Hace unos días, la web enloqueció con la historia de una mujer que se implantó un tercer seno para ser ‘menos atractiva’, y aunque esto significaba clics asegurados para cualquier medio digital, confirmarlo en tiempo real resultaba dificil.
Pensando en situaciones como estas, la Universidad de Columbia lanzó el sitio Emergent.info.
Si los medios hubieran consultado el sitio antes de publicar la nota de la mujer con el tercer seno, habrían sabido que era falso ya que derribar las historias virales que no son reales, es la función de Emergent, parte de un proyecto de periodismo de investigación realizado por la institución educativa.
El sitio funciona combinando la labor humana y un algoritmo. El investigador Craig Silverman y su asistente rastrean las historias que se empiezan a viralizar y ubican las distintas fuentes, luego contrastan las historias con su base de datos y las clasifican según la fuente. Después ingresan la información en su algoritmo para determinar si es cierta, falsa o si aún no está confirmada.
Además, a través de Emergent se puede hacer un análisis de cómo la prensa digital maneja las historias. La siguiente gráfica ejemplifica en verde uno de los medios que publicó la historia como si fuera cierta, en rojo uno que aclaró que era mentira y en amarillo uno que manejó la historia como un hecho sin plena confirmación:
Asimismo, se observa que el número de veces que se comparte una historia a través de redes sociales disminuye cuando se desmiente o cuando se redacta con oraciones que dejan en claro que la historia no está confirmada. En la gráfica se observa que la historia de la mujer con tres senos se compartió más veces cuando el medio asumió que era verdad.
Fuente: Excélsior
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