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Verificación de hechos

La verificación de hechos es el proceso de verificar la exactitud fáctica de informes y declaraciones cuestionadas. La verificación de hechos puede realizarse antes o después de que el texto o contenido se publique o se difunda de otro modo. La verificación de hechos interna es aquella verificación que realiza el editor internamente para evitar que se publique contenido inexacto; cuando el texto es analizado por un tercero, el proceso se denomina verificación de hechos externa . [1]

Las investigaciones sugieren que la verificación de hechos puede, de hecho, corregir las percepciones entre los ciudadanos, [2] así como disuadir a los políticos de difundir afirmaciones falsas o engañosas. [3] [4] Sin embargo, las correcciones pueden decaer con el tiempo o verse abrumadas por señales de las élites que promueven afirmaciones menos precisas. [4] La verificación de hechos políticos a veces es criticada por ser periodismo de opinión . [5] [6] Una revisión de los verificadores de hechos políticos de EE. UU. muestra un resultado mixto sobre si la verificación de hechos es una forma eficaz de reducir los conceptos erróneos y si el método es confiable. [7]

Historia de la verificación de datos

Los periódicos sensacionalistas de la década de 1850 y posteriores llevaron a una necesidad gradual de medios más factuales. Colin Dickey ha descrito la evolución posterior de la verificación de datos. [8] Los elementos clave fueron el establecimiento de Associated Press en la década de 1850 (se necesitaba material factual breve), Ralph Pulitzer del New York World (su Bureau of Accuracy and Fair Play, 1912), Henry Luce y la revista Time (título provisional original: Facts) y el famoso departamento de verificación de datos de The New Yorker . Más recientemente, los medios de comunicación tradicionales se han visto gravemente amenazados económicamente por las nuevas empresas en línea. Además, la rápida propagación de la desinformación y las teorías conspirativas a través de las redes sociales se está infiltrando lentamente en los medios tradicionales. Una solución es que se asigne a más personal de los medios una función de verificación de datos, como por ejemplo The Washington Post . Las organizaciones independientes de verificación de datos también han cobrado importancia, como PolitiFact .

Tipos de verificación de datos

La verificación de datos ante hoc tiene como objetivo identificar errores para que el texto pueda corregirse antes de su difusión, o tal vez rechazarse. La verificación de datos post hoc suele ir seguida de un informe escrito de las inexactitudes, a veces con una métrica visual proporcionada por la organización de verificación (por ejemplo, Pinocchios de The Washington Post Fact Checker o las calificaciones TRUTH-O-METER de PolitiFact ). Varias organizaciones se dedican ala verificación de datos post hoc : algunos ejemplos incluyen FactCheck.org y PolitiFact en los EE. UU. y Full Fact en el Reino Unido .

Las organizaciones externas de verificación de datos post hoc surgieron por primera vez en los EE. UU. a principios de la década de 2000, [1] y el concepto creció en relevancia y se extendió a varios otros países durante la década de 2010. [9]

Post hocverificación de hechos

La verificación de datos a posteriori por parte de organizaciones independientes comenzó en Estados Unidos a principios de la década de 2000. [1] En la década de 2010, en particular tras la elección de Donald Trump como presidente de Estados Unidos en 2016 , la verificación de datos ganó popularidad y se extendió a varios países, principalmente en Europa y América Latina. Sin embargo, Estados Unidos sigue siendo el mayor mercado para la verificación de datos. [9]

Coherencia entre los verificadores de datos

Un estudio concluye que los verificadores de hechos PolitiFact, FactCheck.org y Fact Checker de The Washington Post coinciden abrumadoramente en sus evaluaciones de las afirmaciones. [10] [11] Sin embargo, un estudio de Morgan Marietta, David C. Barker y Todd Bowser encontró "diferencias sustanciales en las preguntas formuladas y las respuestas ofrecidas". Concluyeron que esto limitaba la "utilidad de la verificación de hechos para los ciudadanos que intentan decidir qué versión de realidades en disputa creer". [12] Un artículo de Chloe Lim, estudiante de doctorado en la Universidad de Stanford, encontró poca superposición en las declaraciones que verifican los verificadores de hechos. De 1.178 verificaciones de hechos de PolitiFact y 325 verificaciones de hechos del Fact Checker de The Washington Post , solo hubo 77 declaraciones que ambos verificadores verificaron. El estudio encontró que los verificadores de hechos dieron las mismas calificaciones para 49 y calificaciones cercanas para 22 de las 77 declaraciones, aproximadamente un 92% de acuerdo. Lim concluyó: "Al menos en algunos casos, la ambigüedad estratégica de los políticos puede impedir que se alcancen los objetivos del movimiento de verificación de datos". [13] [14] El proceso de verificación de datos a veces es cuestionable, en parte porque quienes lo hacen son simplemente sujetos humanos, y también porque el propósito de algunas instancias de verificación de datos no estaba claro. [15] [16]

Efectos

Los estudios de verificación de datos post hoc han dejado en claro que tales esfuerzos a menudo resultan en cambios en el comportamiento, en general, tanto del hablante (haciéndolo más cuidadoso en sus pronunciamientos) como del oyente o lector (haciéndolo más perspicaz con respecto a la precisión fáctica del contenido); las observaciones incluyen las propensiones de las audiencias a no ser persuadidas en absoluto por las correcciones a los errores sobre los temas más divisivos, o la tendencia a ser persuadidas en mayor medida por las correcciones de informes negativos (por ejemplo, "anuncios de ataque"), y a ver que las mentes cambian solo cuando el individuo en error era alguien razonablemente de ideas afines para empezar. [17]

Corrigiendo percepciones erróneas

Los estudios han demostrado que la verificación de datos puede afectar la creencia de los ciudadanos en la exactitud de las afirmaciones realizadas en la publicidad política. [18] Un estudio de 2020 realizado por economistas de la Escuela de Economía de París y Sciences Po concluyó que las falsedades de Marine Le Pen durante la campaña electoral presidencial francesa de 2017 (i) persuadieron con éxito a los votantes, (ii) perdieron su capacidad de persuasión cuando se verificaron los datos y (iii) no redujeron el apoyo político de los votantes a Le Pen cuando se verificaron sus afirmaciones. [19] Un estudio de 2017 en el Journal of Politics concluyó que "los individuos actualizan constantemente sus creencias políticas en la dirección apropiada, incluso sobre hechos que tienen implicaciones claras para la reputación de los partidos políticos, aunque lo hacen con cautela y con cierto sesgo... Curiosamente, quienes se identifican con uno de los partidos políticos no son más parciales o cautelosos que los independientes puros en su aprendizaje, condicionado a las creencias iniciales". [20]

Un estudio de los científicos cognitivos de la Universidad de Yale, Gordon Pennycook y David G. Rand, descubrió que las etiquetas de Facebook de artículos falsos "redujeron significativamente su precisión percibida en relación con un control sin etiquetas , pero solo modestamente". [21] Un estudio de Dartmouth dirigido por Brendan Nyhan descubrió que las etiquetas de Facebook tenían un mayor impacto que el estudio de Yale. [22] [23] Una etiqueta "en disputa" en un titular falso redujo el número de encuestados que consideraron que el titular era preciso del 29% al 19%, mientras que una etiqueta "calificado como falso" redujo el número al 16%. [22] Un estudio de 2019 descubrió que la etiqueta "en disputa" reducía las intenciones de los usuarios de Facebook de compartir una noticia falsa. [24] El estudio de Yale encontró evidencia de un efecto contraproducente entre los partidarios de Trump menores de 26 años por el cual la presencia de artículos falsos tanto etiquetados como sin etiquetar hizo que los artículos falsos sin etiquetar parecieran más precisos. [21] En respuesta a una investigación que cuestionaba la eficacia de las etiquetas "en disputa" de Facebook, Facebook decidió eliminarlas en diciembre de 2017 y, en su lugar, colocaría artículos que verificaran los hechos de una noticia falsa junto al enlace de la noticia falsa cada vez que se compartiera en Facebook. [25]

Según los hallazgos de un estudio de 2017 publicado en la revista Psychological Science, las formas más efectivas de reducir la desinformación a través de correcciones son: [26]

Estudios de gran alcance de Ethan Porter y Thomas J. Wood encontraron que la desinformación propagada por Donald Trump era más difícil de disipar con las mismas técnicas, y generaron las siguientes recomendaciones: [27] [28]

Un metaanálisis de 2019 sobre las investigaciones sobre los efectos de la verificación de datos en la desinformación concluyó que la verificación de datos tiene efectos positivos sustanciales en las creencias políticas, pero que este impacto se debilita cuando los verificadores utilizan "escalas de verdad", refutan solo partes de una afirmación y cuando verifican declaraciones relacionadas con la campaña. Las creencias, la ideología y el conocimiento preexistentes de los individuos afectan el grado de impacto de la verificación de datos. [29] Un estudio de 2019 en el Journal of Experimental Political Science encontró "evidencia sólida de que los ciudadanos están dispuestos a aceptar correcciones a las noticias falsas, independientemente de su ideología y el contenido de las historias falsas". [30]

Un estudio de 2018 concluyó que los republicanos tenían más probabilidades de corregir su información falsa sobre el fraude electoral si la corrección provenía de Breitbart News en lugar de una fuente neutral no partidista como PolitiFact . [31] Un estudio de 2022 concluyó que las personas expuestas a una verificación de hechos de una declaración falsa de un político de extrema derecha tenían menos probabilidades de compartir la declaración falsa. [32]

Algunos estudios han descubierto que la exposición a las verificaciones de hechos tuvo efectos duraderos en la reducción de las percepciones erróneas, [33] [34] [35] mientras que otros estudios no encontraron efectos. [36] [37]

Los académicos han debatido si la verificación de datos podría generar un " efecto contraproducente ", por el cual la corrección de información falsa puede hacer que los individuos partidistas se aferren más a sus opiniones. Un estudio encontró evidencia de ese " efecto contraproducente ", [38] pero varios otros estudios no lo encontraron. [39] [40] [41] [42] [43]

Discurso político

Un estudio experimental de 2015 concluyó que la verificación de datos puede alentar a los políticos a no difundir información errónea . El estudio concluyó que podría ayudar a mejorar el discurso político al aumentar los costos reputacionales o los riesgos de difundir información errónea para las élites políticas. Los investigadores enviaron "una serie de cartas sobre los riesgos para su reputación y seguridad electoral si se les descubría haciendo declaraciones cuestionables. Los legisladores a los que se les enviaron estas cartas tenían sustancialmente menos probabilidades de recibir una calificación negativa de verificación de datos o de que se cuestionara públicamente su precisión, lo que sugiere que la verificación de datos puede reducir la inexactitud cuando representa una amenaza importante". [3]

Preferencias políticas

Un estudio experimental concluyó que la verificación de datos durante los debates afectaba la evaluación de los espectadores sobre el desempeño de los candidatos en el debate y "una mayor disposición a votar por un candidato cuando la verificación de datos indica que el candidato está siendo honesto". [44]

Un estudio sobre los partidarios de Trump durante la campaña presidencial de 2016 concluyó que, si bien las verificaciones de hechos de las afirmaciones falsas hechas por Trump redujeron la creencia de sus partidarios en las afirmaciones falsas en cuestión, las correcciones no alteraron sus actitudes hacia Trump. [45]

Un estudio de 2019 concluyó que la "verificación resumida de hechos", en la que el verificador resume cuántas declaraciones falsas ha hecho un político, tiene un mayor impacto en la reducción del apoyo a un político que la verificación de declaraciones individuales hechas por el político. [46]

Verificación informal de hechos

Los lectores individuales realizan algunos tipos de verificación de datos, como comparar las afirmaciones de una noticia con las de otra.

El rabino Moshe Benovitz ha observado que "los estudiantes modernos utilizan sus mundos inalámbricos para aumentar el escepticismo y rechazar el dogma". Dice que esto tiene implicaciones positivas para el desarrollo de valores:

La verificación de datos puede convertirse en una habilidad aprendida y la tecnología puede aprovecharse de manera que se convierta en algo natural... Al encontrar oportunidades para integrar la tecnología en el aprendizaje, los estudiantes percibirán automáticamente la hermosa combinación de... sus mundos cibernéticos... [y no virtuales]. En lugar de dos esferas que coexisten incómodamente y orbitan cautelosamente una alrededor de la otra, existe una valiosa experiencia de síntesis... [47]

Según la investigadora de la Queen's University de Belfast Jennifer Rose, como las noticias falsas se crean con la intención de engañar a los lectores, los consumidores de noticias en línea que intentan verificar los artículos que leen pueden concluir incorrectamente que un artículo de noticias falsas es legítimo. Rose afirma: "Un consumidor de noticias en línea diligente probablemente corre el riesgo generalizado de inferir la verdad a partir de premisas falsas " y sugiere que la verificación de datos por sí sola no es suficiente para reducir el consumo de noticias falsas. A pesar de esto, Rose afirma que la verificación de datos "debería seguir en las agendas educativas para ayudar a combatir las noticias falsas". [48]

Detectar noticias falsas

El término noticias falsas se popularizó con las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2016, lo que provocó preocupación entre algunos de que las plataformas de medios en línea eran especialmente susceptibles a la difusión de desinformación y desinformación. [9] Los artículos de noticias falsas tienden a provenir de sitios web de noticias satíricas o de sitios web con un incentivo para propagar información falsa, ya sea como cebo de clics o para cumplir un propósito. [49] El lenguaje, específicamente, suele ser más incendiario en las noticias falsas que en los artículos reales, en parte porque el propósito es confundir y generar clics. Además, las técnicas de modelado como las codificaciones de n-gramas y la bolsa de palabras han servido como otras técnicas lingüísticas para estimar la legitimidad de una fuente de noticias. Además de eso, los investigadores han determinado que las señales visuales también juegan un factor en la categorización de un artículo, específicamente algunas características pueden diseñarse para evaluar si una imagen era legítima y nos brinda más claridad sobre las noticias. [50] También hay muchas características del contexto social que pueden desempeñar un papel, así como el modelo de difusión de las noticias. Sitios web como " Snopes " intentan detectar esta información manualmente, mientras que ciertas universidades intentan construir modelos matemáticos para ayudar en este trabajo. [49]

Algunas personas y organizaciones publican sus esfuerzos de verificación de datos en Internet. Estos pueden estar centrados en un tema específico, como el de Snopes.com , que se centra en las leyendas urbanas , o el del Laboratorio de Reporteros de la Universidad de Duke, que se centra en proporcionar recursos a los periodistas.

Noticias falsas y redes sociales

La adaptación de las redes sociales como una plataforma legítima y de uso común ha creado una gran preocupación por las noticias falsas en este ámbito. La difusión de noticias falsas a través de plataformas de redes sociales como Facebook, Twitter e Instagram presenta la oportunidad de tener efectos extremadamente negativos en la sociedad, por lo que están ganando impulso nuevos campos de investigación relacionados con la detección de noticias falsas en las redes sociales. Sin embargo, la detección de noticias falsas en las redes sociales presenta desafíos que hacen que las técnicas de detección y extracción de datos anteriores sean inadecuadas. [51] Como tal, los investigadores están pidiendo que se realice más trabajo sobre las noticias falsas en relación con la psicología y las teorías sociales y que se adapten los algoritmos de extracción de datos existentes para aplicarlos a las redes sociales. [51] Además, se han publicado múltiples artículos científicos que instan al campo a encontrar formas automáticas de filtrar las noticias falsas de las cronologías de las redes sociales.

Metodología

La lectura lateral, o la obtención de una breve descripción general de un tema a partir de muchas fuentes en lugar de profundizar en una sola, es un método popular que utilizan los verificadores de datos profesionales para obtener rápidamente una mejor idea de la verdad de una afirmación particular. [52]

Las herramientas y servicios digitales que suelen utilizar los verificadores de datos incluyen, entre otros:

Investigación en curso sobre verificación de datos y detección de noticias falsas

Desde las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2016 , las noticias falsas han sido un tema popular de discusión por parte del presidente Trump y los medios de comunicación. La realidad de las noticias falsas se ha vuelto omnipresente, y se han realizado muchas investigaciones para comprender, identificar y combatir las noticias falsas. Además, varios investigadores comenzaron a utilizar noticias falsas para influir en la campaña presidencial de 2016. Una investigación encontró evidencia de noticias falsas a favor de Trump dirigidas selectivamente a conservadores y partidarios de Trump en 2016. [77] Los investigadores descubrieron que los sitios de redes sociales, Facebook en particular, son plataformas poderosas para difundir ciertas noticias falsas a grupos específicos para apelar a sus sentimientos durante la carrera presidencial de 2016. Además, investigadores de Stanford , NYU y NBER encontraron evidencia que muestra cómo la interacción con las noticias falsas en Facebook y Twitter fue alta a lo largo de 2016. [78]

Recientemente, se ha trabajado mucho para ayudar a detectar e identificar noticias falsas a través del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. [79] [80] [81] En 2018, los investigadores del CSAIL del MIT crearon y probaron un algoritmo de aprendizaje automático para identificar información falsa buscando patrones, palabras y símbolos comunes que suelen aparecer en las noticias falsas. [82] Más aún, publicaron un conjunto de datos de código abierto con un gran catálogo de fuentes de noticias históricas con sus puntajes de veracidad para alentar a otros investigadores a explorar y desarrollar nuevos métodos y tecnologías para detectar noticias falsas. [ cita requerida ]

En 2022, los investigadores también demostraron la viabilidad de los puntajes de falsedad para figuras populares y oficiales al desarrollarlos para más de 800 élites contemporáneas en Twitter, así como los puntajes de exposición asociados. [83] [84]

También hay demostraciones de mitigación de desinformación incorporada en la plataforma (por diseño) así como integrada en el navegador (actualmente en forma de complementos ) . [85] [86] [87] [88] Esfuerzos como proporcionar y ver evaluaciones de precisión estructuradas en publicaciones "no son compatibles actualmente con las plataformas". [85] La confianza en los proveedores de evaluaciones predeterminados o, en diseños descentralizados, seleccionados por el usuario [85] (y su confiabilidad), así como las grandes cantidades de publicaciones y artículos, son dos de los problemas que pueden enfrentar estos enfoques. Además, no pueden mitigar la desinformación en chats, medios impresos y TV .

Día Internacional de la Verificación de Datos

El concepto del Día Internacional de la Verificación de Datos se introdujo en una conferencia para periodistas y verificadores de datos en la London School of Economics en junio de 2014. [89] La festividad se creó oficialmente en 2016 y se celebró por primera vez el 2 de abril de 2017. [90] La idea del Día Internacional de la Verificación de Datos surgió de las numerosas campañas de desinformación que se encontraron en Internet, en particular en las redes sociales. Cobró importancia después de las elecciones de 2016, que pusieron las noticias falsas, así como las acusaciones de ellas, en el primer plano de los problemas de los medios. La festividad se celebra el 2 de abril porque "el 1 de abril es un día para tontos. El 2 de abril es un día para hechos". [91] Las actividades para el Día Internacional de la Verificación de Datos consisten en que varias organizaciones de medios de comunicación contribuyen con recursos, artículos y lecciones de verificación de datos para que los estudiantes y el público en general aprendan más sobre cómo identificar noticias falsas y detener la propagación de información errónea. El Día Internacional de Verificación de Datos de 2020 se centró específicamente en cómo identificar con precisión la información sobre el COVID-19 .

Limitaciones y controversias

Las investigaciones han demostrado que la verificación de hechos tiene límites e incluso puede resultar contraproducente [92], que es cuando una corrección aumenta la creencia en la idea errónea. [93] Una razón es que puede interpretarse como un argumento de autoridad , lo que genera resistencia y endurecimiento de las creencias, "porque la identidad y las posiciones culturales no se pueden refutar". [94] En otras palabras, "mientras que los artículos de noticias se pueden verificar, las creencias personales no". [95]

Los críticos sostienen que la verificación de hechos políticos se utiliza cada vez más como periodismo de opinión . [96] [5] [6] Las críticas incluyen que las organizaciones de verificación de hechos en sí mismas son parciales o que es imposible aplicar términos absolutos como "verdadero" o "falso" a afirmaciones inherentemente debatibles. [97] En septiembre de 2016, una encuesta telefónica y en línea nacional de Rasmussen Reports encontró que "solo el 29% de todos los votantes probables de EE. UU. confían en la verificación de hechos de los comentarios de los candidatos por parte de los medios. El sesenta y dos por ciento (62%) cree, en cambio, que las organizaciones de noticias sesgan los hechos para ayudar a los candidatos que apoyan". [98] [99]

Un artículo de Andrew Guess (de la Universidad de Princeton), Brendan Nyhan (Dartmouth College) y Jason Reifler (Universidad de Exeter) concluyó que los consumidores de noticias falsas tendían a tener opiniones menos favorables sobre la verificación de datos, en particular los partidarios de Trump. [100] El artículo concluyó que los consumidores de noticias falsas rara vez se encontraban con verificaciones de datos: "solo alrededor de la mitad de los estadounidenses que visitaron un sitio web de noticias falsas durante el período de estudio también vieron alguna verificación de datos de uno de los sitios web dedicados a la verificación de datos (14,0%)". [100]

También se han utilizado sitios web engañosos que se hacen pasar por verificadores de datos para promover la desinformación ; esta táctica ha sido utilizada tanto por Rusia como por Turquía. [101]

Durante la pandemia de COVID-19 , Facebook anunció que "eliminaría afirmaciones falsas o desacreditadas sobre el nuevo coronavirus que creó una pandemia mundial", [102] según sus socios de verificación de datos, conocidos colectivamente como la Red Internacional de Verificación de Datos . [103] En 2021, Facebook revocó su prohibición de publicaciones que especularan que la enfermedad COVID-19 se originó en laboratorios chinos, [104] [105] tras los avances en las investigaciones sobre el origen de COVID-19 , incluidas las afirmaciones de la administración Biden y una carta de dieciocho científicos en la revista Science , diciendo que se necesita una nueva investigación porque "las teorías de liberación accidental de un laboratorio y la propagación zoonótica siguen siendo viables". [106] [107] La ​​política condujo a un artículo de The New York Post que sugería que una fuga de laboratorio sería plausible de ser etiquetada inicialmente como "información falsa" en la plataforma. [108] [103] [109] [110] Esto reavivó los debates sobre la noción de consenso científico . En un artículo publicado por la revista médica The BMJ , la periodista Laurie Clarke dijo: "La naturaleza polémica de estas decisiones se debe en parte a cómo las plataformas de redes sociales definen los conceptos escurridizos de desinformación versus desinformación . Esta decisión se basa en la idea de un consenso científico. Pero algunos científicos dicen que esto sofoca las opiniones heterogéneas, reforzando problemáticamente la idea errónea de que la ciencia es un monolito". David Spiegelhalter , profesor Winton de Comprensión Pública del Riesgo en la Universidad de Cambridge , sostuvo que "a puerta cerrada, los científicos pasan todo el tiempo discutiendo y estando profundamente en desacuerdo sobre algunas cuestiones bastante fundamentales". Clarke sostuvo además que "la idea binaria de que las afirmaciones científicas son correctas o incorrectas ha alimentado la división que ha caracterizado a la pandemia". [103]

Varios comentaristas han señalado las limitaciones de la verificación de hechos políticos a posteriori. En una entrevista a Andrew Hart en 2019 sobre la verificación de hechos políticos en los Estados Unidos, Nima Shirazi y Adam Johnson hablan de lo que perciben como un sesgo conservador tácito enmarcado como neutralidad en ciertas verificaciones de hechos, citando argumentos de autoridad , "regaños hiperliterales [a] personas de izquierda que criticaron las suposiciones del imperialismo estadounidense", refutaciones que pueden no ser factuales en sí mismas, problemas de sesgo general de los medios y "la casi omnipresente negativa a identificar patrones, tendencias e... intenciones en las... declaraciones falsas de los políticos". Además, argumentan que la verificación de hechos políticos se centra exclusivamente en describir hechos en lugar de emitir juicios morales (por ejemplo, el problema del ser y el deber ser ), afirman que se basa en la razón pública para intentar desacreditar a las figuras públicas y cuestionan su eficacia en las teorías de la conspiración o el fascismo . [111]

Asimismo, en un artículo publicado en The Hedgehog Review en 2023, Jonathan D. Teubner y Paul W. Gleason afirman que la verificación de datos es ineficaz contra la propaganda por al menos tres razones: "En primer lugar, dado que gran parte de lo que dicen los propagandistas hábiles será cierto en un nivel literal, el verificador de datos no podrá refutarlo. En segundo lugar, no importa cuán bien intencionado o convincente sea, la verificación de datos también difundirá aún más las afirmaciones iniciales. En tercer lugar, incluso si el verificador de datos logra detectar algunas inexactitudes, el panorama general y la sugerencia permanecerán en su lugar, y es esta sugerencia la que mueve las mentes y los corazones, y eventualmente las acciones". También señalan la gran cantidad de información falsa que se difunde regularmente por todo el mundo, abrumando a los cientos de grupos de verificación de datos; advierten que un verificador de datos que aborda sistemáticamente la propaganda potencialmente compromete su objetividad; y argumentan que incluso las declaraciones descriptivas son subjetivas, lo que lleva a puntos de vista conflictivos. Como un paso potencial hacia una solución, los autores sugieren la necesidad de una "comunidad científica" para establecer teorías falsables , "que a su vez den sentido a los hechos", señalando la dificultad que este paso enfrentaría en el panorama de los medios digitales de Internet. [112]

Las plataformas de redes sociales, en particular Facebook , han sido acusadas por periodistas y académicos de socavar a los verificadores de hechos al brindarles poca asistencia; [101] [113] incluyendo "organizaciones vinculadas a propagandistas" [101] como CheckYourFact como socios; [101] [114] promoviendo medios que han compartido información falsa como Breitbart y The Daily Caller en el suministro de noticias de Facebook ; [101] [115] y eliminando una verificación de hechos sobre una afirmación falsa contra el aborto después de recibir presión de senadores republicanos . [101] [116] En 2022 y 2023, muchas plataformas de redes sociales como Meta, YouTube y Twitter han reducido significativamente los recursos en Confianza y seguridad , incluida la verificación de hechos. [117] [118] Twitter bajo Elon Musk ha limitado severamente el acceso de los investigadores académicos a la API de Twitter al reemplazar el acceso gratuito anterior con una suscripción que comienza en $ 42,000 por mes y al denegar las solicitudes de acceso bajo la Ley de Servicios Digitales . [119] Después de los cambios de la API de Reddit de 2023 , periodistas, investigadores y ex moderadores de Reddit han expresado preocupaciones sobre la propagación de desinformación dañina, una relativa falta de experiencia en la materia por parte de los moderadores de reemplazo, un proceso de investigación de los moderadores de reemplazo visto como aleatorio, una pérdida de herramientas de terceros que a menudo se usan para la moderación de contenido y la dificultad para los investigadores académicos para acceder a los datos de Reddit. [120] [121] Muchos verificadores de hechos dependen en gran medida de las asociaciones con plataformas de redes sociales para la financiación, la tecnología y la distribución de sus verificaciones de hechos. [122] [123]

Los comentaristas también han expresado su preocupación por el uso de la falsa equivalencia como argumento en la verificación de datos políticos, citando ejemplos de The Washington Post, The New York Times y The Associated Press en los que "los verificadores de datos tradicionales parecen haber intentado fabricar afirmaciones falsas de políticos progresistas... [con] el deseo de parecer objetivos". [101]

El término "verificación de hechos" también es apropiado y utilizado en exceso por "sitios partidistas", lo que puede llevar a las personas a "descartar la verificación de hechos como un ejercicio motivado y sin sentido si se afirma que todo el contenido está verificado". [101]

Los periodistas que verifican datos han sido acosados ​​en línea y fuera de línea, desde mensajes de odio y amenazas de muerte hasta intimidación policial y guerra legal . [124] [125] [126] [127]

Verificación de datos en países con libertad de expresión limitada

Los operadores de algunos sitios web de verificación de datos en China admiten la autocensura . [128] Los sitios web de verificación de datos en China a menudo evitan hacer comentarios sobre asuntos políticos, económicos y de otra índole. [129] Varios sitios web de verificación de datos chinos han sido criticados por la falta de transparencia con respecto a su metodología y fuentes, y por seguir la propaganda china . [130]

Verificación de datos previa a la publicación

Entre los beneficios de imprimir sólo textos revisados ​​está el de evitar problemas graves, a veces costosos. Estos problemas pueden incluir demandas judiciales por errores que perjudican a personas o empresas, pero incluso los errores pequeños pueden causar una pérdida de reputación para la publicación. La pérdida de reputación es a menudo el factor motivador más importante para los periodistas. [131]

Los verificadores de datos verifican que los nombres, las fechas y los datos de un artículo o libro sean correctos. [131] Por ejemplo, pueden ponerse en contacto con una persona citada en un artículo de noticias propuesto y preguntarle si esa cita es correcta o cómo se escribe el nombre de la persona. Los verificadores de datos son principalmente útiles para detectar errores accidentales; no son garantía de protección contra quienes desean cometer fraudes periodísticos .

Como carrera

Los verificadores de datos profesionales han sido contratados generalmente por periódicos, revistas y editoriales, probablemente a partir de principios de la década de 1920 con la creación de la revista Time en los Estados Unidos, [1] [131] aunque originalmente no se los llamaba "fact-checkers". [132] Los verificadores de datos pueden ser aspirantes a escritores, futuros editores o trabajadores autónomos que participan en otros proyectos; otros son profesionales de carrera. [131]

Históricamente, este campo se consideraba un trabajo de mujeres , y desde la época del primer verificador de datos profesional estadounidense hasta al menos la década de 1970, los verificadores de datos de una empresa de medios podían ser enteramente mujeres o principalmente mujeres. [131]

La cantidad de personas que se emplean en la verificación de datos varía según la publicación. Algunas organizaciones tienen departamentos de verificación de datos importantes. Por ejemplo, la revista The New Yorker tenía 16 verificadores de datos en 2003 [131] y el departamento de verificación de datos del semanario alemán Der Spiegel contaba con 70 empleados en 2017. [133] Otras pueden contratar a trabajadores independientes por artículo o pueden combinar la verificación de datos con otras tareas. Es más probable que las revistas utilicen verificadores de datos que los periódicos. [1] Los programas de televisión y radio rara vez emplean verificadores de datos dedicados y, en cambio, esperan que otros, incluido el personal de alto nivel, se involucren en la verificación de datos además de sus otras tareas. [131]

Comprobación del reportaje original

Stephen Glass comenzó su carrera periodística como verificador de datos. Luego inventó historias ficticias, que presentó como reportajes , y que los verificadores de The New Republic (y otros semanarios para los que trabajó) nunca desmintieron. Michael Kelly , que editó algunas de las historias inventadas por Glass, se culpó a sí mismo, en lugar de a los verificadores de datos, diciendo: "Todo sistema de verificación de datos se basa en la confianza... Si un periodista está dispuesto a falsificar notas, derrota al sistema. De todos modos, el verdadero sistema de verificación no es la verificación de datos sino el editor". [ cita requerida ]

Antiguos alumnos del puesto

La siguiente es una lista de personas sobre las que se ha informado, de manera confiable, que han desempeñado dicho papel de verificación de datos en algún momento de sus carreras, a menudo como punto de partida para otros esfuerzos periodísticos o para una carrera de escritura independiente:

Véase también

Referencias

  1. ^ abcde Graves, Lucas; Amazeen, Michelle A. (25 de febrero de 2019), "La verificación de hechos como idea y práctica en el periodismo", Oxford Research Encyclopedia of Communication , Oxford University Press, doi :10.1093/acrefore/9780190228613.013.808, ISBN 9780190228613
  2. ^ Drutman, Lee (3 de junio de 2020). "La verificación de información errónea puede funcionar, pero tal vez no sea suficiente". FiveThirtyEight . Consultado el 5 de diciembre de 2020 .
  3. ^ ab Nyhan, Brendan; Reifler, Jason (1 de julio de 2015). "El efecto de la verificación de hechos en las élites: un experimento de campo sobre legisladores estatales de Estados Unidos". Revista estadounidense de ciencias políticas . 59 (3): 628–40. doi :10.1111/ajps.12162. hdl : 10871/21568 . ISSN  1540-5907. S2CID  59467358.
  4. ^ ab Nyhan, Brendan (13 de abril de 2021). "Por qué el efecto contraproducente no explica la durabilidad de las percepciones políticas erróneas". Actas de la Academia Nacional de Ciencias . 118 (15): e1912440117. Bibcode :2021PNAS..11812440N. doi : 10.1073/pnas.1912440117 . ISSN  0027-8424. PMC 8053951 . PMID  33837144. 
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Lectura adicional

Enlaces externos

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