Cuatro ganadores del Prototype Fund Challenge de la Fundación John S. y James L. Knight presentaron herramientas y estrategias para combatir la desinformación e incrementar la confianza hacia los medios de comunicación en el Simposio Internacional de Periodismo Online en Austin, Texas. Los proyectos abarcaron desde el aprendizaje automatizado para detectar historias falsas hasta una red de ciudadanos que informa sobre reuniones públicas ignoradas por los medios.
Al presentar el panel, la vicepresidenta de periodismo de la Fundación Knight, Jennifer Preston, citó una reciente encuesta de Knight y Gallup que muestra un profundo sesgo partidista en la confianza de los estadounidenses hacia los medios. Para la mayoría de los encuestados, los medios tienen un rol vital que jugar en la democracia de los Estados Unidos, pero muy pocos pueden identificar una fuente de noticias que les resulte objetiva. Según la encuesta, además, los republicanos son mucho más propensos a desconfiar de los medios que los demócratas.
Frederic Filloux, becario Knight en la Unversidad de Stanford, desarrolló una herramienta llamada Deepnews.ai que usa aprendizaje automatizado para separar historias de calidad de historias basura. Filloux cree que la herramienta mejorará el valor económico del buen periodismo y ayudará a que los mejores medios sean más rentables.
El mejor modo de separar lo bueno de lo malo es a través de decisiones tomadas por personas reales, dijo Filloux. Pero con "100 millones de enlaces por día inyectados en internet", hacer que la gente lo haga es como tratar de purificar el río Ganges sacando un vaso de agua a la vez, dijo.
Para que su herramienta aprendiera, Filloux comenzó por extraer 10 millones de historias de diversas fuentes, incluyendo a los mejores y peores productores de contenido, e hizo que la gente las calificara bajo distintos criterios de calidad. Su herramienta aprendió de esas calificaciones y ahora puede calificar historias por sí sola. Él dice que tiene una tasa de precisión del 90% en comparación con las historias clasificadas por personas.
Los medios pueden conectar sus historias a la API de Deepnews.ai y recibir una calificación. Filloux espera que la calificación les permita "igualar el precio de la publicidad con la calidad del contenido" y promocionarse mejor entre las audiencias que quieren noticias de calidad.
Lisa Fazio, de la Universidad de Vanderbilt, presentó CrossCheck, una plataforma desarrollada con First Draft para supervisar el flujo de desinformación durante las elecciones francesas de 2017. CrossCheck desacreditó historias falsas y, más tarde, Fazio y su equipo estudiaron cómo las percepciones de las personas cambiaban después de la desmentida.
El estudio fue así: antes de ser desmentidas las noticias, las personas otorgaban puntajes a distintas historias en una escala de verdadera a falsa. Una vez que las noticias falsas eran desacreditadas, era mucho más probable que las personas creyeran en dicha desmentida. El equipo notó que para los estadounidenses era más fácil cambiar de opinión que para los franceses, que conocían mejor los problemas y tenían creencias arraigadas que no estaban dispuestos a cambiar. Una semana después, se les pidió a los participantes que calificaran la historia nuevamente. En promedio, todavía creían que las historias eran falsas, pero no tanto como inmediatamente después de leer la desmentida.
Tal vez lo más importante, dijo Fazio, es que el estudio no encontró evidencias del "efecto backfire": una teoría controvertida que afirma que brindar información objetiva hace que las personas se adhieran aún más firmemente a sus creencias falsas.
Darryl Holliday, del City Bureau de Chicago, contó sobre un nuevo proyecto que capacita y paga a los ciudadanos para que asistan e informen sobre reuniones públicas que los medios no cubren. "A medida que los medios locales son diezmados", dijo Holliday, "estas reuniones suelen ser las primeras en desaparecer".
City Bureau ha creado un equipo de aproximadamente 350 "documentadores" que asisten a reuniones en el Concejo Municipal, escuelas, juntas policiales y más, y presentan sus notas para compilarlas y compartirlas públicamente. Hasta ahora, han asistido a más de 2.000 reuniones, y el objetivo de Holliday es cubrir todas las reuniones públicas de la ciudad y, en última instancia, reducir las inequidades en la forma en que se trata a las comunidades locales.
En un caso, un documentador asistió a una reunión de funcionarios y descubrió que nadie se había presentado, y luego lo tuiteó en vivo. "Si él no hubiera estado allí, nadie hubiera sabido que los representantes del gobierno, a quienes se les paga, no habían asistido a la junta", explicó Holliday.
City Bureau planea expandir el programa de documentadores a Detroit y otras ciudades.
Por último, Cameron Hickey, productor en PBS NewsHour, desarrolló NewsTracker, una iniciativa basada en datos para identificar nuevas fuentes de desinformación.
"El desafío se parece al juego de Whack-A-Mole", dijo Hickey. "Todos los que crean información apócrifa intentan no ser detectados”.
Hickey aclaró que no utiliza el término "noticias falsas" porque cree que ha sido cooptado. En su lugar, habla de "noticias basura", que incluye todo, desde desinformación hasta clickbaits e historias híperpartidarias, e incluso algo de sátira...".
NewsTracker tiene como objetivo recopilar información de fuentes basura, "identificando y rastreando nuevas narrativas de desinformación a medida que surgen", dijo Hickey. Los dominios de noticias basura están apareciendo a un ritmo de alrededor 80 por mes, con más de 4.000 documentados por NewsTracker hasta el momento. También rastrea memes que difunden desinformación: 90.000 hasta ahora.
NewsTracker se está mudando a First Draft en el Shorenstein Center on Media, Politics and Public Policy de Harvard.
Estos proyectos son solo cuatro de los 20 financiados por el Knight Prototype Fund, un proyecto colaborativo junto a Democracy Fund y la Fundación Rita Allen. El Fondo otorgó US$1.000.000 a estos 20 proyectos diseñados para mejorar el flujo de información verdadera. Los proyectos se dividen en tres categorías: fortalecimiento comunitario, lucha contra la desinformación y fomento de información precisa.
Puedes ver todos los proyectos aquí.
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