La influencia creciente de las noticias falsas en las elecciones

La desinformación no ha cambiado el resultado de una elección de manera definitiva hasta ahora, pero la percepción de su impacto significativo es innegable. Con la capacidad de la Inteligencia Artificial para generar videos falsos convincentes y difundir desinformación de manera eficiente, existe una preocupación legítima sobre su potencial para alterar el curso de futuras elecciones.

El desafío de medir el impacto de la desinformación en las ciencias sociales

En las ciencias físicas o biológicas, los experimentos se repiten para probar hipótesis. Sin embargo, en las ciencias sociales, como en el estudio de las elecciones, no podemos replicar las elecciones infinitamente para observar diferentes resultados bajo diferentes estrategias. Este problema, conocido como el "problema de una sola historia", complica el estudio de escenarios contrafactuales en contextos reales.

La solución: Modelos generativos

Los modelos generativos surgen como una herramienta útil en este contexto. Estos modelos matemáticos permiten simular múltiples "historias posibles" al modelar causas y aplicar principios que transforman estas causas en eventos observables. En el caso de las campañas electorales, estos modelos pueden simular cómo la información recibida por los votantes (causa) se transforma en cambios en las intenciones de voto (resultado observado).

¿Cómo funcionan los modelos generativos en la práctica?

Mediante la simulación de cómo los votantes reciben y procesan información, podemos crear una historia virtual de cómo podrían cambiar las encuestas desde hoy hasta el día de la elección. Aunque un solo resultado de simulación no es muy revelador, al repetir la simulación (elecciones virtuales) millones de veces, obtenemos estadísticas que pueden evaluar los efectos de la desinformación.

Impacto de la desinformación según los modelos generativos

Los modelos generativos no predicen eventos futuros debido a la naturaleza impredecible de la información, pero proporcionan estadísticas sobre eventos diferentes, lo que es esencial para estimar el impacto de la desinformación. Por ejemplo, se puede analizar cómo la probabilidad de que un candidato gane una elección se ve afectada por cambios en las posiciones políticas o estrategias de comunicación y cómo la desinformación podría alterar estas estadísticas.

Efectos de la desinformación cuando se libera de manera constante

Un modelo de desinformación que consideramos es aquel que se libera de forma aleatoria, crece en intensidad por un corto periodo y luego se atenúa. Nuestros hallazgos sugieren que la liberación constante y persistente de desinformación tiene un impacto medible: sesga las encuestas ligeramente a favor de un candidato cada vez que se libera. A pesar de esto, las noticias falsas no garantizan una victoria, pero sus impactos se pueden medir en términos de probabilidad y estadísticas.

La importancia del conocimiento sobre la desinformación

Sorprendentemente, descubrimos que si los electores conocen la frecuencia y el sesgo de la desinformación, esto puede mitigar en gran medida su impacto. Este conocimiento por sí solo es un antídoto poderoso contra los efectos de las noticias falsas.

Combinando modelos generativos y verificación de hechos

Si bien los modelos generativos por sí solos no ofrecen medidas contra la desinformación, sí proporcionan una idea clara sobre la magnitud de los impactos. La verificación de hechos puede ayudar, aunque no es extremadamente efectiva por sí sola. Sin embargo, informar a las personas sobre la desinformación mientras ocurre podría ser una estrategia útil. Sería beneficioso si los verificadores de hechos proporcionaran estadísticas sobre la desinformación que han identificado, armando así mejor al electorado contra sus efectos.

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Javier Galué