¿Las reglas de contenido ayudan a preservar la libertad de expresión?
Elon Musk asume Twitter levantando los bloqueos contra miles de cuentas
The Conversation
La adquisición de Twitter por parte de Elon Musk el 27 de octubre de 2022 ha desencadenado un debate renovado sobre lo que significa para el futuro de la plataforma de redes sociales, que desempeña un papel importante en la determinación de las noticias y la información a las que muchas personas, especialmente los estadounidenses, están expuestas.
Además de ampliar las funciones de Twitter, Musk ha dicho que quiere convertirlo en un escenario para la libertad de expresión. Lo que eso significa ha alimentado mucha especulación y ha generado preocupaciones sobre el efecto que tendrá la adquisición en las elecciones de mitad de período de 2022, y el uso de la plataforma por parte de los políticos en general en el futuro. Musk trató de disipar los temores el día que se cerró la adquisición en un mensaje a los anunciantes diciendo que reconocía que la plataforma no puede convertirse en “un infierno para todos”.
Como corporación, Twitter puede regular el discurso en su plataforma como lo desee. Hay proyectos de ley que se están considerando en el Congreso de los EE.UU. y en la Unión Europea que abordan la regulación de las redes sociales, pero se trata de transparencia, responsabilidad, contenido dañino ilegal y protección de los derechos de los usuarios, en lugar de regular el discurso.
Los llamados de Musk a la libertad de expresión en Twitter se centran en dos acusaciones: sesgo político y moderación excesiva . Como investigadores de la desinformación y la manipulación en línea, mis colegas y yo en el Observatorio de Medios Sociales de la Universidad de Indiana estudiamos la dinámica y el impacto de Twitter y su abuso. Para dar sentido a las declaraciones de Musk y los posibles resultados de su adquisición, veamos lo que muestra la investigación.
Sesgo político
Una evaluación del sesgo político por parte de Twitter es difícil debido a las complejas interacciones entre personas y algoritmos. La gente, por supuesto, tiene sesgos políticos. Por ejemplo, nuestros experimentos con bots sociales políticos revelaron que los usuarios republicanos tienen más probabilidades de confundir los bots conservadores con humanos, mientras que los usuarios demócratas tienen más probabilidades de confundir a los usuarios humanos conservadores con bots.
Para eliminar el sesgo humano de la ecuación en nuestros experimentos, implementamos un grupo de bots sociales benignos en Twitter. Cada uno de estos bots comenzó siguiendo una fuente de noticias, algunos bots siguieron una fuente liberal y otros una conservadora. Después de ese amigo inicial, todos los bots se quedaron solos para “derivar” en el ecosistema de la información durante unos meses. Podrían ganar seguidores. Actuaron de acuerdo con un comportamiento algorítmico idéntico. Esto incluía seguir o seguir cuentas aleatorias, twittear contenido sin sentido y retuitear o copiar publicaciones aleatorias en su feed.
Pero este comportamiento fue políticamente neutral, sin comprensión del contenido visto o publicado. Hicimos un seguimiento de los bots para investigar los sesgos políticos que surgen de cómo funciona Twitter o cómo interactúan los usuarios.
Sorprendentemente, nuestra investigación proporcionó evidencia de que Twitter tiene un sesgo conservador, en lugar de liberal. En promedio, las cuentas se inclinan hacia el lado conservador. Las cuentas liberales estuvieron expuestas a contenido moderado, lo que desplazó su experiencia hacia el centro político, mientras que las interacciones de las cuentas de tendencia derechista se inclinaron hacia la publicación de contenido conservador. Las cuentas que siguieron fuentes de noticias conservadoras también recibieron más seguidores políticamente alineados, incrustándose en cámaras de eco más densas y ganando influencia dentro de esas comunidades partidistas.
Estas diferencias en experiencias y acciones pueden atribuirse a las interacciones con los usuarios y la información mediada por la plataforma de redes sociales. Pero no pudimos examinar directamente el posible sesgo en el algoritmo de suministro de noticias de Twitter, porque la clasificación real de las publicaciones en la “línea de tiempo de inicio” no está disponible para investigadores externos.
Los investigadores de Twitter, sin embargo, pudieron auditar los efectos de su algoritmo de clasificación en el contenido político, revelando que la derecha política disfruta de una mayor amplificación en comparación con la izquierda política. Su experimento mostró que en seis de los siete países estudiados, los políticos conservadores disfrutan de una mayor amplificación algorítmica que los liberales. También encontraron que la amplificación algorítmica favorece las fuentes de noticias de tendencia derechista en los EE. UU.
Nuestra investigación y la investigación de Twitter muestran que la aparente preocupación de Musk sobre el sesgo en Twitter contra los conservadores es infundada.
Manipulando Twitter
A pesar del progreso reciente de Twitter, la integridad sigue siendo un desafío en la plataforma. Nuestro laboratorio ha encontrado nuevos tipos de manipulación sofisticada, que presentamos en la Conferencia Internacional AAAI sobre Web y Medios Sociales en junio de 2022. Los usuarios maliciosos explotan los llamados “ trenes de seguimiento “ (grupos de personas que se siguen en Twitter) para rápidamente impulsar a sus seguidores y crear cámaras de eco hiperpartidistas grandes y densas que amplifican el contenido tóxico de fuentes conspirativas y de baja credibilidad.
Otra técnica maliciosa efectiva es publicar y luego eliminar estratégicamente contenido que viola los términos de la plataforma después de que haya cumplido su propósito. Incluso el alto límite de Twitter de 2400 tweets por día se puede eludir mediante eliminaciones: identificamos muchas cuentas que inundan la red con decenas de miles de tweets por día.
También encontramos redes coordinadas que se involucran en me gusta y no gusta repetitivos de contenido que finalmente se elimina, lo que puede manipular los algoritmos de clasificación. Estas técnicas permiten a los usuarios maliciosos inflar la popularidad del contenido mientras evaden la detección.
Es poco probable que los planes de Musk para Twitter hagan algo con respecto a estos comportamientos manipuladores.
The ConversationNoticias independientes de las mentes académicas más agudas.
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