Un nuevo estudio reveló cuáles fueron las inconscienticas más frecuentes que acompañan a la información sobre el Covid-19 compartida en redes sociales. De acuerdo con los expertos, más de la mitad de las visualizaciones analizadas por usuarios comunes contenían cinco errores que incitan a la desinformación.
Investigadores de la Facultad de Informática y Computación de la Universidad de Indiana (IU, por sus siglas en inglés) se interesaron en analizar el “frenético” intercambio de información sobre el coronavirus SARS-CoV-2, especialmente en Twitter, el cual ha sido motivado para comprender los alcances de la actual pandemia.
Aunque los expertos de la salud forman parte de estas conversaciones, la intervención de ciudadanos predomina, encargándose de compartir cuadros y gráficos con cifras sobre nuevos casos, hospitalizaciones y muertes a diario.
“Los expertos aún no han comenzado a explorar el mundo de las visualizaciones casuales en Twitter”, advirtió Francesco Cafaro, docente de la Escuela de Informática y Computación, quien dirigió el estudio con el fin de “navegar por estas aguas inexploradas”.
La investigación, publicada en la revista “Informatics”, consistió en rastrear cinco mil 409 visualizaciones de datos compartidos en Twitter, entre el 14 de abril y el 9 de mayo de 2020, de las cuales seleccionaron sólo 540 publicaciones, de manera aleatoria.
De acuerdo con los análisis, 435 de las gráficas compartidas estuvieron basadas en información oficial de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) y de la Organización Mundial de la Salud (OMS), mientras que 112 más fueron creadas por usuarios sin experiencia médica.
“La realidad es que las personas dependen de estas visualizaciones para tomar decisiones importantes sobre sus vidas: si es seguro o no enviar a sus hijos de regreso a la escuela, si es seguro o no tomarse unas vacaciones y a dónde ir”, mencionó el investigador.
“Dada su influencia, sentimos que era importante comprender más sobre ellos e identificar problemas comunes que pueden hacer que las personas que los crean o los vean malinterpreten los datos, a menudo sin intención”, argumentó Cafaro, quien junto con un grupo de investigadores detectaron cinco de los errores más frecuentes dentro de los datos compartidos en la red social.
1. ¿Cuáles son tus fuentes?
Según los resultados de la IU, más del 25% de las publicaciones analizadas no identificaron previamente la fuente en la que basaron sus datos, lo que generó desconfianza respecto a la precisión de las graficas compartidas.
El diseño fue descrito como “deficiente”, pues los especialistas consideraron como una mala elección los colores elegidos e identificaron también errores tipográficos. Para evitar confusiones por parte de los receptores, Cafaro sugirió etiquetar claramente las fuentes de datos dentro de las ilustraciones, “ya que las imágenes a menudo se desvinculan de su publicación original durante el intercambio social”.
2. Razonamiento proporcional
El 11% de las publicaciones presentó problemas relacionados en la comparación de variables y comprensión de las tasas de infección en diferentes ubicaciones geográficas.
Una de las dificultades dentro del razonamiento proporcional tiene que ver con diferenciar, ya que un número similar de infecciones no quiere decir que los niveles de gravedad entre las poblaciones sean similares.
Para superar este desafío, los especialistas recomendaron delimitar el número de infecciones por cada mil habitantes para comparar regiones con poblaciones dispares, pues es más fácil de entender, en comparación con los números absolutos o los porcentajes.
3. Razonamiento temporal
Los investigadores identificaron, en un 7% de los mensajes, problemas relacionados con el razonamiento temporal, ya que los responsables de compartir esta información compararon el número de muertes por gripe en un año con la cantidad de fallecimientos por Covid-19 en meses, o visualizaciones que no tuvieron en cuenta el retraso entre la fecha de infección y las muertes, por lo que aconsejaron dividir las gráficas en escalas de tiempo separadas.
4. Sesgo cognitivo
Los expertos detectaron que el 0.5% de las publicaciones contenían información malinterpretada, pues algunos emisores se basaron en “sesgos relacionados con la raza, el país y la inmigración”, por lo que los autores afirmaron que el informe debe presentarse con descripciones claras y objetivas, desprovisto de cualquier tendencia política.
5. Malentendido sobre el coronavirus
Los estudiosos de la IU se percataron de que el 2% de las visualizaciones se fundaron en malentendidos sobre el nuevo coronavirus, como el uso de datos en torno al SARS, reconocido en 2002, o la influenza.
El estudio también encontró que los usuarios se interesaron más en aquellas gráficas que exponían el número de muertes, en lugar de las cifras que indicaban los casos positivos de la infección o el impacto en la economía, por lo que Cafaro sugirió que la población está más interesada en la letalidad del virus que en otros de sus efectos negativos.
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