Publicado 19/03/2020 11:59:14CET

Un estudio concluye que las fake news se propagan más rápido y con más alcance que los virus

ZARAGOZA, 19 Mar. (EUROPA PRESS) -

Una de las principales conclusiones de un estudio sobre contagio social publicado en la revista científica Nature Physics es que las noticias faltas o 'fake news' se propagan igual que los virus biológicos, pero de forma más rápida y alcanzando a muchas más personas.

El estudio ha contado con la participación de investigadores de Estados Unidos, Reino Unido y España, liderados por el profesor Yamir Moreno, físico teórico y responsable del Grupo de Redes y Sistemas Complejos (COSNET) del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) de la Universidad de Zaragoza, y Alessandro Vespignani, de la Northeastern University en Boston.

Estos investigadores cuentan con una gran experiencia en el estudio de los procesos de propagación de epidemias e información mediante el desarrollo de modelos matemáticos y el uso de herramientas computacionales, ha informado la Universidad de Zaragoza en una nota de prensa.

El trabajo ha probado y cuantificado cómo la movilidad y las interacciones online y offline de las personas en Europa influye en la propagación de un rumor y es aplicable a la oleada de bulos sobre el coronavirus COVID-19, que la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha calificado de "infodemia.

El director del BIFI, Yamir Moreno, ha precisado que en la sociedad actual, la información viaja más rápido que nunca "y esto incluye, tanto la información 'buena' como la difusión de noticias falsas conocidas como 'fake news'".

Sin embargo, la rapidez y el alcance de propagarse una noticia concreta o la información, en general, dependerá en gran medida de quién o quiénes la compartan y de dónde se origine la noticia, si a través de redes sociales o de conversaciones entre individuos, es decir, "de nuestras interacciones", ha relatado.

Por eso, "si queremos saber más sobre la difusión de información, debemos estudiar primero cómo nos relacionamos los humanos y cómo se acopla la dinámica de este proceso de propagación a las interacciones antes mencionadas".

MODELOS MATEMÁTICOS

La Universidad de Zaragoza ha explicado que la revista científica 'Nature Physics' es una de las de mayor prestigio e impacto a nivel internacional. En el trabajo que publica, se describe una forma "más realista" de incorporar a modelos matemáticos, determinados aspectos que capturan la manera en la que se comparte la información.

Este análisis muestra el camino que se ha de seguir hacia el desarrollo de modelos de difusión de información y desinformación "mucho más precisos y que contemplen la estructura geográfica y social de nuestras interacciones online y offline".

Adicionalmente, y por primera vez en el desarrollo e implementación de este tipo de modelos, los investigadores han usado datos reales de movilidad en Europa para estudiar cómo viaja la información geográficamente.

Acoplando el modelo matemático a los datos disponibles, han probado y cuantificado cómo la movilidad de las personas en Europa influye en la propagación de un rumor. El equipo también ha aplicado la metodología desarrollada a otras bases de datos de comunicación online.

El objetivo final de estos análisis es calcular el punto de inflexión más allá del cual los rumores y la información se convierten en virales. Al resolver las ecuaciones del modelo, los investigadores han podido calcular este punto, que depende tanto de los parámetros del modelo de propagación, como de la estructura de las redes de interacción.

La transición de un régimen en el que los rumores no se propagan a gran escala a otro en el que éstos se convierten en virales es lo que en Física se asocia a una transición de fase de ahí que los autores hayan concluido también que el proceso o fenómeno de contagio social es muy similar al contagio biológico ya que muestra el mismo tipo de transición.

MODELO DE DIFUSIÓN DE LA INFORMACIÓN

El equipo investigador concluye que este estudio podría ayudar a desarrollar en un futuro un marco computacional que permita una modelización más realista de los procesos de difusión de información.

Por ejemplo, se podría saber con mayor precisión el papel que desempeñan diferentes grupos de individuos en dichos procesos, considerando que la información no viaja o se propaga de la misma manera y que no todos los tipos de información atraen el mismo público ni el mismo interés.

Por otra parte, los hallazgos obtenidos "nos permitirán definir estrategias de intervención más eficaces destinadas a frenar o facilitar la difusión de información en los sistemas socio-técnicos", ha dicho el profesor Yamir Moreno.

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