Desinformación en tiempos de pandemia: Análisis de las fake news difundidas sobre el COVID-19

Pese a tratarse de un asunto que siempre ha estado presente en la sociedad, las fake news se han convertido en los últimos años en un fenómeno masivo a escala internacional gracias al poder expansivo de las redes sociales y los medios digitales (Gómez-Calderón, 2020). Su incidencia en la opinión pública ha vuelto a quedar demostrada a raíz de la pandemia del COVID-19 (Brennen et al., 2020; Jurkowitz y Mitchell, 2020; Sánchez-Duarte y Magallón, 2020). Ya sea por desconocimiento o por una intencionalidad de la fuente de origen, desde el nacimiento de este virus se han contabilizado innumerables bulos que han dado pie paralelamente a una “epidemia” informativa o “infodemia” (Moreno-Castro et al., 2020; Salaverría et al., 2020; Sánchez-Duarte y Magallón, 2020), caracterizada por la difusión indiscriminada de mensajes tóxicos, manipuladores y falsos cuya credibilidad podría repercutir en un aumento de la propagación del COVID-19 o incluso agravar la situación de muchas personas (Tasnim et al., 2020).

En esta comunicación sus autores proponen determinar, a través de un análisis de contenido, los rasgos de las fake news difundidas referidas al coronavirus. Para ello se seleccionó, mediante un muestreo aleatorio simple, un total de 30 bulos registrados en las plataformas de verificación AFP Factual (n=15) y Newtral (n=15) entre el 4 de mayo —jornada en la que se inauguró la denominada Fase 0— y el 15 de octubre de 2020. A todas las unidades de registro se le aplicó una ficha de análisis dividida en tres dimensiones —identificación, análisis formal y análisis del mensaje— en las que se integraron variables empleadas en estudios previos (Moreno-Castro et al., 2020; Salaverría et al., 2020) y ad hoc vinculadas con los objetivos de la investigación. Los resultados demuestran que Facebook (76,67%) y Twitter (60%) son las principales plataformas diseminadoras de bulos. En menor medida, se registran noticias falsas difundidas en WhatsApp (33,33%), Instagram (6,67%) y YouTube (3,33%). Este contraste podría deberse, a priori, a una simple razón sociológica o de preferencias de los usuarios para compartir mensajes, dado que ninguna de estas plataformas cuenta con eficaces y desarrollados mecanismos de control y detección de bulos.

En cuanto a los rasgos de los mensajes, los códigos comunicativos predominantes son el texto (76,67%) y la fotografía (33,33%), los cuales se combinan de manera frecuente. Estos datos corroboran parcialmente los hallazgos de Moreno-Castro et al. (2020). Por su parte, los bulos se articulan en torno a un amplio repertorio de issues, como las curas y remedios (23,33%), las vacunas (20%), las pruebas PCR (13,33%) y el número de fallecidos (13,33%), entre otros temas. Si bien estos proceden preponderantemente de fuentes anónimas (46,67%), es preciso destacar la notable proporción de mensajes originados por personas y/o instituciones reales (33,33%) —priman sanitarios negacionistas—, lo cual difiere con Salaverría et al. (2020). Mayor similitud se aprecia en la tipología de las fake news, las cuales responden principalmente a la categoría de “engaño” —invención absoluta— (43,33%), seguido de la “descontextualización” —hechos total o parcialmente verdaderos en un contexto falso— (26,67%).

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