Desinformación y vacunas en redes

IF 3 Q1 COMMUNICATION
José Manuel Noguera Vivo, María-del-Mar Grandío-Pérez, Guillermo Villar-Rodríguez, Alejandro Martín, David Camacho
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Abstract

Introducción: Los bulos antivacunas son un tipo de desinformación sanitaria con gran peligro, dados sus efectos tangibles en la sociedad. Existen investigaciones relevantes sobre tipología de bulos, discursos negacionistas en redes o popularidad de las vacunas, pero este estudio aporta una visión complementaria y pionera, centrada en el discurso antivacunas de COVID-19 en Twitter desde la perspectiva del comportamiento de las cuentas que difunden desinformación. Metodología: A partir del método de FacTeR-Check, compuesto por cinco fases y una primera muestra basada en un centenar de bulos (diciembre de 2020 y septiembre de 2021) se descargaron 220.246 tuits, filtrados para trabajar con inteligencia artificial y técnicas de inferencia de lenguaje natural (NLI) sobre una segunda muestra de más de 36.000 tuits (N=36.292). Resultados: Los resultados ofrecen predominancias de algunos tipos de producción de desinformación, así como la eficacia de crear contenido original falso para agrupar seguidores o la identificación de un periodo (2013-2020) de más dominación de los usuarios que apoyan bulos, frente a los que los niegan. Discusión: El artículo muestra cómo la tipología o morfología de las cuentas puede ser un factor predictivo acerca del comportamiento de dichos usuarios respecto al caso particular de los bulos analizados. Conclusiones: Se ofrecen patrones de comportamiento del discurso antivacunas en Twitter, que pueden ayudar a gestionar futuros fenómenos similares. Dado el significativo tamaño de la muestra y de las técnicas empleadas, se puede concluir que este trabajo establece una base sólida para otros estudios comparativos sobre desinformación y salud en redes sociales.
网络中的虚假信息和疫苗
导言:鉴于反疫苗谣言对社会的实际影响,反疫苗谣言是一种非常危险的健康虚假信息。有关于谣言类型、网络上的否认言论或疫苗流行的相关研究,但这项研究提供了一个补充和开创性的视角,重点是从传播虚假信息的账户行为的角度,在推特上发表新冠疫苗言论。方法:根据由五个阶段组成的Factor-Check方法和基于100条Bulos的第一个样本(2020年12月和2021年9月),在36000多条推文(n=36292)的第二个样本中,下载了220246条推文,用于人工智能和自然语言推理技术的工作。结果:结果显示,某些类型的虚假信息生产占主导地位,以及创建虚假原创内容以聚集追随者的有效性,或确定支持谣言的用户比否认谣言的用户更占主导地位的时期(2013-2020年)。讨论:这篇文章展示了账户的类型或形态如何成为这些用户在所分析的骗局的特殊情况下行为的预测因素。结论:推特上提供了反疫苗言论的行为模式,可以帮助管理未来的类似现象。鉴于大量样本和所使用的技术,可以得出结论,这项工作为其他关于社交媒体虚假信息和健康的比较研究奠定了坚实的基础。
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