José Manuel Noguera Vivo, María-del-Mar Grandío-Pérez, Guillermo Villar-Rodríguez, Alejandro Martín, David Camacho
{"title":"网络中的虚假信息和疫苗","authors":"José Manuel Noguera Vivo, María-del-Mar Grandío-Pérez, Guillermo Villar-Rodríguez, Alejandro Martín, David Camacho","doi":"10.4185/rlcs-2022-1820","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Introducción: Los bulos antivacunas son un tipo de desinformación sanitaria con gran peligro, dados sus efectos tangibles en la sociedad. Existen investigaciones relevantes sobre tipología de bulos, discursos negacionistas en redes o popularidad de las vacunas, pero este estudio aporta una visión complementaria y pionera, centrada en el discurso antivacunas de COVID-19 en Twitter desde la perspectiva del comportamiento de las cuentas que difunden desinformación. Metodología: A partir del método de FacTeR-Check, compuesto por cinco fases y una primera muestra basada en un centenar de bulos (diciembre de 2020 y septiembre de 2021) se descargaron 220.246 tuits, filtrados para trabajar con inteligencia artificial y técnicas de inferencia de lenguaje natural (NLI) sobre una segunda muestra de más de 36.000 tuits (N=36.292). Resultados: Los resultados ofrecen predominancias de algunos tipos de producción de desinformación, así como la eficacia de crear contenido original falso para agrupar seguidores o la identificación de un periodo (2013-2020) de más dominación de los usuarios que apoyan bulos, frente a los que los niegan. Discusión: El artículo muestra cómo la tipología o morfología de las cuentas puede ser un factor predictivo acerca del comportamiento de dichos usuarios respecto al caso particular de los bulos analizados. Conclusiones: Se ofrecen patrones de comportamiento del discurso antivacunas en Twitter, que pueden ayudar a gestionar futuros fenómenos similares. Dado el significativo tamaño de la muestra y de las técnicas empleadas, se puede concluir que este trabajo establece una base sólida para otros estudios comparativos sobre desinformación y salud en redes sociales.","PeriodicalId":46616,"journal":{"name":"Revista Latina de Comunicacion Social","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":3.0000,"publicationDate":"2022-09-19","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Desinformación y vacunas en redes\",\"authors\":\"José Manuel Noguera Vivo, María-del-Mar Grandío-Pérez, Guillermo Villar-Rodríguez, Alejandro Martín, David Camacho\",\"doi\":\"10.4185/rlcs-2022-1820\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Introducción: Los bulos antivacunas son un tipo de desinformación sanitaria con gran peligro, dados sus efectos tangibles en la sociedad. Existen investigaciones relevantes sobre tipología de bulos, discursos negacionistas en redes o popularidad de las vacunas, pero este estudio aporta una visión complementaria y pionera, centrada en el discurso antivacunas de COVID-19 en Twitter desde la perspectiva del comportamiento de las cuentas que difunden desinformación. Metodología: A partir del método de FacTeR-Check, compuesto por cinco fases y una primera muestra basada en un centenar de bulos (diciembre de 2020 y septiembre de 2021) se descargaron 220.246 tuits, filtrados para trabajar con inteligencia artificial y técnicas de inferencia de lenguaje natural (NLI) sobre una segunda muestra de más de 36.000 tuits (N=36.292). Resultados: Los resultados ofrecen predominancias de algunos tipos de producción de desinformación, así como la eficacia de crear contenido original falso para agrupar seguidores o la identificación de un periodo (2013-2020) de más dominación de los usuarios que apoyan bulos, frente a los que los niegan. Discusión: El artículo muestra cómo la tipología o morfología de las cuentas puede ser un factor predictivo acerca del comportamiento de dichos usuarios respecto al caso particular de los bulos analizados. Conclusiones: Se ofrecen patrones de comportamiento del discurso antivacunas en Twitter, que pueden ayudar a gestionar futuros fenómenos similares. Dado el significativo tamaño de la muestra y de las técnicas empleadas, se puede concluir que este trabajo establece una base sólida para otros estudios comparativos sobre desinformación y salud en redes sociales.\",\"PeriodicalId\":46616,\"journal\":{\"name\":\"Revista Latina de Comunicacion Social\",\"volume\":\" \",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":3.0000,\"publicationDate\":\"2022-09-19\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Revista Latina de Comunicacion Social\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.4185/rlcs-2022-1820\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q1\",\"JCRName\":\"COMMUNICATION\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista Latina de Comunicacion Social","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.4185/rlcs-2022-1820","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q1","JCRName":"COMMUNICATION","Score":null,"Total":0}
Introducción: Los bulos antivacunas son un tipo de desinformación sanitaria con gran peligro, dados sus efectos tangibles en la sociedad. Existen investigaciones relevantes sobre tipología de bulos, discursos negacionistas en redes o popularidad de las vacunas, pero este estudio aporta una visión complementaria y pionera, centrada en el discurso antivacunas de COVID-19 en Twitter desde la perspectiva del comportamiento de las cuentas que difunden desinformación. Metodología: A partir del método de FacTeR-Check, compuesto por cinco fases y una primera muestra basada en un centenar de bulos (diciembre de 2020 y septiembre de 2021) se descargaron 220.246 tuits, filtrados para trabajar con inteligencia artificial y técnicas de inferencia de lenguaje natural (NLI) sobre una segunda muestra de más de 36.000 tuits (N=36.292). Resultados: Los resultados ofrecen predominancias de algunos tipos de producción de desinformación, así como la eficacia de crear contenido original falso para agrupar seguidores o la identificación de un periodo (2013-2020) de más dominación de los usuarios que apoyan bulos, frente a los que los niegan. Discusión: El artículo muestra cómo la tipología o morfología de las cuentas puede ser un factor predictivo acerca del comportamiento de dichos usuarios respecto al caso particular de los bulos analizados. Conclusiones: Se ofrecen patrones de comportamiento del discurso antivacunas en Twitter, que pueden ayudar a gestionar futuros fenómenos similares. Dado el significativo tamaño de la muestra y de las técnicas empleadas, se puede concluir que este trabajo establece una base sólida para otros estudios comparativos sobre desinformación y salud en redes sociales.