Esta imagen muestra cómo las palabras en los tweets relacionados con la teoría de la conspiración de Bill y Melinda Gates han cambiado con el tiempo. En el panel superior, el eje X muestra el tiempo y el eje Y muestra las palabras importantes. El color muestra el significado de las palabras y el color más oscuro muestra el mayor significado. Hay nubes de palabras para cada tema en el panel inferior. El tamaño de la palabra corresponde al peso de la palabra (las palabras con mayor peso aparecen más grandes). Fuente: Laboratorio Nacional de Los Alamos
Un nuevo programa de aprendizaje automático identifica con precisión las teorías de conspiración de COVID-19 en las redes sociales y modela su evolución a lo largo del tiempo, una herramienta que algún día podría ayudar a los funcionarios de salud pública a combatir la desinformación en línea.
“Gran parte de la investigación sobre el aprendizaje automático relacionada con la desinformación de las redes sociales se centra en identificar diferentes tipos de teorías de conspiración”, dijo Courtney Shelley, investigadora de doctorado en Information Systems and Modeling Group en el Laboratorio Nacional de Los Alamos y coautora del estudio, que fue publicado la semana pasada en Revista de investigación médica en Internet. “En cambio, queríamos crear una comprensión más coherente de cómo cambia la desinformación a medida que se propaga. Dado que las personas generalmente creen en las primeras noticias que encuentran, los funcionarios de salud pública algún día podrán monitorear qué teorías de conspiración están ganando terreno en las redes sociales y desarrollar campañas de información pública reales para evitar la aceptación generalizada de la falsedad “.
Un estudio llamado “Pensamiento que compartiré primero” utilizó datos de Twitter anónimos y disponibles públicamente para caracterizar cuatro temas de la teoría de la conspiración COVID-19 y proporcionar contexto para cada uno de ellos durante los primeros cinco meses de la pandemia. Los cuatro temas explorados en el estudio fueron que las torres de telefonía celular 5G propagan el virus; que la Fundación Bill y Melinda Gates ha desarrollado o tiene intenciones maliciosas relacionadas con COVID-19; que el virus ha sido modificado por bioingeniería o desarrollado en un laboratorio; y que las vacunas COVID-19, que aún estaban en desarrollo en ese momento, serían peligrosas.
“Comenzamos con un conjunto de datos de aproximadamente 1.8 millones de tweets que contenían palabras clave COVID-19 o eran de cuentas de Twitter relacionadas con la salud”, dijo Dax Gerts, científico informático del Grupo de Modelado y Sistemas de Información de Los Alamos y coautor del estudio. “A partir de estos datos, identificamos subconjuntos que se ajustan a las cuatro teorías de la conspiración mediante el filtrado de patrones y etiquetamos manualmente varios cientos de tweets en cada categoría de teoría de la conspiración para construir conjuntos de entrenamiento”.
Utilizando los datos recopilados para cada una de las cuatro teorías, el equipo construyó modelos aleatorios de aprendizaje automático forestal o inteligencia artificial (IA) que clasificaron los tweets como desinformación COVID-19 o no.
“Nos permitió observar cómo la gente habla de estas teorías de conspiración medios de comunicación socialy observe los cambios con el tiempo ”, dijo Gerts.
El estudio encontró que los tweets que contienen desinformación contienen más sentimientos negativos en comparación con los tweets basados en hechos, y que las teorías de conspiración evolucionan con el tiempo, incorporando detalles de teorías de conspiración no relacionadas, así como de eventos del mundo real.
Por ejemplo, Bill Gates participó en el reddit de “Ask Me Anything” en marzo de 2020, que destacó la investigación financiada por Gates para desarrollar una tinta de inyección invisible que podría usarse para registrar vacunas. Inmediatamente después, hubo un aumento en la importancia de las palabras relacionadas con las teorías de conspiración contra las vacunas, lo que sugiere que la vacuna COVID-19 está microchip secretamente a las personas para que controlen la población.
Además, el estudio encontró que se puede usar una técnica de aprendizaje supervisado para identificar automáticamente las teorías de la conspiración, y se puede usar un enfoque de aprendizaje no supervisado (modelado dinámico de temas) para investigar cambios en el significado de las palabras en los temas de cada uno de ellos. teoría.
“Es importante para funcionarios de salud pública para descubrir cómo las teorías de la conspiración evolucionan y ganan popularidad con el tiempo “, dijo Shelley.” Si no es así, existe el riesgo de que publiquen inadvertidamente conspiración teorías que de otro modo podrían “morir en la vid”. Entonces, sabiendo como teoría de la conspiración están cambiando y quizás tener en cuenta otras teorías o hechos reales es importante para establecer estrategias para contrarrestarlos con campañas de información pública reales ”.
Dax Gerts et al., “El pensamiento que comparto primero” y otros tweets sobre las teorías de conspiración de COVID-19 Infodemic: Estudio exploratorio, Supervisión y salud pública de la JMIR (2021). DOI: 10.2196 / 26527
Entregado por
Laboratorio Nacional Los Alamos