Nuevo canal para reportar información potencialmente engañosa en Twitter

En Twitter, continuamos ampliando nuestros esfuerzos explorando nuevas herramientas que nos ayuden a identificar información potencialmente engañosa. A medida que trabajamos para escalar nuestro trabajo en este espacio, nos comprometemos a aprovechar los comentarios de la comunidad de Twitter para ayudarnos a comprender mejor la conversación y los desafíos en torno a la información potencialmente engañosa.

En agosto de 2021, empezamos a probar un nuevo canal para reportar información potencialmente engañosa en Estados Unidos, Corea del Sur y Australia. Pusimos en marcha el experimento en estos países para evaluar si este nuevo canal de reporte era una herramienta eficaz para ayudarnos a identificar información falsa o engañosa en tiempo real. Tras esta primera fase, hoy anunciamos la ampliación de esta prueba a tres nuevos países: Brasil, Filipinas y España.

La ampliación del experimento a estos países nos permitirá continuar validando esta herramienta en mercados importantes para Twitter cuyo idioma principal no es el inglés. Además, las próximas elecciones en Brasil, Filipinas y de mitad de mandato en Estados Unidos, así como las próximas elecciones regionales en España, también nos ayudarán a extraer aprendizajes sobre la utilidad de este canal de reporte durante periodos electorales.

Nuestra propuesta

La gran mayoría de los contenidos sobre los que actuamos siguiendo nuestras políticas relativas a información engañosa sobre la COVID-19, integridad cívica y contenidos multimedia falsos y alterados son identificados de forma proactiva. Al añadir un nuevo canal de reporte en mano de las personas que usan Twitter queremos entender cómo y de qué manera sus denuncias pueden mejorar la velocidad y el alcance de nuestros esfuerzos para identificar información falsa o engañosa. Desde el lanzamiento de esta prueba, hemos recibido 3,73 millones de notificaciones sobre 1,95 millones de Tweets distintos y escritos por 64.000 cuentas diferentes. Hasta ahora, estas denuncias de las personas que usan Twitter nos han valido para:

1. Revisar subconjuntos de Tweets identificados por personas en Twitter que puedan estar incumpliendo nuestras políticas.
2. Identificar tendencias y narrativas emergentes engañosas o falsas en todo el mundo que puedan informar nuestra detección proactiva y de machine learning, así como para ayudarnos a crear Momentos relacionados con estas narrativas.

En esta fase de pruebas y mientras seguimos ampliando el experimento, es posible que no tomemos medidas ni podamos responder a cada denuncia realizada.

Lo que hemos aprendido

Hemos comprobado que las denuncias representan una fuente de información útil, aunque ruidosa, sobre posibles incumplimientos de nuestras políticas. De la muestra de Tweets revisados por nuestros equipos, menos del 10% las incumplían. En los casos de seguridad y abusos, la tasa media de infracción es del 20 - 30%. Este bajo índice de infracciones es debido en gran medida al alto volumen de información reportada sobre temas no relacionados.

Sin embargo, las denuncias tienen otros beneficios además de ayudar a sacar a la luz posibles contenidos que incumplan nuestras políticas. Ofrecer estas opciones para reportar ha ayudado a la gente a sentirse más empoderada. Además, nuestra investigación también ha demostrado que la gente prefiere utilizar este canal de reporte en lugar de interactuar con el Tweet potencialmente engañoso a través de un Tweet Citado o de una respuesta.

Estos resultados nos llevan a dos conclusiones principales:

• En primer lugar, tenemos que seguir optimizando la forma de filtrar y priorizar la información reportada para impulsar la eficiencia antes de expandir esta opción en todo el mundo. Hemos conseguido mejorar los índices de actuación en otros ámbitos de nuestras políticas, como la seguridad, mediante la creación de modelos de machine learning que predicen la probabilidad de infracciones. Estos modelos requieren investigación y recopilación de datos (especialmente en idiomas distintos al inglés). La experimentación continua nos ayudará a conseguirlo.   
• En segundo lugar, la función de reportar es especialmente valiosa como fuente de información sobre tendencias y narrativas emergentes. A través del experimento en curso hemos podido identificar más fácilmente información errónea y no fundamentada que se comparte en Twitter, incluida la compartida a través de URLs y medios de comunicación de terceros. 

Próximos pasos

Esperamos que esta función para reportar ayude a nuestros equipos a entender mejor las narrativas emergentes y las tendencias relativas a información engañosa a gran escala y, en última instancia, avanzar en nuestra capacidad de detectarlo en Twitter en tiempo real. Seguiremos utilizando los datos de este experimento para informar sobre cómo se utilizan estos canales, y tenemos previsto seguir expandiendo esta herramienta a nivel mundial a lo largo de 2022.