Desinformación y claridad
Los principios configuradores de los medios cooperativos como indicadores de transparencia View Digital Media
Ponencia temática de un trabajo Guadalupe Aguado Guadalupe
El objeto de la presente ponencia es analizar los principios configuradores de los medios cooperativos, teniendo presente que se trata de medios asentados en un modelo de economía social y solidaria. Se observa en qué medida los principios configuradores aportan transparencia sobre los valores que promueven, la estructura organizativa, actividad, contenidos y grupos de interés. Para ello se parte de una revisión conceptual sobre lo que suponen los principios configuradores como identidad de los medios y compromiso con los públicos de interés que hay que respetar. Se realiza un análisis comparativo de los principios configuradores de siete medios cooperativos. Dichos medios han sido seleccionados teniendo en consideración su constitución, sistema de financiación, su acogida por parte del público en lo que a socios y suscriptores se refiere y su ámbito de cobertura bien estatal o autonómica. Al analizar los principios configuradores de cada uno de los medios seleccionados se han buscado los siguientes objetivos: 1) Identificar qué términos utilizan para mostrar el ideario del medio y modular la identidad, 2) Apreciar cómo fundamentan la estructura organizativa y la actividad de la empresa, 3) Ver si inspiran el contenido informativo del medio y generan expectativas sobre el mismo.
Featured Configuración y adhesión a las “fantasías conspirativas” en la esfera digital: El caso Q-Anon View Digital Media
Ponencia temática de un trabajo Asja Fior
Algunas características definitoria de la actual sociedad digital son la dimensión conflictual de la comunicación; el fenómeno de la desinformación, en aumento debido a los mecanismos específicos de la web y las redes sociales y a que están mutando los criterios que dirimen lo que es verdadero de lo que no; la reconfiguración de la opinión pública en flujos de opinión que se exprimen a través de una posición sintáctica, a menudo marcada por un retweet o un like, dejando a un lado el contenido de lo dicho, la argumentación y el diálogo. Esta comunicación propone estudiar las teorías conspirativas desarrolladas en la esfera digital, fruto de esa desinformación, analizando su modelo narrativo, las estrategias enunciativas y persuasivas que utilizan para lograr hacer-creer y el hacer-interpretativo del destinatario, que en la esfera digital no solo decide adherirse creyendo en ellas, sino que se vuelve partícipe de su difusión y viralización. Nos centraremos en el análisis del caso Q-Anon, teoría conspirativa de la extrema derecha estadounidense que nace en 2017 en el foro 4chan. Y lo abordaremos desde la metodología semiótica, pues es la disciplina que estudia la verdad desde un punto de vista estratégico, entendiéndola como un efecto de sentido que se construye en el discurso. Finalmente, frente a la desinformación generada por las teorías conspirativas, se propondrá una medida relacionada con su mismo modelo narrativo, el de las grandes narraciones, sugiriendo la elaboración de relatos sustentados en narraciones potentes, que además de veraces sean verosímiles.
Featured La relación entre sesgos, inteligencia artificial y la lucha contra la desinformación: Un análisis crítico View Digital Media
Ponencia temática de un trabajo Vincenzo Miracula
La difusión de noticias falsas representa un desafío creciente. La inteligencia artificial (IA) se propone como solución, pero surgen dudas legítimas sobre su confiabilidad para reconocer noticias falsas debido a posibles sesgos. Este trabajo explorará la relación entre sesgos, IA y noticias falsas, analizando cómo los datos de entrenamiento pueden contener prejuicios o reflejar desigualdades, afectando la capacidad de la IA para reconocer noticias falsas. Los sistemas de IA aprenden de los datos proporcionados, perpetuando o amplificando sesgos presentes en ellos. Esto puede llevar a resultados distorsionados, favoreciendo ciertas perspectivas. Abordar sesgos en la IA requiere diseño cuidadoso, selección precisa de datos y monitoreo constante. Es necesario combinar IA con evaluación humana para compensar limitaciones. Aunque la IA puede ser útil para detectar noticias falsas, confiar exclusivamente en ella es insuficiente. Es vital educar al público en la evaluación crítica de fuentes y enfoques multiperspectivos en la verificación de noticias. En resumen, esta presentación plantea la confianza en la IA para reconocer noticias falsas. Destaca los posibles sesgos en los sistemas de IA y la importancia de combinarla con la evaluación humana. Solo con compromiso conjunto entre tecnología, medios y público se construirá un ecosistema informativo confiable y evitará depender ciegamente de la IA para combatir la desinformación.
