Una investigación constata el aumento de la polarización ideológica y la difusión de noticias sesgadas o falsas en Facebook

Una investigación de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) y la Universidad Pompeu Fabra (UPF) ha constatado el aumento de la polarización ideológica y la difusión de noticias sesgadas o falsas en Facebook. Este estudio líder ha analizado más de seis millones de enlaces de noticias –de 1.231 dominios distintos de los Estados Unidos– compartidos a través de Facebook entre 2017 y 2020.

De este periodo de cuatro años, se han examinado noticias de hechos tan relevantes como la pandemia de la covid-19, las elecciones presidenciales de los EE. UU. de 2020 (que desembocaron en el asalto al Congreso después de la derrota de Trump) o las elecciones de medio mandato (2018), en que se votan todos los congresistas y un tercio de los senadores.

La investigación muestra que la tendencia al alza de la polarización ideológica y de la diseminación de informaciones falsas o sesgadas coincide en el tiempo con cambios de la plataforma, que supusieron modificaciones en el modo de ordenar la información que se muestra a los usuarios. Estos cambios daban más valor a determinados tipos de interacciones en el algoritmo que determina este ranking. En el año 2018 se dio más valor a las comparticiones y a los comentarios, en detrimento de los "me gusta", y en 2020, a los comentarios, en detrimento de las comparticiones. A la vez, estas modificaciones también coincidieron con variaciones del comportamiento de los usuarios a la hora de comprometerse más o menos con los contenidos en la red (patrones de engagement).

No obstante, los investigadores señalan que, en ninguno de los dos casos, ni en 2018 ni en 2020, se puede establecer una relación causal directa entre estos hechos, una cuestión que se tendría que examinar con más profundidad en estudios posteriores.

Los resultados del estudio se han difundido recientemente en un artículo publicado en abierto en la revista EPJ Data Science. En esta investigación ha participado Andreas Kaltenbrunner, coordinador del grupo Artificial Intelligence and Data for Society (AID4So) del centro UOC-TECH.

Engagement, ideología de los usuarios y calidad de las fuentes

El equipo de investigación ha examinado el nivel de engagement de publicaciones que incluyen más de 6 millones de enlaces de noticias, que se ha calculado a partir de una combinación de métricas (clics, comparticiones, "me gusta", comentarios u otras reacciones), y se ha puesto en relación con la ideología de los usuarios y la calidad de las fuentes de información. De este modo, se ha podido observar la brecha ideológica entre las informaciones consultadas por conservadores y progresistas, así como su evolución temporal.

Para ayudar a entender los patrones de engagement, los investigadores lo describen con una forma de "U": es más alto entre los usuarios de los extremos ideológicos que entre los moderados. Como los contenidos con más engagement tienden a ganar visibilidad después de los cambios de 2018 y 2020, esto podría explicar la tendencia al alza de los contenidos de perfil ideológico más extremista de manera diferenciada según el perfil del usuario. Además, el contenido más sesgado también tiende a provenir de fuentes de menos calidad.

Más allá de la posible incidencia de los algoritmos, el estudio advierte que la polarización también se explica por el mismo comportamiento de los usuarios, que tienden a consumir contenidos afines a su ideología. Los resultados del estudio sugieren que, después de los cambios en la plataforma, las diferencias entre las dietas informativas de progresistas y conservadores se han acentuado, hecho que dificulta los puntos de encuentro para el debate democrático.

Este estudio se enmarca en la misión de investigación de la UOC de Tecnología ética y humana y con el objetivo de desarrollo sostenible (ODS) de la ONU 16, de paz, justicia e instituciones sólidas. 

Artículo de referencia

Fraxanet, E., Kaltenbrunner, A., Germano, F. et al. Analyzing news engagement on Facebook: tracking ideological segregation and news quality in the Facebook URL dataset. EPJ Data Sci. 14, 73 (2025): https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-025-00585-3.

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