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Credibilidad de la información científica en los medios sociales: variaciones según la plataforma, el género y la presencia de señales formales de credibilidad

Boothby, Clara, et al. «Credibility of scientific information on social media: Variation by platform, genre and presence of formal credibility cues». Quantitative Science Studies, septiembre de 2021, pp. 1-18.

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En respuesta a los llamamientos para que adopten un papel más activo en la comunicación de los resultados de sus investigaciones, los científicos utilizan cada vez más plataformas abiertas en línea, como Twitter, para participar en la comunicación científica o dar a conocer su trabajo. Dada la facilidad con la que se difunde la desinformación en estas plataformas, es importante que los científicos presenten sus resultados de manera que parezcan creíbles. Para examinar en qué medida la presentación en línea de la información científica se relaciona con su credibilidad percibida, para lo que se diseñaron dos encuestas en Mechanical Turk de Amazon. En la primera encuesta, los participantes calificaron la credibilidad de la información científica en Twitter en comparación con la misma información en otros medios de comunicación, y en la segunda, los participantes calificaron la credibilidad de los tweets con características modificadas: presencia de una imagen, sentimiento del texto y el número de likes/retweets.

Se descubrió que una información similar sobre hallazgos científicos se percibe como menos creíble cuando se presenta en Twitter en comparación con otras plataformas, y que la credibilidad percibida aumenta cuando se presenta con características reconocibles de un artículo científico. En una plataforma tan desconfiada como Twitter, el uso de estas características puede permitir a los investigadores que utilizan regularmente Twitter para la comunicación y la creación de redes relacionadas con la investigación presentar sus hallazgos en los formatos más creíbles.

Corregir públicamente la información errónea en Twitter aumenta el intercambio posterior de contenido tóxico, partidista y de baja calidad

Mohsen Mosleh. Perverse Downstream Consequences of Debunking: Being Corrected by Another User for Posting False Political News Increases Subsequent Sharing of Low Quality, Partisan, and Toxic Content in a Twitter Field Experiment. CHI ’21: Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing SystemsMayo 2021Artículo nº: 182Páginas 1-13https://doi.org/10.1145/3411764.3445642

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Corregir públicamente la información errónea en Twitter no es lo que se debe hacer. Esta es la conclusión de los investigadores del MIT que intentaron corregir cortésmente las publicaciones flagrantemente falsas en las redes sociales.

“Lo que encontramos no fue alentador”, dice el coautor Moshen Mosleh, un investigador afiliado de la Sloan School of Management del MIT, cuyo estudio apareció esta semana en Nature. Las correcciones educadas a los tweets inexactos en los hechos desencadenaron una avalancha de información errónea y lenguaje tóxico. “Retwittearon noticias que tenían una calidad significativamente más baja y un sesgo partidista más alto, y sus retweets contenían un lenguaje más tóxico”.

La corrección puede hacer que los usuarios estén más atentos a la precisión, mejorando así su posterior intercambio. Alternativamente, es posible que las correcciones no mejoren el intercambio posterior, o incluso sean contraproducentes, al hacer que los usuarios se sientan a la defensiva o al desviar su atención de la precisión (por ejemplo, hacia varios factores sociales). En el estudio se identificaron 2.000 usuarios que compartieron noticias políticas falsas en Twitter y respondieron a sus tweets falsos con enlaces a sitios web de verificación de hechos. Se encontraron evidencias causales de que la corrección disminuye la calidad y aumenta la inclinación partidista y la toxicidad del lenguaje de los retweets posteriores de los usuarios (pero no tiene un efecto significativo en los tweets primarios).

Así viajaba por Twitter el rastro de la covid-19 antes de que estallara la pandemia

Así viajaba por Twitter el rastro de la covid-19 antes de que estallara la pandemia

SINC 26/1/2021 19:04 CEST

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Un análisis de tuits enviados entre finales de 2019 y principios de 2020 en España y otros seis países europeos revela una preocupación creciente por casos de neumonía y tos seca, que luego se asociarían con el coronavirus. El estudio propone el uso de las redes sociales como una herramienta de alerta temprana y vigilancia de las epidemias.

Twitter cierra la cuenta de Sci-Hub

Lea nuestra investigación y noticias sobre COVID-19.

La semana pasada, Twitter suspendió permanentemente la cuenta de Sci-Hub, el sitio web que ha publicado millones de copias de libre acceso de artículos científicos pirateados de revistas bajo barreras de suscripción. Según según la fundadora de Sci-Hub, Alexandra Elbakyan Twitter dijo que Sci-Hub había violado su política contra la promoción de “productos falsificados”.

Según los propietario de la cuenta de Sci-Hub en esta cuenta, con 180.000 seguidores, no se cómete ninguna infracción, solamente se habla de acceso abierto, por lo que consideran que es un error o una forma de censura. Además, el hecho se produjo poco después de la sentencia del Tribunal de Justicia indio qué decidió bloquear el acceso a Sci-Hub en ese país.

¿Tuitear o no tuitear? Esa es la cuestión: una revisión sistemática sobre el uso de las redes sociales para aumentar el impacto de la investigación en salud

 

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“To tweet or not to tweet? This is the question”: A systematic review on the use of social media to increase the impact of health research (Preprint), Journal of Medical Internet Research, 10.2196/15607, (2019).

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Los investigadores en todas las disciplinas utilizan cada vez más las redes sociales para compartir sus publicaciones en Internet, llegando a diferentes audiencias. En los últimos años, se han desarrollado indicadores específicos del impacto en las redes sociales (por ejemplo, Altmetrics), para complementar los indicadores bibliométricos tradicionales (por ejemplo, conteo de citas, índice h). En la investigación en salud, no está claro si el impacto en las redes sociales también se traduce en impacto en la investigación.

El objetivo principal de este estudio fue revisar sistemáticamente la literatura sobre el impacto del uso de las redes sociales en la difusión de la investigación en salud. El objetivo secundario era evaluar la correlación entre Altmetrics y las métricas tradicionales basadas en citas.

Para ello se realizó una revisión sistemática para identificar estudios que evaluaron el uso de las redes sociales para difundir artículos publicados en revistas relacionadas con la salud. Se analizaron específicamente los estudios que describieron estudios experimentales o correlacionales que vinculan el uso de las redes sociales con los resultados relacionados con la bibliometría. Se realizaron búsquedas en las bases de datos Medline, Embase y CINHAL utilizando una estrategia de búsqueda predefinida (PROSPERO: CRD42017057709). Se realizó una selección de estudios independientes y duplicados y extracción de datos. Dada la heterogeneidad de los estudios incluidos, resumimos los hallazgos de forma narrativa.

Los resultados muestran que de un total de 18,624 citas recuperadas, se incluyeron 51 estudios: 7 (14%) ‘estudios de impacto’ (que respondieron al objetivo primario) y 44 (86%) ‘estudios correlacionales’ (que respondieron al objetivo secundario). Los estudios de impacto informaron resultados mixtos, pero sufrieron muchas limitaciones, incluido el uso de intervenciones de baja intensidad inadecuada y corta duración. La mayoría de los estudios correlacionales sugirieron una asociación positiva entre la bibliometría tradicional y las métricas de las redes sociales (por ejemplo, número de menciones) en la investigación en salud.

Conclusiones: Se identificó una evidencia sugestiva pero no concluyente sobre el impacto del uso de las redes sociales en el aumento del número de citas en la investigación en salud. Se necesitan más estudios mejor diseñados para evaluar mejor el vínculo causal entre el impacto en las redes sociales y la bibliometría. Ensayo clínico.

La estabilidad de las métricas de Twitter: un estudio sobre las menciones de publicaciones científicas en Twitter no disponibles

 

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Fang Z, Dudek J, Costas R. The Stability of Twitter Metrics: A Study on Unavailable Twitter Mentions of Scientific Publications. J Assoc Inf Sci Technol. 2020;115

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Este estudio investiga la estabilidad de los recuentos de publicaciones científicas en Twitter a lo largo del tiempo. Para esto, se realizó un análisis de los estados de disponibilidad de más de 2.6 millones de menciones en Twitter recibidas por las 1.154 publicaciones científicas más tuiteadas registradas por Altmetric.com hasta octubre de 2017.

Los resultados muestran que las menciones en Twitter para estas publicaciones altamente tuiteadas, sobre El 14,3% ya no estaba disponible en abril de 2019. La eliminación de los tweets por parte de los usuarios es la razón principal de la falta de disponibilidad, seguida de la suspensión y protección de las cuentas de usuario de Twitter. 

Este estudio propone dos medidas para describir las estructuras de difusión de publicaciones en Twitter: grado de originalidad (es decir, la proporción de tweets originales recibidos por un artículo) y Grado de concentración (es decir, el grado en que los retweets se concentran en un solo tweet original). Se observó que las métricas de Twitter de publicaciones con un Grado de originalidad relativamente bajo y un Grado de concentración relativamente alto corren un mayor riesgo de volverse inestables debido a la posible desaparición de sus menciones en Twitter. 

A la luz de estos resultados, se destaca la importancia de prestar atención al riesgo potencial de conteos inestables de Twitter, y la importancia de identificar las diferentes estructuras de difusión de Twitter cuando se estudian las métricas de Twitter de publicaciones científicas.

 

Un conjunto de datos de más de 140 millones de tuits sobre COVID-19 podría ayudar a representar la propagación y los efectos de la pandemia mundial de coronavirus.

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Este gráfico muestra los bigrams más comunes (dos palabras que aparecen juntas) en los tweets. (Crédito: Georgia State U.)

 

Banda, Juan M., Tekumalla, Ramya, Wang, Guanyu, Yu, Jingyuan, Liu, Tuo, Ding, Yuning, & Chowell, Gerardo. (2020). A Twitter Dataset of 150+ million tweets related to COVID-19 for open research (Version 4.0) [Data set]. Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.3738018

 

El trabajo es parte de una investigación que recopila y rastrea las conversaciones en las redes sociales para aclarar los patrones de movilidad durante los desastres naturales.

Juan Banda, profesor asistente de ciencias de la computación en la Universidad Estatal de Georgia, dirige el proyecto y trabaja con epidemiólogos y científicos de datos. Los investigadores actualizarán el conjunto de datos cada dos días y podrían tener implicaciones de gran alcance.

“En un escenario futuro, contar con estos datos permitirá a los investigadores estar mejor preparados y construir sistemas para detectar la transmisión comunitaria, e idear intervenciones para no estar en la situación que estamos ahora”, dice Juan Banda

 

El trabajo proporciona una visión única del brote, que incluye información sobre viajes, desplazamiento, diagnósticos, tratamiento y un registro histórico del momento.

“Este conjunto de datos”, dice Chowell, “permitirá a los investigadores investigar la propagación de información errónea relacionada con COVID-19, estudiar el cambio en los comportamientos y sentimientos de la población a medida que el virus se propaga en diferentes áreas geográficas y cuantificar los efectos de los esfuerzos de distanciamiento social y cambios en los patrones de movilidad humana en el transcurso de la pandemia “.

“Estos datos proporcionan otra visión del impacto de la pandemia”, dice Banda. “Si bien la mayoría de los esfuerzos se centran en las tasas de infección, las hospitalizaciones y el número de muertes por uso epidemiológico, nuestro conjunto de datos se puede utilizar para medir de dónde obtienen la información las personas (o la desinformación) y medir el sentimiento de las personas con respecto a las medidas que nuestro gobierno es tomar y más “.

¿Qué documentos citaron qué tweets? Un análisis empírico basado en datos de Scopus

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Haunschild, R. ;  Bornmann, R. Which papers cited which tweets? An empirical analysis based on Scopus data. ArXiv, 2020

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Muchos estudios altmetria analizan qué documentos se mencionaron con qué frecuencia en fuentes específicas de altmetrics. Para estudiar la potencial relevancia política de los tweets desde otra perspectiva, se investigó qué tweets fueron citados en los documentos. Si se citan muchos tweets en publicaciones, esto podría demostrar que los tweets tienen contenido sustancial y útil. En general, un número bastante bajo de tweets (n = 5506) fueron citados por menos de 3000 artículos. La mayoría de los tweets no parecen ser citados debido a la influencia cognitiva que podrían haber tenido en los estudios; más bien eran objetos de estudio. La mayoría de los documentos que citan tweets son de las áreas temáticas de Ciencias Sociales, Artes y Humanidades e Informática. La mayoría de los artículos citaban solo un tweet. Se encontraron hasta 55 tweets citados en un solo artículo. Esta investigación en curso no admite una alta relevancia de los tweets. Sin embargo, un análisis de contenido de los tweets y / o documentos podría llevar a una conclusión más detallada.

V Estudio sobre los usuarios de Facebook, Twitter e Instagram en España 2018

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V Estudio sobre los usuarios de Facebook, Twitter e Instagram en España 2019 (The Social Media Family)

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Informes anteriores

Como cada año The Social Media Family publica un informe sobre el comportamientos  de los usuarios de redes sociales. Para ello, los perfiles de las 50 ciudades más pobladas de España. Con este trabajo, pretende establecer un retrato robot de los usuarios de Facebook, Twitter e Instagram, especialmente en función de variables demográficas como la ciudad de residencia, el estado civil, la edad o el género. A continuación, se repasa algunos de los aspectos más destacados de dicho trabajo de investigación.

Si el informe de 2018 nos dejó cómo titular la pérdida de un millón de usuarios por parte de Facebook, en 2019 es Instagram quien toma el relevo con unos datos más que inquietantes: por un lado, sigue siendo la plataforma que más crece, con un incremento interanual de 2 millones de personas, pero no es menos cierto que dicha cifra es 20 puntos porcentuales inferior a la experimentada en 2018. Además, parece estar sufriendo un claro retroceso en las ciudades, donde apenas ha crecido un 0,9%.

Por su parte, Twitter mantiene en términos cuantitativos el mismo número de usuarios que en 2018, si bien incrementa ligeramente el porcentaje de éstos que pueden considerarse como activos (3,7%). Sin embargo, si nos centramos en el usuario urbanita – que al fin y al cabo es el protagonista de este informe- podemos apreciar cómo mientras la comunidad crecía un 2,13%, el número de usuarios activos caía un 4%.

Finalmente, y a pesar de que Facebook ha recuperado terreno frente a las cifras de 2018 (vuelve a los 24 millones de perfiles registrados), no es menos cierto que sus usuarios son cada vez más mayores, tal y como demuestra el hecho de que el 7% del total tengan más de 65 años.

A simple vista, podemos observar como Twitter es la única plataforma que se muestra atascada. Ya en la edición anterior del informe se incluyó un nuevo análisis que mostraba el lento declive de la red social frente a otras, aún así adelantamos que la cifra de usuarios activos en las 50 ciudades españolas más pobladas se ha incrementado un 2,13% en comparación con el año anterior.

FACEBOOK

Si nos atenemos a los datos específicos de las 50 ciudades españolas más pobladas, podemos apreciar que los perfiles de 18 a 39 años suponen el 42% del total. Si bien la brecha generacional no es tan pronunciada como en otras plataformas, ya que el 51% de los usuarios se sitúan en la franja entre 40 y 64 años.

Por último, destacar que Granada y Barcelona son las dos ciudades con mayor tasa de penetración entre la población de Facebook, mientras que San Cristóbal de la Laguna y Torrejón de Ardoz cierran el ranking.
INSTAGRAM

Los mismos resultados que veíamos en Facebook, aunque invertidos en la cabeza del ranking (ciudad con más penetración Barcelona seguida de Granada), los encontramos también al analizar Instagram. Por otro lado, son Dos Hermanas y Vitoria las dos últimas ciudades de las estudiadas que menos interés tienen por esta red social.

Por el contrario, Instagram se posiciona como red social para millennials. En ella, hasta el 66% de los usuarios tienen menos de 39 años, con una mayoría de mujeres entre sus usuarios.

 

TWITTER

En Twitter destacan Granada y Sevilla como ciudades con un mayor porcentaje de perfiles tuiteros entre las 50 más pobladas en España, mientras que Tarrasa y Hopitalet de Llobregat son las encargadas de cerrar el ranking.

En cuanto al género de usuarios, destacar el hecho de que dominan los perfiles sin identificar (un 41% del total), seguido por los masculinos (31%). Por último, subrayar que apenas el 0,13% de las cuentas analizadas (recordemos: 4,9 millones) están verificadas.

 

 

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Twitter no borra los mensajes eliminados por el usuario, ni tampoco los de cuentas cuentas desactivadas o suspendidas hace años

 

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Cuando borras un mensaje de Twitter, esperas que se borre y no se pueda recuperar nunca más. Pero según un artículo publicado por el investigador de seguridad Karan Saini, dice que encontró sus viejos mensajes de Twitter borrados de las carpetas de archivo de los destinatarios que pertenecían a las cuentas de Twitter que fueron borradas. Twitter permite a los remitentes borrar sus mensajes directos, pero los mensajes sólo se borran desde su extremo y no desde el del destinatario (y viceversa).

 

Twitter retiene mensajes directos durante años, incluyendo mensajes que usted y otros han borrado, pero también datos enviados a y desde cuentas que han sido desactivadas y suspendidas. Saini dijo que le preocupaba que los datos fueran retenidos por Twitter durante tanto tiempo.

ya que, Saini encontró mensajes de hace años en un archivo con sus datos obtenidos a través del sitio web de cuentas que ya no estaban en Twitter. También informó de un error similar, encontrado un año antes pero no revelado hasta ahora, que le permitía utilizar una API ya depreciada para recuperar mensajes directos incluso después de que un mensaje fuera eliminado tanto por el remitente como del destinatario – sin embargo, el error no era capaz de recuperar mensajes de cuentas suspendidas.

Los mensajes directos permiten a los usuarios “des-enviar” mensajes de la bandeja de entrada de otra persona, simplemente eliminándolos de la suya propia. Twitter cambió esto hace años, y ahora sólo permite a un usuario borrar mensajes de su cuenta. “Otros usuarios podrán entrar en la conversación y ver mensajes directos o conversaciones que un usuario haya borrado”, dice Twitter su página de ayuda. Twitter también dice en su política de privacidad que cualquier persona que quiera dejar el servicio puede tener su cuenta “desactivada y luego borrada”. Después de un período de gracia de 30 días, la cuenta desaparece, junto con sus datos. Pero esto no es así. En las pruebas llevadas a cabo, se pudieron recuperar mensajes directos de hace años, incluidos los mensajes antiguos que se habían perdido en cuentas suspendidas o eliminadas. Es decir, que al descargar los datos de la cuenta, es posible descargar todos los datos que Twitter almacena sobre cualquier persona.

Saini dice que se trata de un “error funcional” más que de un fallo de seguridad, pero argumenta que el error permite a cualquiera hacer un “bypass claro” de los mecanismos de Twitter para evitar el acceso a cuentas suspendidas o desactivadas.

Pero sobre todo el problema es que es una cuestión de privacidad, y un recordatorio de que “borrar” no significa borrar – especialmente con los mensajes directos. Esto puede exponer a los usuarios, en particular a los relatos de alto riesgo como periodistas y activistas, a las demandas de datos del gobierno.