En medio de la incertidumbre, y con más de medio mundo pendiente del resultado de las elecciones estadounidenses, Twitter ocultó los tuits del por entonces presidente Donald Trump y colocó una serie de advertencias sobre su contenido: “Alguna parte o todo el contenido compartido en este Tweet ha sido objetado y puede ser engañoso respecto de una elección u otro proceso cívico”, se podía leer en el mensaje de la empresa tecnológica.
Trump no fue el único usuario intervenido: durante la semana de las elecciones, Twitter etiquetó de esta forma más de 300.000 tuits, y 456 de estos mensajes fueron completamente bloqueados (no se podían retuitear, contestar o señalar con un ‘me gusta’). Como explicaron en un comunicado de empresa, la acción fue muy efectiva: el 74% de las personas que vieron estos tuits lo hicieron una vez ya llevaban la advertencia, y calcularon que la interacción con los mensajes que habían etiquetado descendió un 29%.
Esta fue solo una de las muchas medidas específicas que la empresa de Jack Dorsey ha tomado en los últimos meses para combatir las fakes news. Las elecciones han sido el escenario perfecto para poner a prueba una serie de herramientas que ya llevaban tiempo en fase de pruebas y que podrían llegar a ser muy polémicas: entre abril y mayo de 2020, Twitter había empezado a intervenir todos aquellos mensajes y afirmaciones que proporcionaran información sobre el coronavirus que fuese contraria a la evidencia científica. La empresa estableció una serie de criterios para intervenir de forma directa sobre las publicaciones, distinguiendo entre información no verificada, información engañosa o información en disputa (sobre la que hubiera informaciones veraces contradictorias) y valorar así la gravedad del mensaje, reduciendo su difusión o directamente eliminándolo.
Otra medida con la que Twitter ha hecho pruebas recientemente ha sido un mecanismo que impide a los usuarios retuitear o compartir un artículo sin haberlo leído (es decir, sin haber hecho click en el enlace de la noticia). Al intentarlo, se activa una pantalla de advertencia en la que se puede leer: “Los titulares no cuentan la historia completa. Puedes leer el artículo en Twitter antes de retuitearlo”. El resultado de esta iniciativa ha sido que los usuarios abren un 40% más las noticias antes de compartirlas y que un número significativo de usuarios dejan de compartir el artículo al que iban a hacer retuit después de leerlo.
Esta última medida está claramente pensada para limitar la propagación de noticias sensacionalistas o con titulares engañosos, propiciando un uso más reflexivo de las redes sociales, pero también para limitar la viralización de bulos a través de bots y perfiles falsos que comparten automáticamente los artículos. Desde hace un tiempo, Twitter ya daba una menor visibilidad a las cuentas sospechosas (aquellas que no tienen foto de perfil o que no tienen un teléfono asociado) y también este año introdujeron una nueva función que permitía ocultar respuestas a los tuits (en caso de que fuesen spam o insultos), así como regular quién puede y quién no interactuar con los mensajes publicados.
Todas estas decisiones limitan de forma evidente la comunicación a través de esta red social, que reduce la posibilidad de que los contenidos se viralicen a la velocidad que lo hacían antes, en la medida que es más difícil burlar las barreras de seguridad y utilizar ejércitos de bots para difundir ciertos contenidos o conseguir que algunas palabras clave se conviertan en trending topic; asimismo, conseguir tráfico de usuarios a partir de titulares clickbait o engañosos parece una mala estrategia a partir de ahora, en la medida que la plataforma las desincentiva.
¿Qué es Birdwatch?
Detrás de todas las nuevas medidas con las que ha experimentado Twitter en el último año está Birdwatch, una herramienta que permitirá involucrar a los usuarios en el ejercicio de moderar y denunciar aquellas noticias o contenidos que sean engañosos o directamente falsos. Por el momento no se conocen muchos detalles, pero hace poco más de un mes Twitter confirmó que trabaja en un plan de implementación del que pronto darían más detalles: “estamos explorando varias formas de abordar la información errónea y proporcionar más contexto para los tuits en Twitter. La desinformación es un problema crítico y probaremos muchas formas diferentes de abordarlo”.
Los primeros en hablar de esta nueva función fueron los expertos en redes Jane Manchun Wong y Matt Navarra, quienes descubrieron las novedades investigando el código de Twitter. Según han desvelado, el objetivo de Birdwatch es que sean los propios usuarios quienes adviertan que una noticia es falsa o engañosa -a los demás usuarios y a la empresa-, facilitando que los tuits puedan ser etiquetados como ‘sospechosos’ a través de un icono en forma de binoculares. Birdwatch también permitirá añadir notas, tanto públicas como privadas, para que los usuarios puedan explicar (y poner en común) los motivos por los que se ha señalado ese tuit, y determinar qué clase de desinformación está propiciando. La idea es que el historial y la cronología de las denuncias y la conversación en torno a un tuit esté disponible para el resto de usuarios que lo quisieran consultar.
Detrás de Birdwatch está la voluntad de llevar la lucha contra las noticias falsas al terreno del crowdsourcing (es decir, de las páginas colaborativas tipo Wikipedia) para que sea la propia comunidad quien gestione y filtre aquellas noticias que deberán etiquetarse o borrarse: de ahí que los filtros en las noticias sobre el coronavirus o sobre las elecciones estadounidenses puedan verse como un campo de pruebas para lo que en un futuro será Birdwatch. En cuanto a este modelo de autorregulación, es algo que Twitter ya ha utilizado en Periscope (la app de stream), para gestionar los comentarios en directo y evitar que se llenen de spam o de insultos: hasta ahora les ha funcionado.
Sin embargo, es fácil imaginar que Birdwatch puede llegar a ser una herramienta muy polémica: más allá de los habituales debates sobre la libertad de expresión y la censura en redes, el hecho de que la responsabilidad última en el señalamiento de los tuits descanse en los usuarios y no en los trabajadores de Twitter resulta problemático. Hasta ahora, las empresas tecnológicas acostumbraban a externalizar este trabajo a través de plataformas como Amazon Mechanical Turk, donde una serie de trabajadores realizaban las llamadas ‘Tareas de Inteligencia Humana’ (HIT por sus siglas en inglés), que consisten en supervisar contenidos desde una perspectiva cualitativa, que no está al alcance de los bots: por ejemplo, decidir si un desnudo que aparece en una foto de Instagram es pornográfico o bien asegurarse que el audio de un vídeo se escucha correctamente.
Con todo, lo que propone Twitter es que sean los propios usuarios, a través de un debate abierto, quienes colectivamente decidan sobre la adecuación o inadecuación de todas las publicaciones. Algunos expertos ya han expresado sus dudas sobre la idoneidad de una herramienta como Birdwatch. ¿Todo el mundo está preparado del mismo modo para intervenir en las notas? ¿Cómo se podrán evitar los intentos de manipulación masiva, como cuando desde foros como Reddit o Forocoches miles de usuarios se pongan de acuerdo para trolear un contenido? ¿Con qué rapidez se actuará cuando un tuit tenga demasiadas reacciones negativas?
Todas en la misma dirección
Lo único que está claro es que Birdwatch es el principio de una revolución que afectará a todas las grandes empresas de Sillicon Valley. Tanto Twitter como Google, Amazon o Facebook parecen estar dispuestas a sabotear el enorme potencial comunicativo de sus plataformas para evitar que las manipulaciones masivas y el mercadeo de atención a través de bots o de canales de desinformación acaben, a la larga, ahuyentando a la mayoría de sus usuarios.
En el caso de Facebook, por ejemplo, en los últimos meses se han tomado decisiones muy parecidas a las de Twitter: noticias y contenidos audiovisuales se eliminan o se etiquetan como falsos, en base a un proceso de verificación (fact-checking) realizada por consultores externos (en España empresas como Newtral o Maldita.es se encargan de hacer este trabajo para Facebook). Además, la plataforma de Zuckerberg ha ido incluso más allá: tras el escándalo de Cambridge Analytica, y la conciencia colectiva que la publicidad segmentada a través de Facebook había tenido un efecto decisivo en procesos electorales como el referéndum del Brexit o las elecciones estadounidenses de 2016, ha tomado la decisión de prohibir indefinidamente los anuncios políticos. Algo que, sumado al endurecimiento del algoritmo para evitar la propagación de noticias falsas, ha hecho que sea casi imposible obtener visibilidad en Facebook más allá de la propia comunidad.
Asimismo, WhatsApp (que pertenece a Facebook) ha limitado el número de veces que puede reenviarse un mensaje, haciendo caer hasta un 70% el reenvio de virales, y ha introducido medidas de verificación externas para poder ver si el mensaje o la noticia que uno ha recibido forma parte de alguna campaña de envíos masivo. En la misma línea, Google también ha introducido un sistema de verificación a través de etiquetas para intervenir sobre imágenes falsas, que se hayan utilizado para extender un bulo.
La transformación no será rápida, y no está claro que todas las herramientas que se han probado y anunciado lleguen finalmente a implementarse. Pero entre los cambios en los algoritmos para reducir la acción de los bots y las alianzas con consultores externos para combatir las fake news, parece que la comunicación digital -y la lógica de lo viral en las redes- ya se ha transformado. Las etiquetas, las advertencias y bloqueo de mensajes falsos son una realidad, y la posibilidad de influir a través de estas plataformas (incluso en el caso de las empresas que paguen por anunciarse en ellas) parece mucho menor que hace tan solo unos meses.
