El caso Cambridge Analytica, las toneladas de noticias falsas interfiriendo en los procesos electorales y los mensajes de odio enviados de forma masiva, han hecho que la confianza en Facebook no atraviese por su mejor momento.

Luchar contra las noticias falsas no sólo es complicado en el sentido tecnológico, puesto que la plataforma funciona en modo autoservicio, en el que prácticamente cualquier persona puede hacer una campaña publicitaria de cualquier índole y de forma anónima; también en el ámbito cultural, ya que muchas veces los usuarios descalifican información real por ir en contra de sus propias creencias.

Por ello, la plataforma decidió implementar un sistema de reputación de los usuarios para evaluar que tan confiables son y cómo califican las noticias y los contenidos que comparten. Dicho sistema, le permite a Facebook saber si una persona puede compartir contenido falso o, por el contrario, calificar como spam contenido legítimo porque no coincide con su ideología.

Así, cuando un usuario reporte un contenido, también será evaluado para saber qué tan confiable es la consigna.

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Esto le ayudaría a Facebook a establecer criterios que permitan reconocer el comportamiento de los usuarios ante los contenidos que comparten con el fin de evitar que un contenido legítimo deje de circular porque un grupo de personas con poca credibilidad lo ha calificado mal o a detener información falsa que ha sido compartida por usuarios con una calificación baja.

En una entrevista realizada con The Washington Post, Tessa Lyon, product manager de la compañía y a la vez encargada de combatir la desinformación digital, explicó que el sistema otorga una calificación a los usuarios que va de 0 a 1 dependiendo del grado de confiabilidad que tengan.

Si la gente sólo reportara lo falso, entonces el trabajo sería mucho más sencillo, ya que todo el tiempo los usuarios denuncian aquello con lo que no están de acuerdo”, explica Lyon en la entrevista.

No obstante, existe una gran opacidad al respecto, puesto que no queda claro cuál es el fin de la evaluación, qué elementos intervienen en la escala, ni quién tiene acceso a ella, ni con qué otros indicadores se cruzan para obtener información. Al parecer, se trata de una métrica que recopila el comportamiento de los usuarios y trata de estudiarlos, más que una batalla contra la desinformación.

Las críticas no se hicieron esperar, ya que Lyon se apresuró a decir que se encuentra lejos del sistema de credibilidad social que funciona en China. Dicho sistema recopila información del comportamiento digital de las personas, aunque también lo hace de sus cuentas bancarias, de la religión que profesa, de los socios comerciales y de múltiples factores que no han sido revelados.

La manera en la que funciona el sistema desarrollado por el gobierno chino es misteriosa, ya que no queda claro si se trata sólo de agencias gubernamentales o bien, si hay una colaboración entre plataformas privadas dedicadas al análisis de big data.

De acuerdo con la información disponible, el sistema crea un puntaje de reputación que premia o castiga a los ciudadanos de acuerdo con los estándares gubernamentales. Así, una persona con baja reputación no será admitida en los colegios de excelencia, tampoco se le permitirá viajar dentro o fuera de China, ni obtener ciertos puestos de trabajo o bien, la velocidad de acceso a la red puede ser disminuida.

Si bien el sistema de calificación de la reputación personal de Facebook funciona al reportar contenidos, no queda claro qué es lo que califica y de qué manera podría incidir sobre la vida digital de las personas. Al final, la confiabilidad de una persona no puede reducirse a un conjunto de algoritmos.

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