Un plan de 4 pasos para combatir la manipulación de las redes sociales en las elecciones
Por Meredith Somers || MIT Management Sloan SchoolPor qué es importante
La manipulación de los votantes en las redes sociales no muestra signos de disminuir. Dos profesores proponen una nueva agenda de investigación para defenderse.
Desde las elecciones presidenciales de 2016, no ha habido escasez de informes sobre noticias falsas que se comparten en plataformas de redes sociales como Facebook y Twitter, y con la votación de 2020 a solo un año de distancia, la pregunta no es cuándo atacará la información errónea, sino cómo podemos protegerse contra eso?
Sinan Aral, profesor de informática y marketing del MIT, y Dean Eckles, profesor asociado de marketing, proponen un proceso de cuatro pasos para que los investigadores midan y analicen la manipulación de las redes sociales y conviertan esos datos en una defensa contra la manipulación futura. "Sin una agenda de investigación organizada que informa las políticas, las democracias seguirán siendo vulnerables a los ataques extranjeros y domésticos ", escriben los profesores en un artículo para la edición del 30 de agosto de la revista Science.
Aquí está la agenda de investigación de cuatro pasos que la pareja propone:
Catálogo de exposiciones a la manipulación
Para defenderse contra la manipulación, escriben Aral y Eckles, los investigadores necesitan indexar una variedad de información de redes sociales:
- ¿Qué mensajes de texto, imágenes y video se anunciaron?
- ¿Qué tipo de anuncio se utilizó (publicado orgánicamente, anunciado o "impulsado" a través de la promoción paga)?
- ¿En qué plataformas sociales aparecían estos mensajes de texto, imágenes y video?
- ¿Cuándo y cómo fueron compartidos y compartidos por los usuarios (en este caso, los votantes)?
Combinar conjuntos de datos de exposición y comportamiento de votación
En el pasado, los registros públicos de votación y las cuentas de redes sociales se compararon utilizando datos como información de perfil autoinformada. Pero este tipo de comparación se puede mejorar mediante el uso de datos de ubicación que ya están siendo recopilados por las empresas de redes sociales, escriben los investigadores.Esto podría ser algo así como hacer coincidir el registro de votantes con las direcciones de los hogares en función de la información de ubicación móvil: los mismos datos utilizados con fines de marketing por las empresas de redes sociales.
Evaluar la efectividad de los mensajes manipulativos.
Un desafío de estudiar el comportamiento de los votantes, escriben Aral y Eckles, es que los resultados no siempre son lo suficientemente precisos para responder preguntas.Las compañías de redes sociales ya ejecutan pruebas A / B y algoritmos, escriben Aral y Eckles. Las mismas pruebas podrían usarse para medir los efectos de la exposición.
Calcular las consecuencias de los cambios en el comportamiento de votación.
Aral y Eckles escriben que medidas como el comportamiento predicho de los votantes, con o sin exposición a información errónea, deben combinarse con datos como características geográficas y demográficas para una elección en particular. Esto ayudaría con las estimaciones totales de votos en un área particular.Las implicaciones de privacidad
Aral y Eckles escriben que no admiten el uso de ninguno de los datos existentes, sino que fomentan la colaboración con plataformas de redes sociales, así como "métodos de preservación de la privacidad para el enlace de registros y el análisis de contenido", para satisfacer las necesidades de privacidad y protección."Lograr una comprensión científica de los efectos de la manipulación de las redes sociales en las elecciones es un deber cívico importante", escriben Aral y Eckles. "Cuanto antes comencemos una discusión pública sobre las compensaciones entre la privacidad, la libertad de expresión y la democracia que surgen de la búsqueda de esta ciencia, antes podremos realizar un camino a seguir".
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