Desórdenes informativos y desinformación

La sociedad se enfrenta desde hace varios años a nuevos escenarios comunicativos en los que la desin- formación, o las mal llamadas fake news, son protagonistas. Procesos electorales, referéndums, crisis sociales y sanitarias se han visto afectadas por estos desórdenes informativos (Wardle y Derakhshan, 2017) que buscan generar convulsión social para beneficiar a sus promotores. La complejidad de esta mediamorfosis reside en la dificultad para determinar el impacto y características de estas cascadas intencionadas de contenido, que no siempre viralizan información falsa, también contenidos sesgados y malintencionados que intoxican la esfera pública (Del-Fresno-García, 2019).

El interés sobre este fenómeno ha avivado la publicación de numerosos trabajos centrados en enten- der su arquitectura y particularidades a través de la clasificación del contenido falso. Wardle (2017) establece siete tipos de desinformación: (1) sátira o la parodia (2) uso de contextos inexactos; (3) con- tenido impostor (4) contenido fabricado (5) falsas conexiones (6) contexto falso y (7) contenido mani- pulado. Señalan Salaverría et al. (2020) que esta categorización aun siendo útil, mezcla modelos con procedimientos desinformativos, al igual que la taxonomía de contenidos falsos ofrecida por Tandoc Jr., Ling y Lim (2017) sobre la que matizan que incluye variantes que son más persuasivas que falsas como los contenidos publicitarios, de relaciones públicas y propagandísticos. No obstante, Tandoc Jr., Ling y Lim (2017) delimitan esta fuerza persuasiva estableciendo dos niveles (alto y bajo) sobre dos variables: la “facticidad” o el grado en que los contenidos se asientan sobre hechos; y la intención del promotor, que alude al objetivo que busca el engaño.

Se observa que la intencionalidad es una de las premisas fundamentales a la hora de establecer taxono- mías como la delimitada por Althius y Haiden (2018) que establecen cuatro niveles muy similares a los expuestos anteriormente: sátira, bullshit, propaganda y desinformación. También, en base a la motiva- ción, Maasberg, Ayaburi y Yoris (2018) identifican ocho tipos de contenidos: noticias reales, noticias falsas, sátira, parcialidad, teorías conspiratorias, rumor, propaganda propaganda patrocinada por el Estado, errores de información no intencionados declaraciones falsas y publicaciones sensacionalistas.

En España, el estudio y categorización general de la desinformación se han centrado en su impacto en la comunicación de las organizaciones (Rodríguez-Fernández, 2019a; Martín-Herrera y Micaletto; 2021) y en la comunicación política, abordando la posverdad (Rodríguez-Ferrandíz; 2019) o la catego- rización de bulos en campaña electoral (Paniagua; Seoane y Magallón, 2020).

Se observa también en estas clasificaciones la presencia de falsas atribuciones de acciones, imágenes, declaraciones falsas o fotomontajes, entre otros contenidos falsos. De manera más especializada se empiezan a registrar taxonomías de deepfakes (Gómez-de-Ágreda; Feijóo y Salazar-García, 2021), más complejas de verificar al ser creadas con inteligencia artificial.

Cabe atender también, en el caso de la comunicación política, a las páginas web que soportan estos contenidos falsos. Estos “medios de desinformación” son «páginas web que adoptan la estética y for- ma de medios de comunicación para difundir propaganda y cuyos contenidos falsos, distorsionados o valorativos contribuyen a beneficiar una causa política o social» (Rodríguez-Fernández, 2021).

Son protagonistas de los desórdenes informativos al generar una realidad alternativa que se magnifica con las interrelaciones con páginas afines y con las interacciones en redes sociales. Según un estudio de Digital New Deal (Kornbluh y Goodman, 2020), la participación y el engagement con estas páginas aumentó un 102% desde las elecciones a la presidencia de EE.UU. de 2016. En su estrategia digital las redes sociales resultan vehículos fundamentales de difusión, pero también el trabajo de link building con páginas similares que contribuye a crear y reforzar burbujas sociales que fomentan la polarización (Nikolov et. al., 2015; DiFranco; Gloria-García, 2017).

Así, la desinformación de ideologías de extrema derecha provoca más adhesión y por tanto más virali- zación que los de extrema izquierda, registrando un promedio de 426 interacciones por cada mil segui- dores por semana (Edelson et al., 2021). Conseguir una alta viralidad en un contenido o manipular las interacciones sociales es también objeto de la manipulación y una vía rápida para posicionar cuestiones en el debate público.

Los verificadores reconocen encontrar más desinformación en la política, seguida de bulos sobre inmi- gración —en distintas situaciones, como sucesos o crisis, pero siempre desde el discurso del odio— y por último salud y ciencia (Rodríguez-Fernández, 2019b). Cabe destacar que en momentos de crisis los usuarios tienden a no contrastar la información y a creer exclusivamente lo que ven en la red (Bairong y Zhuang, 2017).

Esta situación de debilidad social es aprovechada por los promotores de este tipo de prácticas para dar credibilidad a sus mensajes. De hecho, aunque es en 2010 cuando comienzan a registrarse las pri- meras noticias falsas en torno a unos procesos electorales en Massachusetts, no es hasta 2014 cuando empiezan a observarse las primeras informaciones con carácter intencionado que responsabilizan a los

inmigrantes de ser portadores del virus Ébola y que sirven además como pretexto para que algunos políticos norteamericanos debatan sobre cerrar fronteras (Waldrop, 2017).

Desinformación durante la pandemia de COVID-19

La pandemia de COVID-19 ha generado una situación social histórica que contribuye a un notable incremento de desinformación relacionada con el virus. “No solo luchamos contra una epidemia, sino también contra una infodemia” declaraba en febrero de 2020, el director general de la Organización Mundial de la Salud (OMS), Tedros Adhanom. El término “Infodemia” se ha utilizado desde entonces para identificar la desinformación que alude de manera específica al virus, pero también a aquellos contenidos que han utilizados como pretexto para afectar a otros gobiernos, líderes políticos o institu- ciones.

Las investigaciones realizadas durante la pandemia han contribuido a ahondar en algunos aspectos clave de este tipo de desinformación como los emisores, los canales más utilizados, la intensidad o el tipo de contenido viralizado en función del contexto social. Gallotti et al. (2020) desarrollaron duran- te la primera fase (enero-marzo de 2020) un índice de riesgo de infodemia, basado en el análisis de 112,6 millones de tuits. Concluyeron que países del G8 como Rusia o Alemania presentaban mayor riesgo infodémico que países en desarrollo como Tailandia o Filipinas y observaron que la media de infodemia descendía a medida que aumentaba el número de contagios. También en esta primera etapa, Pérez-Dasilva; Meso-Ayerdi y Mendiguren-Galdospín (2020) observaron la conversación en Twitter, recogiendo que algunos actores institucionales, como Donald Trump, entonces Presidente de EE.UU. contribuyó, apoyándose en medios afines, en la difusión de desinformación. Apuntan también los au- tores que a pesar de que Italia y España eran dos de los países más afectados, no tenían especial prota- gonismo en la conversación global.

En España y desde el inicio de la pandemia, Maldita ha detectado 1.027 mentiras, alertas falsas y des- informaciones sobre el coronavirus (Maldita; 2021). El contenido y la intensidad se han ido adaptando a la propia evolución de la pandemia. López-Pujalte y Nuño-Moral (2020) percibieron un aumento de los bulos a partir de la declaración del Estado de alarma (14 de marzo), alcanzando valores más altos entre el 20 de marzo y el 11 de abril. Observación que también realizan Sánchez-Duarte y Magallón (2020) sobre el estudio de verificaciones que pasa del 32,5% antes del confinamiento a 67,5% en el mes posterior.

Desde la autopercepción de la ciudadanía, Losada, Rodríguez-Fernández y Paniagua (2020) reco- gen durante la primera fase de confinamiento (marzo y abril, 2020) que un 93% de los encuestados (N:1.823) aseguraba haber recibido información falsa o bulos. Porcentaje muy similar al registrado por Fernández-Torres, Almansa-Martínez y Chamizo-Sánchez (2021), en el que el 92% de encuestados reconocían haber recibido desinformación (N:1.115) identificando WhatsApp como el canal preferente (86%), seguido por Facebook (58%) y Twitter (31%).

Estos canales, incluso en el mismo orden son también recogidos por Salaverría et al. (2020) que rea- lizaron un análisis de contenido de verificaciones (N: 292) entre el 20 y el 26 de abril, categorizando gran parte como engaño (64,4%), seguido por la descontextualización y la exageración (17,1% res- pectivamente) y en menor medida las bromas y los memes (1,4%). En relación a los tipos de desin- formaciones más distribuidas, y también sobre el estudio de verificaciones (N:166), Sánchez-Duarte y Magallón (2020) determinaron que el 24,7% eran bulos sobre prevención y medidas respectivamente, el 21% hacían alusión a bulos sobre contagios, y un 28.9% a otras cuestiones. Igualmente, Castro et al. (2020) concluyeron que uno de cada cinco bulos trataba sobre prevención o curación del coronavi- rus, argumentados sobre el principio de autoridad médica y promoviendo fundamentalmente el uso y consumo de sustancias de origen natural. Conclusiones similares a las obtenidas por Moreno-Castro et al. (2020) que tras analizar cadenas de texto y vídeo compartidas en WhatsApp identificaron que, en la mayoría, el sujeto se presentaba como personal médico (36,5%) o como persona anónima (30,9%).

La comunidad médica se ha mostrado abiertamente preocupada por el impacto de la desinformación. Según datos del III Estudio sobre Bulos en Salud, el 92% de los profesionales sanitarios encuestados cree que la crisis ha incrementado el número de bulos y 3 de cada 4 aseguran haber visto preocupados a sus pacientes en relación a las noticias falsas. Más inquietante resultan los datos vinculados a los tratamientos, ya que el 65% de los encuestados han atendido consultas acerca de tratamientos para el co- vid sin evidencia científica (Ramírez; 2020). El negacionismo y los movimientos antivacunas parecen haber tenido, justo con la desinformación de intención política, bastante protagonismo en esta crisis.

Señala Magallón (2020) que durante la primera etapa de la crisis destacó una mayor presencia de bulos sobre contagios, mientras que a medida que el confinamiento se fue relajando, abundaron las desin- formaciones de carácter político. No puede obviarse que la pandemia ha sido un argumento utilizado para crear narrativas que afecten a determinados países y colectivos. EUvsDisinfo (2020a) identificó que, entre las narrativas sobre la COVID-19 de enfoque político, destacaban aquellas que exponían que Estados Unidos había creado el virus, que la Unión Europea no estaba haciendo frente a la crisis, ataques a China como presunto creador del virus o la idea de que la pandemia era parte de una conspi- ración mundial, entre otros. También la Unión Europea alertó sobre las teorías falsas que señalaban a los judíos como creadores del virus (La Vanguardia; 2020).

Las vacunas también han sido protagonistas de la desinformación en pandemia. El Servicio Europeo de Acción Exterior expuso que los actores estatales extranjeros han “sensacionalizado y tergiversado la información sobre la seguridad de las vacunas fabricadas en Occidente y han impulsado los movi- mientos contra la vacunación dentro de la UE” (EUvsDisinfo, 2020b). También los países del G7 han expuesto públicamente su intención de desarrollar pautas comunes para luchar contra la desinforma- ción rusa y china enfocada a generar desconfianza sobre los procesos electorales y sobre las vacunas (Euronews; 2019).

Organización y discurso de los movimientos antivacunas

Lejos del ámbito digital, los primeros movimientos antivacunas nacen en la segunda mitad del siglo XIX cuando Reino Unido impulsa varias leyes para obligar a su población a vacunarse contra la vi- ruela. Se constituyen entonces, como incipientes grupos de presión, la Liga Antivacunación (The An- ti-Vaccination League), creada en 1853 y más tarde, en 1867, la Liga contra la vacunación obligatoria (The Anti-Compulsory Vaccination League). Entre 1870 y 1880 se publican numerosos folletos, libros y revistas en contra de la vacunación. Su influencia comienza a extenderse a otros países europeos y en 1872, las tasas de vacunación en Estocolmo habían caído un 40% mientras que en Suecia el descenso llegó al 90%. Finalmente, la presión de estos primeros movimientos antivacunas obligó al Gobierno Británico a emitir, en 1898, una nueva Ley de Vacunación en la que se eliminaban las sanciones y se in- cluía por primera vez, la objeción de conciencia, permitiendo a los padres que no creían que la vacuna- ción era eficaz o segura obtener un certificado de exención. La situación se replicó también en EE.UU. donde las ligas antivacunas también consiguieron revocar leyes antivacunas (Wolfe y Sharp, 2002).

Lo que en sus orígenes se constituyó como grupos de presión, son en la actualidad movimientos ne- gacionistas que amenazan la inmunidad colectiva a través de un discurso centrado en la discusión sobre la seguridad y la efectividad de las vacunas. El objetivo final es generar desconfianza en torno al personal sanitario y las fuentes de información oficial, fundamentalmente el Gobierno y las empresas farmacéuticas (Santillán y Rosell, 2019).

Schmitd y Betsch (2019) identifican cinco argucias básicas de las que se sirven los negacionistas en la construcción de su argumentación: (1) recurrir a falsos expertos (como un curandero), (2) apelar a las conspiraciones, (3) pedir imposibles, por ejemplo, que las vacunas sean cien por cien seguras y efectivas, (4) usar la falacia lógica o el falso dilema, en el que se presentan dos puntos de vista como únicas alternativas de pensamiento y (5) seleccionar interesadamente los datos, práctica también cono- cida como cherry-picking (recolección de cerezas), en la que la información se selecciona en base a la argumentación, escogiendo datos, ejemplos y casos particulares, eludiendo a su vez las informaciones que no cumplen con el objetivo argumentativo.

Entre los argumentos más populares se recoge un estudio publicado en 1998 por el doctor Andrew Wakefield que asociaba la vacuna triple vírica (sarampión, rubeola y paperas) con el autismo. El estu- dio ha sido refutado pues se demostró que sus resultados estaban sesgados ya que en aquellos momen- tos el autor había solicitado la patente de una vacuna contra el sarampión y su intención era desacre- ditar en paralelo la triple vírica. La revista retiró la publicación de su repositorio, el resto de autores se retractaron del trabajo e incluso el propio Wakefield perdió su licencia de médico por la falsificaciónde pruebas (Salleras, 2018). No obstante, la falsa correlación sigue teniendo vigencia.

La pandemia ha avivado la actividad desinformativa de estos movimientos y las cuentas en redes sociales de los antivacunas aumentaron sus seguidores en al menos 7,8 millones durante el 2019. Se calcula que 31 millones de personas les siguen en Facebook y 17 millones de personas se suscriben a cuentas similares en YouTube. Esto se traduce en un notable beneficio económico para las redes socia- les: se calcula que el movimiento contra las vacunas podría generar ingresos anuales de mil millones de dólares para las empresas de redes sociales (Burki, 2019). Solo en diciembre de 2020 cuando se lanzó el programa de vacunación a nivel europeo, los verificadores emitieron 128 artículos en 16 paí- ses (Sessa, 2021). Así mismo, recientes investigaciones del Centro para Contrarrestar el Odio Digital encontraron que solo 12 anti-vacunas son responsables de casi dos tercios de la desinformación rela- cionada en las redes sociales. Se estima que alcanzan los 59 millones de seguidores a través de cuatro redes fundamentales: Twitter, Facebook, YouTube e Instagram (McNamara, 2021).

Tema de los bulos

En ambas plataformas el tema relacionado con la pandemia que más se ha desmentido es el de las vacunas. Así, los bulos sobre las vacunas suponen el 54% de todas las mentiras difundidas sobre la COVID-19 en el caso de Newtral y del 48% en el caso de Maldito Bulo.

También coinciden las dos plataformas en el segundo tema COVID-19 más detectado: el de las mas- carillas. Pero a partir de ahí, ya no se detectan tantas semejanzas, ya que son las ayudas las que ocupan el tercer puesto en el caso de Newtral y el origen del virus en Maldito Bulo. Curiosamente, ni Newtral publica verificaciones sobre el origen del virus ni Maldito bulo sobre ayudas.

Cepas del virus; el virus en otros países; medidas supuestamente tomadas por las autoridades; supues- tas declaraciones de líderes políticos; supuestos remedios, tratamientos médicos y consecuencias del uso de PCR son los principales temas sobre los que versan las verificaciones analizadas con el CO- VID-19 como protagonista.

Fuente: Elaboración Propia.

Fuente: Elaboración propia.

Sin embargo, la mayoría de los bulos detectados por los verificadores no versan sobre la COVID-19, sino sobre otras temáticas diversas. Tanto en Newtral como en Maldito Bulo coinciden en detectar contenidos falsos vinculados al debate político nacional e internacional: más de la mitad de los bulos ajenos a la pandemia están relacionados con el debate político.

Aparte de esta temática, Maldito Bulo desmonta noticias falsas sobre phising, vishing o estafas; rela- cionados con redes sociales y cuentas trolls; violencia (machista, terrorismo, etc.); inmigración, racis- mo, xenofobia; 5G, tecnología y robótica; salud; educación; fuerzas y cuerpos de seguridad; y otros, como naturaleza. Por su parte, Newtral desmiente, además de bulos sobre el debate político, otros que versan sobre educación; salud; las fuerzas y cuerpos de seguridad; mentiras relacionadas con redes sociales; phising y tribunales.

Fuente: Elaboración propia.

Fuente: Elaboración propia.

Protagonistas de las verificaciones analizadas

Las principales noticias falsas detectadas tienen como protagonistas al Gobierno de España (más del 8%), gobiernos autonómicos y otras instituciones. Es decir, los bulos versan sobre estas instituciones y se les adjudican falsas decisiones o falsas medidas adoptadas. Entre las tres suponen casi una cuarta parte de todas las informaciones falsas, concretamente, el 22,8%. Su protagonismo se mantiene tanto con noticias sobre la COVID-19 como sobre otras temáticas.

En cuanto a los líderes políticos, es Pablo Iglesias el que más bulos protagoniza, quizás porque el periodo de estudio coincide con el final de su cargo como vicepresidente del Gobierno, al presentarse como candidato de su partido a las elecciones autonómicas de Madrid. En segundo lugar, están Pedro Sánchez y Santiago Abascal, que protagonizan el mismo número de noticias falsas.

Llama la atención el elevado número de bulos (más del 4%) sobre líderes políticos internacionales, de diferentes instituciones. Asimismo, destacan las empresas, empresarios y asociaciones empresariales, que son las protagonistas en el 10% de contenidos falsos detectados. Los bulos sobre empresas abor- dan, generalmente, asuntos no relacionados con la pandemia.

En menor medida, también se han desmontado bulos que tienen como protagonistas a organizaciones religiosas y a religiosos; organizaciones feministas; colectivo LGTBI+; inmigrantes; ONG; otras orga- nizaciones del tercer sector; mutualidades y seguros privados; hospitales, residencias y organizaciones sanitarias; centros educativos, profesorado, estudiantado; y la naturaleza (especialmente, animales).

Origen del bulo

Fuente: Elaboración propia.

Personas u organizaciones anónimas son los creadores del 30% de los bulos, personas u organizaciones no conocidas del 20% y personas conocidas de casi el 10%. Es decir, la mitad de las desinformacio- nes detectadas han sido creadas por personas que no son conocidas socialmente o por personas cuya identidad se desconoce. Sucede lo mismo con bulos ajenos a la pandemia como con desinformaciones sobre la COVID-19. En cuanto a los bulos creados sobre la COVID-19 cabe destacar que en ocasiones el origen recae en organizaciones y personas negacionistas (bulos sobre vacunas y noticias falsas sobre mascarillas, principalmente).

También es llamativo que más del 15% de los bulos hayan surgido en medios de comunicación. Curio- samente es Maldito Bulo la plataforma que más supervisa a los medios, ya que Newtral no ha detecta- do en el periodo analizado ningún bulo.

Por su parte, según lo publicado por los verificadores, son los partidos de derecha y ultraderecha, parti- dos actualmente en la oposición en España, quienes más bulos han creado en el periodo analizado. Sin embargo, los partidos políticos, así como los líderes de las formaciones que conforman el gobierno de coalición en España, son los que menos bulos han difundido.

Por último, otro dato significativo es que en el 15% de los casos Newtral y Maldito Bulo no especifican en su verificación el origen del bulo. En este porcentaje se desconoce, por lo tanto, quién o quiénes están detrás de estos contenidos falsos.

Fuente: Elaboración propia.

Transmisión e intencionalidad del bulo

En más del 90% de los bulos detectados por las plataformas de verificación los contenidos se muestran claramente contrarios a alguna persona u organización o contienen insultos, palabras malsonantes o lenguaje soez contra esas personas u organizaciones, es decir, se trata de desinformaciones que per- siguen el desprestigio de dichas personalidades o instituciones. Esta negatividad es mayor en el caso de los bulos sobre la pandemia (91%), especialmente en el caso de las detectadas por Newtral (95%).

Tan solo en el 1,5% de los casos los contenidos falsos hacen referencia a consecuencias beneficiosas o actuaciones destacables de alguna persona o colectivo, es decir, se pueden catalogar como positivas. Por su parte, el 7,8% presenta un tono neutro, al limitarse a ofrecer datos, sin entrar en valoraciones y sin caer en lenguaje soez ni insultos.

¿Por dónde se difunde y circula el bulo? Los resultados muestran que son las redes sociales las princi- pales trasmisoras de desinformación. En el 40% de los casos se indica que el bulo está circulando por varias redes sociales. En cuanto a las redes, los resultados muestran que es Twitter la red en la que más contenidos falsos se difunden (20%). También son muy significativos el 13% de bulos que circulan por medios de comunicación y el 13% de WhatsApp.

Sorprende que el 8% de los bulos detectados se distribuyeran por teléfono (llamadas telefónicas) y que sean más las informaciones falsas telefónicas desmontadas que las distribuidas por email (7%). Los bulos telefónicos han sido detectados, en su integridad, por Maldito Bulo. Estas noticias falsas hacen referencia, sobre todo, a estafas en forma de phising y vishing.

En menor medida, las plataformas de fact-checking también han desmontado mentiras que circulaban por Facebook, mensajería instantánea (no WhatsApp), Instagram, y YouTube. Tan solo en el 4% de los casos no se especificaba dónde se había distribuido el bulo.

Fuente: Elaboración propia.

¿Qué días de la semana son los que más publican verificaciones? Los resultados muestran que son los martes, seguidos de los lunes y miércoles los días en los que más noticias falsas se destapan, si bien los fines de semana, tanto sábados como domingos, las plataformas continúan con su labor de poner de relieve la circulación de bulos.

En este sentido, existen algunas diferencias entre Newtral y Maldito Bulo. Mientras Newtral comparte más verificaciones los martes y miércoles (los miércoles especialmente se hace referencia a bulos so- bre temas distintos a la pandemia), Maldito Bulo lo hace los lunes y martes.

Lenguaje del bulo

La mayoría de las noticias falsas detectadas en ambas plataformas se basan únicamente en el texto: en el 41% de los casos el bulo solo contiene texto. La segunda opción más usada es la de texto e imagen (27%), que se localiza especialmente en las verificaciones compartidas por Maldito Bulo. En un 18% de los casos las noticias desmentidas se distribuyen en formato video, siendo Newtral quién detecta en mayor grado este tipo de contenido.

En menor medida, las plataformas también desmontan bulos en audio (casi el 8%) y memes/imágenes fijas (5,5%). En algunos casos, Newtral y Maldito Bulo no indican el lenguaje del bulo, aunque esto sucede en muy pocas ocasiones (menos del 2%).