Cámaras de eco y desinformación sobre vacunas contra COVID-19 en Twitter: enfoque basado en machine learning y análisis de redes
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v12i2.40159Palabras clave:
Vacuna; Infodemia; Fake News; Cámaras de Eco; Twitter; Machine learning.Resumen
Dada la importancia infodemiológica de las cámaras de eco en la difusión de información errónea/desinformación, nos propusimos analizar las redes de interacción de los usuarios más expuestos a la información errónea/desinformación o controversia sobre las vacunas en el contexto de la pandemia COVID-19. Para ello, en esta investigación se propone una metodología basada en aprendizaje de máquina y Análisis de Redes Sociales para la detección automatizada de contenidos controvertidos y erróneos/desinformativos sobre vacunas, a través de la cual se alcanzó un modelo con un 92% de precisión. De los casi 24 millones de tuits recogidos, 12,4 millones (52%) fueron marcados como controvertidos y/o de potencial desinformación, siendo los meses de enero y junio de 2021 los de mayor actividad, analizándose a través de una cohorte. A diferencia de trabajos anteriores, analizamos la red de todas las formas de interactuar en Twitter, y toda la estructura textual de los tuits -no sólo los enlaces o los hashtags-. En cuanto a la conversación sobre las vacunas COVID-19, los resultados fueron diferentes de los asociados a la discusión partidista descritos anteriormente en la literatura, ya que la red de menciones y respuestas privilegia las relaciones heterófilas, y que no se observaron conformaciones "eco". Por último, se necesitan más estudios para comprender mejor la difusión de información errónea sobre las vacunas en Twitter.
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