Desinformación, vacunas y Covid-19. Análisis de la infodemia y la conversación digital en Twitter
DOI:
https://doi.org/10.4185/RLCS-2021-1504Palabras clave:
Desinformación; vacunas; Covid-19; redes sociales; Twitter; infodemia.Resumen
Introducción: El debate de sobre las vacunas contra el Covid-19 ha estado muy presente en las redes sociales desde el mismo inicio de la crisis sanitaria, en un contexto de infodemia en el que la presencia de todo tipo de informaciones ha sido un caldo de cultivo para la desinformación o las noticias falseadas. Metodología: En este contexto, este artículo busca medir y caracterizar la conversación sobre las vacunas contra el Covid-19 en la red social Twitter. Para ello, se han analizado 62.045 tuits y 258.843 retuits de partidarios y detractores de la vacuna entre diciembre de 2020 y febrero de 2021. Resultados: El inicio de la campaña de vacunación fue el punto de inflexión en el que los discursos provacunas comenzaron a ser mayoritarios frente a los antivacunas. Los grupos antivacunas se caracterizan por ser clústeres fuertemente cohesionados, con un apreciable nivel de actividad, pero con menor capacidad para viralizar contenidos. Conclusiones y discusión: Los discursos antivacunas tienden a apoyarse en medios alternativos o contenidos compartidos en redes sociales, lo que corrobora que la información de calidad constituye una de las principales medidas contra la desinformación. Se pone de manifiesto también el rol de los medios periodísticos de calidad (legacy media) y la conveniencia de ahondar en el desarrollo de políticas contra la desinformación específicas para el tipo de conversación digital que se desarrolla en Twitter.
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Citas
Bennet, W.L y Livingston, S. (2018). The desinformation order. Disruptive communication and the decline of democratic institutions. European Journal of Communication, 33(2), 122-1399. https://doi.org/10.1177/0267323118760317
Blondel, V. D., Guillaume, J. L., Lambiotte, R., y Lefebvre, E. (2008). Fast unfolding of communities in large networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, P10008. http://dx.doi.org/10.1088/1742-5468/2008/10/P10008
Brennen, J. S., Simon, F. M., Howard, P. N., y Nielsen, R. K. (2020). Types, Sources, and Claims of COVID-19 Misinformation. Reuters Institute for the Study of Journalism. http://www.primaonline.it/wp-content/uploads/2020/04/COVID-19_reuters.pdf
Broniatowski, D. A., Jamison, A. M., Qi, S.; AlKulaib, L., Chen, T., Benton, A., y Quinn, S. C.; Dredze, M. (2018). Weaponized health communication: Twitter bots and Russian trolls amplify the vaccine debate. American journal of public health, 108(10), 1378-1384. https://doi.org/10.2105/AJPH.2018.304567
Cafiero, F., Guille-Escuret, P., y Ward, J. K. (2020). ‘I’m not an antivaxxer, but...’: Spurious and authentic diversity among vaccine critical activists. Social networks, 65, 63-70. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2020.11.004
Cardenal, A. S., Aguilar-Paredes, C., Cristancho, C., y Majó-Vázquez, S. (2019). Echo-chambers in online news consumption: Evidence from survey and navigation data in Spain. European Journal of Communication, 34(4), 360-376. https://doi.org/10.1177/0267323119844409
Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS) (2021). Barómetro de febrero de 2021. Estudio nº 3309. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas. http://datos.cis.es/pdf/Es3309marMT_A.pdf
Chadwick, A. (2013). The Hybrid Media System: Politics and Power. Oxford: Oxford University Press.
Chanel, O., Luchini, S., Massoni, S., y Vergnaud, J. C. (2011). Impact of information on intentions to vaccinate in a potential epidemic: Swine-origin Influenza A (H1N1). Social Science & Medicine, 72(2), 142-148. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2010.11.018
Cuesta-Cambra, U., Martínez Martínez, L., y Niño-González, J.I. (2019). Análisis de la información pro vacunas y anti vacunas en redes sociales e internet. Patrones visuales y emocionales. Profesional De La Información, 28(2). https://doi.org/10.3145/epi.2019.mar.17
Dredze, M., Broniatowski, D. A., Smith, M. C., y Hilyard, K. M. (2016). Understanding Vaccine Refusal: Why We Need Social Media Now. American journal of preventive medicine, 50(4), 550–552. https://doi.org/10.1016/j.amepre.2015.10.002
Hallin, D., y Mancini, P (2004). Comparing Media Systems: Three Models of Press and Politics, Cambridge: Cambridge University Press.
Getman, R., Helmi, M., Roberts, H., Yansane, A., Cutler, D., y Seymour, B. (2018). Vaccine hesitancy and online information: the influence of digital networks. Health Education Behaviour, 45(4), 599-606.
Gutiérrez-Coba, L., Coba-Gutiérrez, P., y Gómez-Diaz, J. A. (2020). Las noticias falsas y desinformación sobre el Covid-19: análisis comparativo de seis países iberoamericanos. Revista Latina, 78, 237-264. https://doi.org/10.4185/RLCS-2020-1476
Huesch, M., Ver-Steeg, G., y Galstyan, A. (2013). “Vaccination (anti-) campaigns in social media”. Workshops at the Twenty-Seventh AAAI Conference on Artificial Intelligence, 31-34. https://www.aaai.org/ocs/index.php/WS/AAAIW13/paper/viewFile/7094/6502
Kang, G. J., Ewing-Nelson, S. R., Mackey, L., Schlitt, J. T., Marathe, A., Abbas, K. M., y Swarup, S. (2017). Semantic network analysis of vaccine sentiment in online social media. Vaccine, 35(29), 3621-3638. https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2017.05.052.
Larson, H. J., Jarrett, C., Eckersberger, E., Smith, D., y Paterson, P. (2014). Understanding vaccine hesitancy around vaccines and vaccination from a global perspective: A systematic review of published literature, 2007-2012. Vaccine, 32(19), 2150-2159. https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2014.01.081
Liu, F., Wayne T., Zipprich, J., Blumberg, S., Harriman, K., Ackley, S., Wheaton, W., Allpress, J., y Porco, T. (2015). The role of vaccination coverage, individual behaviors, and the public health response in the control of measles epidemics: an agent-based simulation for California. BMC public health, 15(1). https://doi.org/10.1186/s12889-015-1766-6
Masip, P., Aran-Ramspott, S., Ruiz-Caballero, C., Suau, J., Almenar, E., y Puertas-Graell, D. (2020). Consumo informativo y cobertura mediática durante el confinamiento por la COVID-19: sobreinformación, sesgo ideológico y sensacionalismo. El Profesional de la Información, 29(3), 1-12. https://bit.ly/3j8odm7
Mena, G., Velasco, C., García-Basteiro, A.L., Barreales, S., Bravo-Acuña, J, Merino-Moína, M., Bayas, J.M., y Álvarez-Pasquín, M.J. (2014). Papel de las redes sociales en la difusión de información sobre vacunas. Revista Vacunas, 15(1-2): 21-28.
Muñiz, C. (2020). Media System Dependency and Change in Risk Perception during the COVID-19 Pandemic 11. Tripodos, 1(47), 11-26. https://bit.ly/3pGRGG1
Newman, M.E.J. (2006). Modularity and community structure in networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 103(23), 8577-8582. https://doi.org/10.1073/pnas.0601602103
Newman, N., Fletcher, R., Schulz, A.; Andı, S., y Nielsen, R.K. (2020). Reuters Institute Digital News Report 2020. https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/sites/default/files/2020-06/DNR_2020_FINAL.pdf
Palpan-Guerra, A., y Munayco, C. V. (2015). How did the media report on the AH1N1 influenza in Peru? Revista Peruana de Medicina Experimental y Salud Publica, 32(2), 294-298. https://doi.org/10.17843/rpmesp.2015.322.1
Pérez-Dasilva, J., Meso-Ayerdi, K., y Mendiguren-Galdospín, T. (2020). Fake news y coronavirus: detección de los principales actores y tendencias a través del análisis de las conversaciones en Twitter. Profesional de la Información, 29(3). https://doi.org/10.3145/epi.2020.may.08
Salathé, M., y Bonhoeffer, S. (2008). The effect of opinion clustering on disease outbreaks. Journal of The Royal Society Interface, 5(29), 1505-1508.https://doi.org/10.1098/rsif.2008.0271
Salaverría, R., Buslón, N., López-Pan, F., León, B., López-Goñi, I., y Erviti, M.-C. (2020). Desinformación en tiempos de pandemia: Tipología de los bulos sobre la Covid-19. Profesional de la Información, 29(3) e290315. https://doi.org/10.3145/epi.2020.may.15
Sharevski, F., Jachim, P., Florek, K. (2020). To tweet or not to tweet: Covertly manipulating a Twitter debate on vaccines using malware-induced misperceptions. https://arxiv.org/abs/2003.12093
Tandoc, E. C., Lim, Z. W., y Ling, R. (2018). Defining “Fake News”: A typology of scholarly definitions. Digital Journalism, 6(2), 137-153. https://doi.org/10.1080/21670811.2017.1360143
Thelwall, M.; Kousha, K.; Thelwall, S. (2021). “Covid-19 vaccine hesitancy on English-language Twitter”. Profesional de la información, 30(2), 1-13. https://doi.org/10.3145/epi.2021.mar.12
Twitter (2020). https://twitter.com/TwitterEspana/status/1253004640771362817
Twitter (2021). Nuestra labor sobre la desinformación de la vacuna contra COVID-19. https://blog.twitter.com/es_la/topics/company/2021/actualizamos-nuestra-labor-sobre-desinformacion-vacuna-contra-covid-19.html
Wardle, C. (2017). Fake news. It’s complicated. First Draft. https://firstdraftnews.org:443/latest/fake-news-complicated/
Wardle, C., y Singerman E. (2021). Too little, too late: social media companies’ failure to tackle vaccine misinformation poses a real threat. BMJ, 372(26). http://doi.org/10.1136/bmj.n26
Wilson, K., y Keelan, J. (203). Social media and the empowering of ooponents of medical technologies: the case of anti-vaccinationism. Journal of Medical Internet Research, 15(5).
Wilson, K., Atkinson, K., y Deeks, S. (2014). “Opportunities for utilizing new technologies to increase vaccine confidence”. Expert review of vaccines, v. 13, n. 8, pp. 969-977. https://doi.org/10.1586/14760584.2014.928208
Witteman, H. O., y Zikmund-Fisher, B. J. (2012). The defining characteristics of Web 2.0 and their potential influence in the online vaccination debate. Vaccine, 30(25), 3734-3740. https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2011.12.039
Zarocostas, J. (2020). How to fight an infodemic. The Lancet, 395(10225), 676.
Zimmerman, R., Wolfe, R., Fox, D., Fox, J., Nowalk, M., Troy, J., y Sharp, L. (2005). Vaccine criticism on the World Wide Web. Journal of medical internet research, 7(2) https://doi.org/10.2196/jmir.7.2.e17