Las teorías de la conspiración, que tienen el potencial de causar un daño significativo, han encontrado un hogar bienvenido en las redes sociales, donde los foros libres de moderación permiten que personas de ideas afines conversen. Ahí pueden desarrollar sus teorías y proponer acciones para contrarrestar las amenazas que “descubren”.
Pero, ¿cómo se puede saber si una narrativa emergente en las redes sociales es una teoría de la conspiración infundada?
Resulta que es posible distinguir entre las teorías de la conspiración y las conspiraciones verdaderas mediante el uso de herramientas de aprendizaje automático para graficar los elementos y las conexiones de una narrativa.
Estas herramientas podrían formar la base de un sistema de alerta temprana para alertar a las autoridades sobre narrativas en línea que representan una amenaza en el mundo real.
El grupo de análisis cultural de la Universidad de California, que liderado por Timothy R. Tangherlini y Vwani Roychowdhury, ha desarrollado un enfoque automatizado para determinar cuándo las conversaciones en las redes sociales reflejan los signos reveladores de la teorización de la conspiración.
Se han aplicado estos métodos con éxito al estudio de Pizzagate, la pandemia de COVID-19 y los movimientos anti-vacunación. Actualmente se usan estos métodos para estudiar QAnon.
Desarrollamos un modelo, un conjunto de herramientas de aprendizaje automático, que puede identificar narrativas basadas en conjuntos de personas, lugares y cosas y sus relaciones.
Los algoritmos de aprendizaje automático procesan grandes cantidades de datos para determinar las categorías de cosas en los datos y luego identificar a qué categorías pertenecen las cosas en particular.
Analizamos 17.498 publicaciones desde abril de 2016 hasta febrero de 2018 en los foros de Reddit y 4chan donde se habló de Pizzagate.
El modelo trata cada publicación como un fragmento de una historia oculta y se dispone a descubrir la narrativa.
El software identifica las personas, los lugares y las cosas en las publicaciones y determina cuáles son los elementos principales, cuáles son los elementos menores y cómo están todos conectados.
El modelo determina las principales capas de la narrativa – en el caso de Pizzagate, la política demócrata, los hermanos Podesta, las cenas informales, el satanismo y WikiLeaks – y cómo las capas se unen para formar la narrativa en su conjunto.
Para asegurarnos de que nuestros métodos produjeran resultados precisos, comparamos el gráfico del marco narrativo producido por nuestro modelo con ilustraciones publicadas en The New York Times.
Nuestro gráfico se alineó con esas ilustraciones y también ofreció niveles más finos de detalle sobre las personas, los lugares y las cosas y sus relaciones.
Con información de IFL Science
