que buscan aumentar la comprensión pública de estos fenómenos.


Como dicta la tradición de Washington, la víspera de la inauguración vio una multitud de pelotas y galas donde los partidarios, donantes, organizadores y recaudadores de fondos de Donald Trump vestidos con traje de gala se reunieron para reconocer los esfuerzos de la campaña y celebrar la victoria. Y si bien estos eventos suelen celebrar los esfuerzos de los que participan en la recaudación de contribuciones de campaña, golpeando en las puertas y organizar manifestaciones - este año vio el reconocimiento de un tipo diferente de trabajo político para llevar a la rubia millonaria a la Casa Blanca. El "DeploraBall", organizado por el Club Nacional de Prensa, una auto-descripción de la "reunión de los trolls", elogió las movilizaciones para "meméalo en la presidencia". En otra parte, el dueño de un sitio web que generó noticias falsas ampliamente difundidas sobre las elecciones presidenciales afirmó que su sitio ayudó a que Trump fuera elegido, con una investigación de BuzzFeed News que indicaba que las noticias falsas efectivamente generaban más participación que noticias reales en Facebook.

Estas afirmaciones son ilustrativas del papel prominente que los medios digitales han desempeñado en relación con las elecciones presidenciales de Estados Unidos, tanto en la práctica como en la imaginación pública. Tal vez lo más distintivo son las formas en que las plataformas de medios sociales han actuado como motores para canalizar universos anteriores de la cultura política, arraigados en el populismo de derecha y la política posterior a la verdad, en la corriente principal de la política estadounidense.

A la luz de una victoria de Trump que parece haber tenido éxito en el aprovechamiento de estos motores digitales (de una manera que fue notablemente diferente en la campaña electoral de Obama en 2008), también hay una percepción de que los mecanismos tradicionales han fracasado en capturar el sentimiento público alrededor de políticas Eventos, desde encuestas y revisiones a los principales medios de comunicación. ¿Cómo podemos explicar el fracaso de estos instrumentos para capturar el atractivo popular que Trump generó? ¿Son necesarios nuevos instrumentos para comprender el tejido socio-técnico del panorama político post-verdad? ¿Y qué pueden aportar los investigadores digitales a la comprensión pública de estos fenómenos?

El mes pasado, un grupo de investigadores de nuevos medios, estudiantes de periodismo, diseñadores gráficos y programadores se reunieron en la Universidad de Amsterdam. El grupo trató de abordar estas cuestiones mediante el desarrollo de formas de reorientar creativamente las huellas digitales de las plataformas en línea al servicio de la investigación social y cultural crítica. El objetivo era arrojar luz sobre estas emergentes culturas mediadas digitalmente, así como sus formas asociadas de acción política. ¿Cuándo los ojos se vuelven nerviosos hacia las próximas elecciones europeas en 2017, se puede apalancar la investigación digital crítica alrededor de las elecciones estadounidenses para entender las emergentes formas de política de información - y la incorporación de formaciones de derecha en otros países antes de que se abran las urnas? A continuación se presentan algunos ejemplos notables de enfoques de nuestra investigación en curso en la Iniciativa de Métodos Digitales que esperamos pueda ayudar a los investigadores digitales, periodistas de datos, grupos de la sociedad civil y otros que buscan aumentar la comprensión pública de estos fenómenos.

1. Mapeo de sitios falsos de noticias a través de patrones de vinculación y firmas de seguimiento

Mientras que la noción de "noticias falsas" domina las discusiones a raíz de los resultados electorales de EE.UU., lo que cuenta como noticias falsas y para quien está lejos de ser resuelto. Un enfoque para entender este problema es usar patrones de vinculación y firmas de rastreo para perfilar ecosistemas falsos de noticias. Un análisis de cómo los sitios web etiquetados como enlace de noticias falsas entre sí pueden revelar las diversas esferas de información hiperpartidista y desinformación que comprenden falsos espacios de noticias en diferentes idiomas.



Figura 1: Mapa de red de sitios web en inglés etiquetados como "noticias falsas" agrupadas de acuerdo con sus patrones de vinculación generados con la herramienta Issue Crawler. Fuente: https://wiki.digitalmethods.net/Dmi/WinterSchool2017FakeNewsSites.

De forma similar, los rastreadores web, como los anuncios y los análisis, también se pueden utilizar para asignar esferas de información errónea. Un análisis de la naturaleza de los rastreadores presentes en los sitios de noticias falsos con el tiempo puede arrojar luz sobre los fundamentos económicos y modelos de negocio subyacentes a estos sitios, así como los tipos de datos de usuario que capturan.


Figura 2: El aumento de ad trackers (nodos azules) en un conjunto de sitios falsos de noticias en inglés entre 1999 y 2016. Datos recopilados con el archivo de Internet Wayback Machine Link Ripper y la herramienta TrackerTracker y visualizados con Gephi. Fuente: https://wiki.digitalmethods.net/Dmi/WinterSchool2017FakeNewsSites.

2. Mapeo de las infraestructuras y tácticas del alt-right online

Otro enfoque haría visibles las infraestructuras a través de las cuales los grupos de alt-right se organizan en línea y las tácticas que implementan. Aquí uno podría idear métodos para capturar y analizar datos de los populares alt-right espacios (como el subreddit, The_Donald). Los proyectos pueden tratar de determinar cómo se coordinan las formas de acción política, como las "bombas de Google", para manipular los resultados de la búsqueda a fin de favorecer a algunos candidatos y dañar a otros. Un vistazo a las técnicas de las nuevas formaciones de derecha puede ser evidenciado mediante la comparación de fuentes y plataformas que aparecen en los puestos superiores en espacios populares en línea - como estos ejemplos de The_Donald.


Figura 3: Mapa de la red de los individuos y frases dirigidos a ser asociados con sus nombres a través de las bombas de Google coordinadas en /r/The_Donald. Fuente: https://wiki.digitalmethods.net/Dmi/WinterSchool2017TrumpAltRight



Figura 4: Red de nombres de dominio co-occurring en los puestos superiores y comentarios asociados en / r / The_Donald. Fuente: https://wiki.digitalmethods.net/Dmi/WinterSchool2017TrumpAltRightActivism

3. Entender las burbujas de filtro más allá de Facebook

Otros acercamientos pueden mirar para ampliar el estudio de burbujas del filtro más allá de noticias políticas en Facebook. Este fue el foco de un proyecto interactivo de Wall Street Journal que permite a los lectores navegar por las burbujas políticas liberales y conservadoras de las noticias políticas en Facebook, lado a lado. Una forma de avanzar en este trabajo sería desarrollar enfoques para demarcar las burbujas de filtro de elecciones creadas por los partidarios de Trump y Clinton en Twitter a través del uso de hashtags. Esto puede servir para ilustrar las fuentes de los medios de comunicación específicas y compartidas por los diferentes campos políticos en los medios de comunicación social, a fin de informar las comunicaciones y las actividades de divulgación de los medios en relación con las elecciones.


Figura 5: Mapa de red de fuentes de medios compartidos en frases y hashtags convencionales utilizados por los partidarios de Trump y Clinton en Twitter. Fuente: https://wiki.digitalmethods.net/Dmi/WinterSchool2017BeyondTheBubbleInside

Por último, uno podría buscar un terreno común entre estos diferentes campos políticos y burbujas en Facebook, mediante el mapeo de redes de Me Gusta; Es decir, redes de gustos entre páginas de Facebook. Por ejemplo, en el caso de las elecciones estadounidenses, identificar las páginas que les gustan tanto las páginas liberales como conservadoras de Facebook utilizadas en el Blue Feed del Wall Street Journal, Red Feed puede formar la base de un "Purple Feed", que mostraría el contenido de las páginas que Son apreciados y compartidos por ambos grupos.

A medida que nos preparamos para otra dura ronda de elecciones en varios países europeos, este tipo de investigación digital crítica podría convertirse en un lugar de colaboración entre los diferentes actores interesados ​​en promover la comprensión pública del tejido socio-técnico de la política "post-verdad". Para ello, será necesario dotar a los ciudadanos y grupos de la sociedad civil preocupados por el ascenso de la nueva derecha de los medios para entender y responder a las alianzas, prácticas, fuentes de información y formas de significación que están surgiendo en los medios de comunicación que nos rodean.

Este blog se basa en proyectos de investigación realizados en la Escuela de Invierno de Métodos Digitales 2017 en la Universidad de Amsterdam. Más detalles se pueden encontrar en el sitio web de la Iniciativa de Métodos Digitales.

Nota: Este artículo da las opiniones del autor, y no la posición del Blog de Impacto LSE, ni de la London School of Economics. Por favor, revise nuestra política de comentarios si tiene alguna duda sobre cómo publicar un comentario a continuación.


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