Los investigadores de la Facultad de Informática y Computación de la Universidad de Indiana (IU, por sus siglas en inglés), decidieron en analizar el “frenético” intercambio de información sobre el Covid-19, especialmente en Twitter, red social que ha sido motivada para comprender los alcances de la pandemia de coronavirus.
Los expertos encontraron que más de la mitad de las visualizaciones analizadas por usuarios comunes contenían cinco errores que incitan a la desinformación.
Expertos de la salud forman parte de estas conversaciones, sin embargo la de los usuarios predomina, pues comparten cuadros y gráficos con cifras sobre nuevos casos, hospitalizaciones y fallecimientos a diario.
Francesco Cafaro, profesor de la Escuela de Informática y Computación, y quien dirigió el estudio, señaló que “los expertos aún no han comenzado a explorar el mundo de las visualizaciones casuales en Twitter”.
El estudio publicado en la revista “Informatics”, rastreó cinco mil 409 visualizaciones de datos compartidos en Twitter, entre el 14 de abril y el 9 de mayo de 2020, de las que se seleccionaron 540 publicaciones de manera aleatoria.
Según la investigación, 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), y 112 más fueron creadas por usuarios sin experiencia médica.
Cafaro indicó que “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".
Es por ello que junto con el grupo de investigadores encontraron cinco errores más frecuentes dentro de los datos compartidos en la red social.
1. ¿Cuáles son tus fuentes? Más del 25 por ciento 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 gráficas compartidas, según los datos de la IU.
El diseño fue calificado como “deficiente”, pues los expertos consideraron como una mala elección los colores elegidos e identificaron también errores tipográficos.
2. Razonamiento proporcional. 11 por ciento de las publicaciones registró problemas relacionados en la comparación de variables y comprensión de las tasas de infección en diferentes ubicaciones geográficas.
3. Razonamiento temporal. Los expertos detectaron en un 7 por ciento de los mensajes problemas relacionados con el razonamiento temporal, debido a que los que comparten está información compararon el número de muertes por gripe en un año con la de los fallecimientos por Covid-19 en meses, o publicaciones que no tuvieron en cuenta el retraso entre la fecha de infección y las muertes.
4. Sesgo cognitivo. El 0.5 por ciento de las publicaciones contenían información malinterpretada, ya que algunos usuarios se basaron en “sesgos relacionados con la raza, país y la inmigración”.
5. Malentendido sobre el Covid-19. Los investigadores identificaron que el 2 por ciento de las visualizaciones se fundaron en malentendidos sobre el coronavirus, como el uso de dato en torno al SARS, reconocido en 2002, o la influenza.
La investigación también detectó que los usuarios se interesaron más en aquellas gráficas con número de muertes, en lugar de las cifras que tenían los casos positivos o el impacto de la economía. Por lo que Francesco Cafaro, señaló que la población tiene más interés en las defunciones de la enfermedad que otros de sus efectos.Con información de: El Universal.
