Me ha parecido muy interesante este paper de dos profesores de de la Universidad de Sheffield, Yida Mu y Nikolaos Aletras, titulado «Identifying Twitter users who repost unreliable news sources with linguistic information«, en el que parten de una base de 6,200 usuarios de Twitter, y son capaces de caracterizar rasgos del lenguaje identificativos de aquellos que muestran una mayor tendencia a compartir desinformación, información falsa o procedente de fuentes no contrastadas.
La idea tiene reminiscencias similares a las de la película «Minority Report» con los crímenes: predecir un comportamiento con consecuencias negativas antes de que este tenga lugar, pero en lugar de depender de lo que dicen unos supuestos oráculos, lo llevan a cabo en función de una serie de rasgos procedentes de un análisis. Pero independientemente de las conclusiones de este estudio en concreto, que utiliza el tipo de lenguaje para caracterizar el comportamiento futuro de un usuario y que, sin duda, podría mejorarse si estuviese en manos de una compañía con acceso a datos de más usuarios (o de la totalidad de los usuarios), la idea de aplicar métricas de reputación o de cómo de proclive resulta ser un usuario a compartir desinformación puede resultar, si no nueva, sí razonablemente provocativa.
El concepto, obviamente, no es nuevo: en algunas redes, los usuarios reciben métricas de algún tipo de karma, un indicador relacionado con su comportamiento anterior, que pueden ser derivadas de muchas cuestiones, desde reacciones o calificaciones otorgadas por otros usuarios, hasta el nivel de éxito que han tenido en sus votaciones o decisiones. El concepto de karma proviene del budismo y se refiere a las acciones impulsadas por la intención que conducen a consecuencias futuras: en este caso, representa cómo las acciones de un usuario en una plataforma pueden condicionar su imagen o el valor de las mismas. Ese tipo de métricas pueden, en ocasiones, ser visibles en el perfil del usuario, convertirse en un dato que lo caracteriza, o incluso otorgar más peso a sus decisiones en una votación, o mecanismos similares.
¿Qué ocurriría si una red social como la utilizada en este estudio, Twitter, contase con una métrica similar al karma? Contrariamente a lo que ocurre en redes como Facebook, en las que muchos usuarios otorgan un valor a lo que sus contactos comparten derivado de elementos personales como la relación que mantienen con ellos o de su nivel de confianza en ellos en determinados aspectos, la operativa de Twitter convierte en relativamente normal que podamos acceder a mensajes o información compartida por personas de las que no sabemos prácticamente nada, de las que simplemente tenemos una foto o un perfil muy breve, y en ocasiones ni eso. ¿Qué ocurriría si cada perfil en Twitter contase con un indicador de karma en función de su comportamiento anterior, un medidor reputacional que otros usuarios pudiesen emplear para saber hasta qué punto pueden confiar en el contenido que comparte?
A medida que más redes recurren a verificadores que etiquetan noticias en función de su veracidad, obtener indicador sobre la reputación de un usuario se convierte en algo más sencillo. ¿Qué ocurriría si un indicador de ese tipo se hiciese público y visible para el resto de los usuarios? Si publico o comparto basura, mi karma disminuye, mientras que si comparto información fiable o procedente de fuentes contrastadas, mi karma crece. En función de mi comportamiento anterior, de mi historial de acciones, la confianza que otros tienen en lo que yo publico varía, hasta el punto en que alguien con una reputación muy mala, seguramente vería disminuir la repercusión de aquello que decide publicar, porque generaría automáticamente dudas en todo aquel que tuviese la oportunidad de interaccionar con ese contenido. Hipotéticamente, podría incluso llegarse a versiones más sofisticadas en las que el karma de un usuario se asocia a determinados temas, de manera que alguien pudiese tener un karma elevado cuando habla de determinados temas, pero otro más bajo cuando habla de otros – y no derivado de su titulación o de otras características, sino de su comportamiento en la red.
Como decía, nada nuevo bajo el sol: algunos de los sitios en los que publico, de hecho, me otorgan calificación de experto en un tema cuando los artículos que publico obtienen buenas evaluaciones por parte de otros usuarios, de manera que eso puede afectar a mi perfil o al nivel de promoción que de esos artículos lleva a cabo la plataforma. En el mundo académico, un autor obtiene más o menos credibilidad (e incluso accede a mejores puestos o remuneración) en función de hasta qué punto sus artículos son más o menos citados por otros autores, generando una clasificación social que, de hecho, fue utilizada por Larry Page y Sergey Brin como base para el algoritmo de búsqueda original de Google.
En una red como Twitter, ante la ausencia de métricas de este tipo, muchos usuarios tienden a utilizar otras, como el número de followers, la información del perfil o la presencia de una fotografía, como indicadores de confianza, con todos los problemas que eso genera: que una persona tenga muchos seguidores no implica que no sea un cantamañanas, que los haya obtenido de manera irregular, o incluso que los tenga porque su comportamiento irresponsable a la hora de compartir información genere popularidad, como es el caso del amarillismo, el sensacionalismo, los sesgos exagerados, etc. ¿Podría una hipotética métrica de karma plantearse como una mejora para esa situación? Llevado al límite, ¿cambiaría en algo la experiencia de uso el hecho de que un usuario como, por ejemplo, Donald Trump, tuviese un karma mínimo o estuviese permanentemente etiquetado de alguna manera en función de su tendencia a compartir desinformación?
This article was also published in English on Forbes, «Instant Karma’s gonna get you on the social networks«
