Existen numerosas iniciativas de fact-checking en toda Asia que revisan artículos y posts en las redes sociales, pero la mensajería instantánea plantea un desafío único en la lucha contra la desinformación: es muy difícil lidiar con las noticias falsas que circulan en grupos de chat.
Y es un problema con el que Taiwán –donde LINE es muy popular– se ha topado. Los mensajes en la aplicación de chat son fáciles de reenviar, pero no siempre fáciles de refutar.
Esto es especialmente cierto en los grupos familiares de chat, donde a los jóvenes taiwaneses les suele resultar difícil o incómodo enfrentarse a parientes mayores que envían mensajes falsos o muy sesgados.
Y aquí es donde entra Cofacts, una plataforma abierta y colaborativa de la comunidad cívica y tecnológica de Tawián g0v (pronunciada “gov-zero”).
El sistema básico es simple. Los usuarios que reciben mensajes dudosos en LINE pueden enviarlos al chatbot de Cofacts. Allí los mensajes se agregan a una base de datos, donde los revisores voluntarios los verifican antes de enviar la respuesta al usuario de LINE.
Si un voluntario no está de acuerdo con el chequeo de otro pueden enviar múltiples mensajes al usuario, que tendrá la oportunidad de evaluar de forma independiente la información provista.
Según los datos de Cofacts, la desinformación desacreditada en su plataforma va desde mensajes promocionales falsos y engaños médicos hasta afirmaciones falsas sobre políticas gubernamentales.
Un chatbot que ahorra tiempo
Johnson Liang, creador del bot Cofacts, dice que estaba convencido de que un chatbot era la opción correcta después de fijarse en el panel de administración de MyGoPen, otra iniciativa de fact-checking en LINE.
MyGoPen estaba inundada de mensajes, pero la mayoría de ellos eran duplicados: mensajes idénticos o muy similares de diferentes usuarios. Y los administradores estaban abrumados por tener que responder individualmente a cada persona.
Las dificultades de MyGoPen le dieron a Liang la idea del chatbot, vinculado a una base de datos. Una vez que se envía un mensaje a Cofacts, se almacena en esa base. Y la próxima vez que alguien envíe el mismo mensaje, la base puede recuperar chequeos ya hechos y enviarlos de nuevo.
En los últimos tres meses, Cofacts recibió más de 46.000 mensajes, y el chatbot pudo responder automáticamente a 35.180 de ellos.
Al igual que el resto de g0v, la apertura y la descentralización son clave para las operaciones de Cofacts. Sus conjuntos de datos, análisis y notas de reuniones son de acceso abierto, por lo que cualquier persona (siempre que pueda leer chino tradicional) puede ver sus discusiones y decisiones de diseño.
Es una práctica que incluso se extiende a la forma en que manejan las consultas de los medios: en lugar de entrevistas individuales o correos electrónicos, el equipo de Cofacts solicitó que esta entrevista se realizara a través de documentos compartidos accesibles para todo el equipo, permitiendo a personas con diferentes roles y perspectivas contribuir (o al menos estar al tanto de lo que los otros decían).
Este modelo nació en un principio por preocupaciones prácticas. "Distinguir usuarios o agregar mecanismos para evaluar a los editores voluntarios lleva tiempo", dice Liang. "Lleva tiempo diseñar las reglas de las verificaciones. También lleva tiempo implementarlas en el sistema. Se necesita más tiempo para justificar (o modificar) las reglas de evaluación si hay personas que cuestionan esas reglas. Como no queremos perder tiempo en esas reglas, las ponemos a disposición de todas las personas; si alguien no está contento con cualquier respuesta en la plataforma, puede contribuir directamente".
Guardianes del rumor
Pero Cofacts reconoce que este sistema no es infalible: aunque se basa en la apertura y la confianza, siempre existe la posibilidad de que la plataforma sea secuestrada por editores con malas intenciones.
Y Liang admite abiertamente que el equipo podría no encontrar el mejor método hasta no alcanzar una masa crítica, donde la probabilidad de ser hackeado es más tangible.
Aun así, mantiene una mente abierta, prefiriendo pensar en herramientas que las comunidades puedan usar, en lugar de medidas para prevenir y bloquear amenazas que podrían existir o no.
"Una perspectiva más constructiva para prever el riesgo de que la plataforma se inunde con editores deshonestos es reformular a preguntas como '¿Cómo podemos mejorar la calidad de las respuestas del editor?'”, dice. "Esto abre mucho más espacio para discusiones y posibles soluciones".
Liang cita otras plataformas, como Wikipedia y Quora, como posibles modelos de los que aprender.
A pesar del apoyo que supone su creciente base de datos, luchar contra los engaños y la desinformación sigue siendo una batalla cuesta arriba para Cofacts.
El equipo recibe alrededor de 250 mensajes nuevos por semana, pero tiene menos de 12 editores activos revisándolos, lo que significa que los usuarios no siempre reciben respuestas rápidas. Tampoco tienen forma de descubrir qué y cómo se están propagando los rumores entre los usuarios de LINE que no usan Cofacts.
Pero Liang señala el "lado positivo": todos los usuarios que obtienen una respuesta a su consulta tienen la capacidad de aplastar rumores ellos mismos.
"Aunque los rumores se sigan extendiendo después de que respondemos, al menos impedimos que estos usuarios (o salas de chat) reenvíen mensajes de ese tipo todos los días. Los faculta a ser guardianes por sí mismos".
Kirsten Han es una periodista freelance y escritora de Singapur. También es editora en jefe de New Naratif.
Este post apareció fue publicado originalmente en Splice y es reproducido en IJNet con permiso.
Imagen con licencia Creative Commons en Flickr, vía Bhupinder Nayyar.