La brecha: Lógicas «tradicionales» y computacionales en la detección de noticias falsas

  Svetlana Bodrunova St. Petersburg State University, St. Petersburg (Russia)

https://doi.org/10.5281/zenodo.19690365

Keywords

Noticias falsas, detección de falsificaciones, estudios de comunicación computacional, modelo conceptual, brecha conceptual, epistemología

Abstract

La detección de noticias falsas se ha convertido en un objetivo de suma importancia tanto en los estudios académicos como en la práctica editorial, creando un área de investigación que comprende la desacreditación periodística de falsificaciones, proyectos interdisciplinarios de verificación de hechos y esfuerzos automatizados de detección de noticias falsas. Sin embargo, con el crecimiento de estas industrias, se ha profundizado una brecha epistemológica entre los estudios «tradicionales» (conceptuales, cualitativos, cuantitativos o mixtos) y computacionales para detectar falsificaciones. Describimos las dos lógicas divergentes de definición y detección falsas. En particular, la regulación internacional, la detección de falsificaciones industriales y la mayoría de los estudios de medios legitiman la «frontera borrosa» entre los hechos y la interpretación, advirtiendo contra la eliminación demasiado estricta de las falsificaciones y preservando la libertad de expresión. Los métodos computacionales, a su vez, son mejores en la detección automática de falsificaciones, pero están orientados al «sí/no», ignorando a menudo la variedad de formas interpretativas en la comunicación pública. Arraigada más profundamente que solo en diseños de investigación individuales, la divergencia de lógicas se agudiza cuando la necesidad pública de una detección falsa clara se encuentra con la libertad de interpretación que resulta de siglos de lucha por los estándares en el discurso público y el periodismo. Empleando una revisión crítica de 45 escritos conceptuales académicos e industriales, describimos las principales deficiencias de la falta de marcadores textuales claros para las noticias falsas en los estudios de medios «tradicionales», por un lado, y de la lógica «sí/no» en la detección computacional de noticias falsas, por el otro. Proponemos un marco epistemológico de cinco pilares para la detección falsa, que incluye verdadero/ falso, hecho/interpretación, discrepancia/solidez, evidencia generada por los medios/usuarios y dimensiones de autoría humana/IA.

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