{"id":13714,"date":"2020-11-16T21:15:43","date_gmt":"2020-11-17T02:15:43","guid":{"rendered":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/?p=13714"},"modified":"2020-11-17T18:00:20","modified_gmt":"2020-11-17T23:00:20","slug":"herramienta-brasilena-monitorea-desinformacion-en-redes-y-whatsapp-una-caja-negra-de-noticias-falsas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/es\/articles\/herramienta-brasilena-monitorea-desinformacion-en-redes-y-whatsapp-una-caja-negra-de-noticias-falsas\/","title":{"rendered":"Herramienta brasile\u00f1a monitorea desinformaci\u00f3n en redes y WhatsApp, una caja negra de noticias falsas"},"content":{"rendered":"

Millones de brasile\u00f1os votar\u00e1n en m\u00e1s de 5.500<\/a> municipios en las elecciones de este domingo 15 de noviembre y elegir\u00e1n a sus futuros alcaldes y concejales. Para decidir a sus candidatos, necesitan navegar por un mar de noticias falsas, principalmente en WhatsApp, se\u00f1alado por los expertos como una caja negra de contenido enga\u00f1oso. Por lo tanto, como parte del esfuerzo por cubrir las elecciones y desenmascarar los rumores, el sitio de verificaci\u00f3n de hechos Aos Fatos comenz\u00f3 a monitorear los grupos de WhatsApp a trav\u00e9s de su herramienta Radar<\/a>.<\/p>\n

Radar es un sistema automatizado que rastrea en tiempo real sitios web y redes sociales en Brasil, en busca de contenido potencialmente enga\u00f1oso. Inicialmente, la herramienta iba a ser lanzada para las elecciones municipales, pero con la pandemia, el equipo anticip\u00f3 la planificaci\u00f3n para dar seguimiento a los rumores sobre el coronavirus. La plataforma, que debut\u00f3 en versi\u00f3n beta en agosto, fue cubriendo gradualmente m\u00e1s canales, como sitios web, Twitter y YouTube, hasta que incluy\u00f3 WhatsApp a mediados de octubre<\/a>. Tiene previsto agregar Facebook e Instagram para fin de a\u00f1o.<\/p>\n

\"Ferramenta

Herramienta Radar, de Aos Fatos. (Divulgaci\u00f3n)<\/p><\/div>\n

Para hacer el seguimiento en WhatsApp, Aos Fatos contrat\u00f3 a una empresa de ciencia de datos, Twist Systems. Con esta asociaci\u00f3n, ellos acompa\u00f1an a 270 grupos de discusi\u00f3n pol\u00edtica que son p\u00fablicos --esto significa que esos grupos han puesto a disposici\u00f3n un enlace de acceso en internet para que cualquiera pueda unirse. Actualmente, la herramienta recopila y analiza semanalmente m\u00e1s de un mill\u00f3n de mensajes de WhatsApp.<\/p>\n

La directora de innovaci\u00f3n de Aos Fatos y jefe de producto de Radar, Carol Cavaleiro, explic\u00f3 a LatAm Journalism Review (LJR)<\/strong> que el contrato con Twist Systems fue importante porque la empresa ha tenido experiencia, desde otras elecciones, con el seguimiento en WhatsApp. \"Ellos ya ten\u00edan una base de datos de estos grupos. Y cada vez que aparece un grupo nuevo, lo eval\u00faan\", afirm\u00f3 Cavaleiro.<\/p>\n

Para el editor de Radar, el periodista Bruno F\u00e1vero, el monitoreo de WhatsApp ha llamado la atenci\u00f3n. \"Es algo que muy poca gente hace y nadie lo hace como nosotros. Es una herramienta s\u00faper dif\u00edcil para obtener datos y eso estuvo en el centro de las discusiones sobre desinformaci\u00f3n en las elecciones brasile\u00f1as de 2018<\/a>\", dijo F\u00e1vero a LJR<\/strong>.<\/p>\n

Otra ventaja del proyecto es mapear los rumores y contenidos enga\u00f1osos en diferentes plataformas, lo que permite comprender y analizar c\u00f3mo surgen, crecen y se difunden las olas de desinformaci\u00f3n a trav\u00e9s de diversas redes.<\/p>\n

\"Radar surgi\u00f3 de la necesidad de tener una visi\u00f3n m\u00e1s amplia del sistema de desinformaci\u00f3n brasile\u00f1o. Es muy com\u00fan [que la gente] se enfoque en una red. Mucha gente estudia la desinformaci\u00f3n en Twitter, otras personas estudian en YouTube. Lo que intentamos hacer con Radar es atravesar todas estas plataformas\u201d, explic\u00f3 Cavaleiro.<\/p>\n

Entonces, cuando el equipo analiza el contenido de WhatsApp, tambi\u00e9n est\u00e1 evaluando y recolectando enlaces que circulan all\u00ed y pueden llevar a sitios con contenido falso, por ejemplo. \u201cCada vez que recibimos un art\u00edculo de una nueva web y cae en este filtro de posibilidad de desinformaci\u00f3n, buscamos si tiene un canal de Facebook, un perfil de Twitter. Analizamos c\u00f3mo se integran estas cuentas y las diversas plataformas\u201d, dijo Cavaleiro.<\/p>\n

Para dar cuenta de este trabajo, Radar tiene a diez profesionales, casi todos ellos dedicados por completo. Adem\u00e1s de Cavaleiro y F\u00e1vero, el equipo cuenta con tres desarrolladores, dos ling\u00fcistas, dos reporteros y un cient\u00edfico de datos. \u201cRadar no es solo el monitor, que es la cara m\u00e1s p\u00fablica del proyecto. Es un n\u00facleo que produce datos e informes sobre desinformaci\u00f3n en las redes\u201d, dijo F\u00e1vero.<\/p>\n

Radar fue dise\u00f1ado por la directora ejecutiva de Aos Fatos, Tai Nalon, y comenz\u00f3 a planificarse en 2019. La plataforma gan\u00f3 el Google Innovation Challenge y recibi\u00f3 el apoyo de Google News Initiative y, con eso, pudo despegar.<\/p>\n

Seg\u00fan Cavaleiro, el aporte inicial a Radar est\u00e1 finalizando, y ahora la plataforma busca ser autosostenible. Las consultor\u00edas privadas, para empresas que buscan tener an\u00e1lisis de riesgo y datos de opini\u00f3n p\u00fablica, ya est\u00e1n en marcha y son una fuente de ingresos.<\/p>\n

Al mismo tiempo, con el material generado por Radar, el equipo elabora informes y una newsletter que le llega a cerca de 600 suscriptores. Actualmente, todo el material es abierto y gratuito, ya que est\u00e1 en fase de \"degustaci\u00f3n\", pero el plan es establecer un muro de pago para los art\u00edculos y cobrar una suscripci\u00f3n a la newsletter, que incluye un an\u00e1lisis semanal y los datos completos recopilados por la herramienta. El p\u00fablico objetivo son las salas de redacci\u00f3n, las universidades, los think tanks, los centros de investigaci\u00f3n y las empresas privadas.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo funciona el monitor?<\/strong><\/p>\n

El per\u00edodo de cerca de un a\u00f1o que tom\u00f3 la planificaci\u00f3n de Radar fue crucial para poner operativo el monitor, el cual tiene una funci\u00f3n muy compleja --la metodolog\u00eda de la herramienta<\/a> est\u00e1 publicada, de manera detallada<\/a> y transparente, en el sitio web.<\/p>\n

El primer paso para usar la herramienta es definir los temas que ser\u00e1n monitoreados. Actualmente, adem\u00e1s de la pandemia, Radar se centra en las elecciones municipales de Brasil y en las dos ciudades m\u00e1s grandes, S\u00e3o Paulo y R\u00edo de Janeiro. El equipo de Radar luego ensambla b\u00fasquedas automatizadas en las API gratuitas (Interfaz de Programaci\u00f3n de Aplicaciones, por sus siglas en espa\u00f1ol) de cada red social, para recopilar datos sobre estos temas.<\/p>\n

Los t\u00e9rminos insertados por el equipo en esta b\u00fasqueda deben ser amplios, como coronavirus, pandemia, gripe, COVID-19, para capturar la mayor cantidad de informaci\u00f3n sobre el tema. \"La herramienta que creamos siempre depende de las API p\u00fablicas [de las propias redes sociales]. Por lo tanto, no importa cu\u00e1nto recopilemos los t\u00e9rminos generales, nunca obtenemos la totalidad de Twitter, por ejemplo, porque la API p\u00fablica limita el volumen del n\u00famero de requisiciones, etc.\u201d, explic\u00f3 Cavaleiro.<\/p>\n

Para monitorear sitios web, el primer paso es similar, excepto que en lugar de una API p\u00fablica, ellos trabajan con Trendolizer. Esta herramienta, seg\u00fan Cavaleiro, construye una base de datos a partir de enlaces externos. As\u00ed, Trendolizer incluye en la base de datos no solo la direcci\u00f3n del sitio web seleccionado, sino todos aquellos cuyos enlaces que aparecen en la p\u00e1gina. En otras palabras, la base de datos de los sitios monitoreados crece de forma progresiva, autom\u00e1tica.<\/p>\n

En este punto tuvo un peso importante la experiencia de verificaci\u00f3n de datos de Aos Fatos, que ya tiene cinco a\u00f1os. La organizaci\u00f3n ten\u00eda una amplia base de sitios web, cuyo contenido ya hab\u00eda verificado, y esto sirvi\u00f3 para alimentar la herramienta en un primer momento.<\/p>\n

Despu\u00e9s de esta extensa recopilaci\u00f3n de datos, Radar los organiza y limpia autom\u00e1ticamente para eliminar publicaciones muy breves, sin suficiente informaci\u00f3n o duplicadas. Luego, Radar pasa estos contenidos a trav\u00e9s de un sistema de puntuaci\u00f3n automatizado que ayuda a identificar si una publicaci\u00f3n tiene el potencial de ser desinformaci\u00f3n. El sistema de puntuaci\u00f3n consta de una serie de m\u00e9tricas, dise\u00f1adas espec\u00edficamente para cada plataforma. Tiene, por lo tanto, alrededor de 40 criterios que considera al analizar las publicaciones de Twitter, 23 en WhatsApp, 30 en YouTube y 36 en sitios web.<\/p>\n

\"A

Directora de innovaci\u00f3n de Aos Fatos y jefe de producto de Radar, Carol Cavaleiro. (Cortes\u00eda)<\/p><\/div>\n

En YouTube, por ejemplo, son considerados los textos de descripci\u00f3n y t\u00edtulo, as\u00ed como las caracter\u00edsticas del canal del editor y los comentarios realizados por otros usuarios; los videos en s\u00ed no pueden ser transcritos en su totalidad y, por lo tanto, no ingresan a la evaluaci\u00f3n. En el caso de los sitios, la clasificaci\u00f3n considera, entre otras cosas, la fecha y hora de publicaci\u00f3n, el autor, la estructura textual del t\u00edtulo y el texto completo. Algunos factores que son evaluados para varios canales son la presencia excesiva de may\u00fasculas, emojis o errores ortogr\u00e1ficos. \"Si la publicaci\u00f3n tiene caracteres especiales, por ejemplo, si tiene Covid con cero y 1 [C0ViD], entonces le asigna una puntuaci\u00f3n\", dijo Cavaleiro.<\/p>\n

Muchos de los criterios parten de palabras com\u00fanmente utilizadas en noticias falsas o estilos de redacci\u00f3n, estudiadas y mapeadas por ling\u00fcistas a partir del historial de verificaci\u00f3n de Aos Fatos. Al analizar las campa\u00f1as de desinformaci\u00f3n, buscan patrones ling\u00fc\u00edsticos y los traducen en reglas aplicables por el sistema.<\/p>\n

\"Si tiene un t\u00e9rmino alarmista, como 'atenci\u00f3n', 'cuidado', o una construcci\u00f3n exagerada, como 'todos en el mundo', le dar\u00e1 una puntuaci\u00f3n. Y el sistema har\u00e1 esta combinaci\u00f3n de t\u00e9rminos. Si un tuit solo tiene la palabra Covid, tiene pocas posibilidades de ser poco informativo. Pero si tiene Covid, y otro t\u00e9rmino alarmista, otro generalista y un insulto, tiene m\u00e1s posibilidades\u201d, explic\u00f3 Cavaleiro.<\/p>\n

Adem\u00e1s, con el conocimiento de los verificadores de Aos Fatos, el equipo agrega expresiones que son frecuentes en contenido enga\u00f1oso, como \"vachina\", utilizada para describir negativamente la vacuna probada en Brasil, en sociedad con una empresa china.<\/p>\n

\u201cDentro de nuestra base de datos aplicamos estos recortes, como 'vachina', o la suma de construcciones, como 'vachina', m\u00e1s un hashtag problem\u00e1tico, m\u00e1s 'urgente' y 'compartir'. Esta es una construcci\u00f3n muy recurrente, principalmente en las teor\u00edas de conspiraci\u00f3n. Siempre es muy alarmista y tiene un llamado a la acci\u00f3n al final\u201d, expres\u00f3 Cavaleiro.<\/p>\n

F\u00e1vero se\u00f1al\u00f3 que estas reglas no son aleatorias, sino el resultado de mucha investigaci\u00f3n. Dado que no existe ning\u00fan tipo de tutorial o glosario de t\u00e9rminos problem\u00e1ticos, esto debe crearse desde cero para cada tema que Radar supervisar\u00e1 y luego actualizarse constantemente. \u201cEs din\u00e1mico, porque el vocabulario y la forma de hablar de la gente cambia con el tiempo, por lo que hay un proceso continuo de mejora de las reglas\u201d, dijo.<\/p>\n

Puntuaci\u00f3n y limitaciones<\/strong><\/p>\n

Al final del proceso, cada contenido obtiene una puntuaci\u00f3n de 1 a 10. Solo las publicaciones con una puntuaci\u00f3n inferior a 5, consideradas de baja calidad, se muestran en Radar. Cuanto menor sea la calificaci\u00f3n, mayores ser\u00e1n las posibilidades de que el contenido no sea informativo o contenga un error.<\/p>\n

F\u00e1vero se\u00f1ala que Radar no elimina la necesidad de la verificaci\u00f3n humana, porque las reglas automatizadas solo detectan se\u00f1ales de que una publicaci\u00f3n es potencialmente enga\u00f1osa. En otras palabras, no es posible afirmar que todo lo que aparece en Radar sea desinformaci\u00f3n, sobre todo porque la herramienta no es infalible.<\/p>\n

Cavaleiro recuerda que el sistema no es capaz de diferenciar una broma o una iron\u00eda de un contenido serio. \"Es importante se\u00f1alar que este intenta mapear el ecosistema no informativo, ve el todo\". Si una publicaci\u00f3n cae en Radar, pero parece ser verdadera, probablemente la construcci\u00f3n ling\u00fc\u00edstica, las palabras, la forma en que est\u00e1 escrita sean comunes en materiales enga\u00f1osos. \u201cSignifica que tiene ecos en alg\u00fan contenido posiblemente poco informativo y, entonces, tambi\u00e9n es parte de ese ecosistema. As\u00ed es como se pierde el usuario\u201d, dijo.<\/p>\n

Ella explic\u00f3 que, actualmente, incluso los sitios conocidos por publicar informaci\u00f3n err\u00f3nea se han \"profesionalizado\" y mezclado contenido falso con historias republicadas de medios tradicionales. Se trata de p\u00e1ginas que han llegado a utilizar algunos dispositivos, como tener un archivo, para parecer fiables. \u201cYa no existe ese sitio donde puedes echar un ojo y decir: claro que es desinformaci\u00f3n. Este es el ecosistema desinformativo con el que estamos tratando hoy\u201d, dijo Cavaleiro.<\/p>\n

\"Bruno

Bruno F\u00e1vero, editor de Radar de Aos Fatos. (Cortes\u00eda)<\/p><\/div>\n

Como editor de proyectos, F\u00e1vero destac\u00f3 c\u00f3mo la herramienta ayuda a Aos Fatos en la producci\u00f3n de informes y verificaciones. Tambi\u00e9n es un buen term\u00f3metro para decidir si un rumor debe ser verificado o no --Aos Fatos solo busca informaci\u00f3n err\u00f3nea si se est\u00e1 volviendo viral, con un impacto considerable fuera de la burbuja fuente. De lo contrario, terminar\u00eda contribuyendo solo a la popularizaci\u00f3n de ese contenido enga\u00f1oso.<\/p>\n

Radar tambi\u00e9n sirve para identificar art\u00edculos, porque autom\u00e1ticamente prepara una nube de palabras en base a todo el material de baja calidad recolectado. All\u00ed, cuando aparece un t\u00e9rmino inesperado, puede ser indicativo de un nuevo rumor que est\u00e1 creciendo.<\/p>\n

Por \u00faltimo, la herramienta facilita la detecci\u00f3n de los verificadores. \u201cRara vez los reporteros tienen tiempo para investigar qui\u00e9nes fueron los mayores diseminadores de esa desinformaci\u00f3n'', dijo F\u00e1vero. \u201cA veces es muy obvio, pero a veces no lo es. Y Radar ayuda mucho en eso\".<\/p>\n

Este art\u00edculo fue escrito originalmente en portugu\u00e9s y traducido por Paola Nalvarte.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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