SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.33Uso de las redes sociales como medio para “socializar la ciencia”Mediación y competencia informativa durante la pandemia de COVID-19: ¿una posible relación? índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Articulo

Indicadores

  • No hay articulos citadosCitado por SciELO

Links relacionados

  • No hay articulos similaresSimilares en SciELO

Compartir


Revista Cubana de Información en Ciencias de la Salud

versión On-line ISSN 2307-2113

Rev. cuba. inf. cienc. salud vol.33  La Habana  2022  Epub 01-Ago-2022

 

Ciencias de la Información y COVID-19

Publicación de noticias falsas durante la pandemia de COVID-19 en el Perú

Publication of fake news during the COVID-19 pandemic in Peru

0000-0001-7394-6284Carlos H. Contreras-Pizarro1  *  , 0000-0003-0608-9969Alicia Jimena Maza Olivares2  , 0000-0002-4150-6337Yajayra Luz Basilio Flores2  , 0000-0003-0811-200XRubén Valle3 

1Sociedad Científica de San Fernando. Lima, Perú.

2Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú.

3Universidad de San Martín de Porres. Facultad de Medicina Humana, Instituto de Investigación, Centro de Investigación en Epidemiología Clínica y Medicina Basada en Evidencias. Lima, Perú.

RESUMEN

El objetivo del estudio fue caracterizar las noticias identificadas como falsas por las instituciones del Poder Ejecutivo del Estado peruano, entre el 1o de febrero y el 4 de junio de 2020. Se revisaron las redes sociales Facebook y Twitter de la Presidencia de la República, del Consejo de Ministros y de los 18 ministerios. Se encontraron 72 noticias identificadas como falsas y el tipo más frecuente de falsificación fue la suplantación (51,4 %). El 41,7 % y 30,6 % de las noticias falsas fueron de temas económicos y sociales respectivamente. El Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social y el Ministerio de Educación fueron las instituciones más plagiadas y, a su vez, las que más desmintieron noticias falsas. En este escenario resulta necesario fortalecer los sistemas de detección y respuesta de noticias falsas de las instituciones del Estado, así como educar a la población en valorar la fuente de información que revisa en redes sociales.

Palabras-clave: infecciones por COVID-19; red social; noticia falsa; Perú; pandemias

ABSTRACT

The objective of this study was to describe the news identified as false by the executive power of the Peruvian State from February 1 to June 4, 2020. This study reviewed the Facebook and Twitter social networks of the Presidency and Council of Ministers, and those of 18 ministries. Seventy-two news identified as false were found and the most frequent type of falsification was impersonation (51.4%). 41.7% and 30.6% of fake news were about economic and social issues, respectively. The Ministry of Development and Social Inclusion and the Ministry of Education were the most plagiarized institutions, and consecutively, the ones that denied false news the most. In this scenario, it is necessary to strengthen the false news detection and response systems of state institutions, as well as to educate the population in valuing the source of information they review on social networks.

Key words: COVID-19 infections; social network; fake news; Peru; pandemics

Introducción

Las noticias falsas (en inglés: fake news) se definen como la presentación deliberada de afirmaciones no verídicas o engañosas, a modo de noticias que aparentan ser reales.1,2 Aunque estas noticias pueden ser elaboradas solo por entretenimiento, la mayoría busca alentar un movimiento social, político o económico, o desacreditar o apoyar a una persona pública.3

Las noticias falsas pueden influir en la criterio de las masas y crear inseguridad, sospecha y desestabilización social.1,2,3 Su producción ha aumentado en los últimos años por la radicalización de la opinión pública que favorece la difusión de contenidos no suficientemente contrastados2 y por el crecimiento del número de usuarios en redes sociales, donde se da una libre, rápida y masiva divulgación de información no necesariamente real.2,4

Por su repercusión a nivel social, se ha señalado que las noticias falsas representan una amenaza para el orden informativo que debe existir en toda sociedad.5 Algunas medidas tomadas para disminuir su impacto incluyen la capacitación de personas para su identificación y la creación de sistemas electrónicos que automatizan su detección.2,6 A pesar de esto, continúan produciéndose en diferentes áreas de interés público y aumentan en contextos de convulsiones sociales o emergencias.7,8

La pandemia del virus SARS-CoV-2 (COVID-19) es la primera emergencia sanitaria que ocurre en un contexto de uso generalizado de redes sociales e Internet y también ha sido tema de noticias falsas.9 Si bien estos canales permiten la rápida comunicación entre organismos internacionales y de las agencias sanitarias con la población, también favorecen la difusión de noticias falsas. Así, el director general de la Organización Mundial de la Salud, Tedros Adhanom Ghebreyesus, declaró que existía una epidemia paralela de desinformación en redes sociales y otros medios de comunicación.10 En efecto, un estudio realizado en España entre marzo y abril del 2020 detectó 132 (43,4 %) noticias falsas publicadas en Facebook, Twitter y WhatsApp.7

En el Perú, muchas de las medidas económicas, políticas y de salud implementadas por el gobierno ante la pandemia de COVID-19 fueron difundidas por sus canales oficiales de comunicación, incluidas las redes sociales. No obstante, también se han publicado noticias con contenido falso.11 Ante este escenario, la respuesta del gobierno de Perú ha sido el desmentir las noticias identificadas como tal por sus canales oficiales de comunicación.11,12

Considerando los efectos que las noticias falsas pueden generar en la población en un período de emergencia sanitaria,13) el objetivo del presente estudio fue caracterizar las noticias identificadas como falsas por las instituciones del Poder Ejecutivo del Estado peruano, entre el 1o de febrero y el 4 de junio de 2020.

Métodos

Estudio descriptivo que analizó las noticias identificadas como falsas en las redes sociales Facebook y Twitter de las entidades del Poder Ejecutivo del Estado peruano (Presidencia de la República del Perú, Presidencia del Consejo de Ministros y 18 ministerios), desde el 1o de febrero hasta el 4 de junio de 2020. Se analizaron estas redes por ser canales ampliamente usados por la población para obtener información. Se consideraron falsas todas las noticias que tenían una imagen con el rótulo de “FALSO”, y que incluían o no una nota aclaratoria. Este método de identificación de noticias falsas, usado internacionalmente por los medios de comunicación, ha contribuido a un buen control de la información.14 Se excluyeron las noticias no explícitamente caracterizadas como falsas y las que no provenían de las redes sociales de las instituciones del Estado peruano. Además, se eliminaron las noticias falsas duplicadas y conservaron las de mayor antigüedad.

Las noticias identificadas como falsas se evaluaron por tema (economía, educación, social, salud y política), tipo de falsificación institucional (suplantada: la información simula provenir de alguna de las entidades oficiales; mencionada: al interior de la noticia se nombra alguna de las entidades; indirecta: al interior de la noticia se presenta información que hace alusión a alguna de la entidades),15,16 red social (Facebook o Twitter), tiempo transcurrido entre la publicación de la noticia falsa y la noticia que la desmintió, institución y número de veces que fue compartida. Además, se identificó la red social donde cada una de las noticias falsas fue publicada: Facebook, Twitter, Instagram, WhatsApp, SMS y página web, así como la institución que fue plagiada. La asignación de los valores a las variables se realizó de forma individual por 3 autores (CHCP, AJMO y YLBF), con el uso de los mismos criterios de categorización. Las dudas surgidas en este proceso fueron resueltas de manera conjunta entre los tres autores.

El análisis estadístico se efectuó mediante el cálculo de porcentajes para las variables categóricas y de medidas de tendencia central y de dispersión para las variables cuantitativas con el programa Stata Statistical Software (STATA) v. 14.0.

Resultados

Identificación de noticias falsas

Setenta y dos noticias fueron identificadas como falsas por instituciones del Estado peruano en las redes sociales Facebook y Twitter entre el 1o de febrero y el 4 de junio de 2020. No se encontraron publicaciones que desmintieran noticias entre el 1o de febrero y el 8 de marzo La primera noticia identificada como falsa fue publicada el 9 de marzo del 2020. Las noticias fueron mayormente sobre un tema económico (41,7 %) o social (30,6 %) y, en menor medida, de educación (12,5 %), política (12,5 %) y salud (2,8 %). El tipo de falsificación fue de suplantación, en un 51,4 %, e indirectas y mencionadas en un 25 % y 22,2 %, respectivamente. Solo una noticia falsa no pudo ser categorizada según esta clasificación por no aludir a ninguna de las instituciones del Estado. La distribución de las noticias identificadas como falsas por tema y semana epidemiológica se muestra en la figura 1.

Fuente: Páginas oficiales de las instituciones del Poder Ejecutivo del Perú en Facebook y Twitter.

Fig. 1 Publicación de noticias identificadas como falsas por tema y semana epidemiológica (1o de febrero al 4 de junio de 2020). 

No fue posible conocer el medio original de publicación del 38,9 % de las noticias falsas. Del grupo restante, un 25 % provenía de WhatsApp, un 19,4 % de Facebook y de SMS (en inglés: Short Message Service), un 11,1 %; en menor cantidad, provenían de Instagram (5,6 %), páginas web (5,6 %) y Twitter (1,4 %).

Instituciones plagiadas

La identidad institucional de 11 de los 18 ministerios, la Presidencia del Consejo de Ministros y la Presidencia de la República del Perú fue falsificada. El Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social (34,7 %), el Ministerio de Educación (13,9 %) y el Ministerio de Salud (11,1 %) fueron las instituciones que más frecuentemente identificaron noticias falsas en Facebook (75 %) y Twitter (25 %). Las instituciones más frecuentemente plagiadas fueron el Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social (30,8 %), el Ministerio de Educación (14,1 %), Ministerio de Salud (11,5 %) y el Ministerio del Interior (10,3 %) (tabla 1).

Tabla 1 Distribución de noticias falsas y desmentidas por entidades del Poder Ejecutivo del Estado peruano entre el 1o de febrero y el 4 de junio de 2020 

Institución Noticia falsa Noticia desmentida
n** % N %
Ministerio de Desarrollo y de Inclusión Social 24 30,8 25 34,7
Ministerio de Educación 11 14,1 10 13,9
Ministerio del Interior 8 10,3 6 8,3
Ministerio de Salud 9 11,5 8 11,1
Ministerio de Economía y Finanzas 4 5,1 4 5,6
Ministerio de Agricultura y Riego 4 5,1 3 4,2
Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo 4 5,1 4 5,6
Presidencia de la República del Perú* 4 5,1 4 5,6
Ministerio de Defensa 4 5,1 3 4,2
Ministerio de Justicia y Derechos Humanos 3 3,8 2 2,8
Ministerio de Transportes y Comunicaciones 2 2,6 2 2,8
Ministerio de la Mujer y Poblaciones Vulnerables 0 0,0 1 1,4
Otros*** 1 1,3 0 0,0
*Incluye la Presidencia del Consejo de Ministros
** Respuesta de opción múltiple
*** Caso no clasificable

Fuente: Facebook y Twitter oficiales de las instituciones del Poder Ejecutivo del Perú.

Tiempo entre la publicación de la noticia falsa y la corrección

Las fechas de publicación de las noticias falsas fueron halladas solo en 17 casos (26,1 %), mientras que las de las noticias que las desmentían fueron encontradas en todos los casos. La diferencia entre ambas fechas estuvo entre cero y siete días, y 14 de las 17 noticias (82,4 %) se publicaron dentro de los primeros dos días.

Número de veces que fueron compartidas

Para el 13 de octubre de 2020, las 72 noticias identificadas como falsas fueron compartidas 51 768 veces, con una mediana de 369 comparticiones por cada noticia. Las noticias económicas fueron las más compartidas (21 118 veces), seguidas por las del área social (14 710 veces), de educación (13 422 veces), política (1822 veces) y salud (696 veces). Las comparticiones de las noticias identificadas como falsas por tema y semana epidemiológica se muestran en la figura 2.

Fuente: Páginas oficiales de las instituciones del Poder Ejecutivo del Perú en Facebook y Twitter.

Fig. 2 Número de veces en que se compartieron noticias identificadas como falsas, por tema y semana epidemiológica, entre el 1o de febrero y el 4 de junio de 2020. 

Discusión

El presente trabajo caracterizó las noticias identificadas como falsas por instituciones del Poder Ejecutivo del Perú. Se observó que no se desmintieron noticias falsas entre el 1o de febrero y el 8 de marzo de 2020, y que la primera noticia desmentida tuvo lugar cuatro días después del reporte del caso índice (primer caso) en el Perú (5 de marzo).17

El hecho de que no se hayan desmentido noticias falsas antes, sugiere que posiblemente los sistemas de detección de estas noticias recién se activaron con la llegada del COVID-19 al Perú. La opción de que estas noticias se hayan producido después del primer caso no puede ser determinada con nuestros datos.

Los contenidos de las noticias falsas fueron sobre temas de salud, economía, sociedad, entre otros, que podrían afectar el bienestar de la población. Por ello, el Ministerio de Justicia y Derechos Humanos publicó el 8 de abril la norma que penaba la creación y difusión de noticias falsas,18 con lo cual el Perú se convirtió en el primer país de América Latina en penalizar este fenómeno.11

La identificación de noticias falsas depende significativamente de la metodología que se utilice. Por ejemplo, mientras este trabajo identificó ocho noticias falsas de salud en un período de 125 días, un segundo estudio encontró 37 noticias falsas en la misma área, publicadas en los primeros 19 días tras la llegada de la pandemia de COVID-19 al Perú.12 Las diferencias encontradas se deben a que este estudio solo valoró las noticias publicadas por el Ministerio de Salud, mientras que el otro buscó noticias identificadas como falsas en las páginas de Facebook de las Direcciones Regionales de Salud, Direcciones de Redes Integradas de Salud y Gobiernos regionales. Esto, además, sugiere que existen noticias falsas que se producen en diferentes regiones del país y que, por lo tanto, un sistema eficiente de detección de noticias falsas debe ser integral y descentralizado.

Los resultados de este estudio también difieren de los hallazgos de las agencias especializadas en la detección de noticias falsas. Por ejemplo, la plataforma Latam Chequea Coronavirus, repositorio regional para la verificación de información creado en 2014,19 muestra que en el Perú se publicaron 46 noticias falsas en el período comprendido entre el 14 de marzo y el 3 de junio.20 De ellas, solo tres tenían un contenido en común con las noticias detectadas en este trabajo. La diferencia muy probablemente se deba a que la agencia valoró el total de noticias falsas independientemente de su contenido, mientras que este estudio solo valoró las noticias identificadas como falsas por las instituciones del Estado peruano, las cuales fueron aquellas cuya temática estuvo directamente relacionada con el campo de acción de dichas instituciones (por ejemplo, noticias de economía identificadas por el Ministerio de Economía y Finanzas).

El estudio presenta algunas limitaciones que deben ser valoradas. La fecha de publicación de las noticias falsas no se pudo conocer en la mayoría de casos debido a que no se encontró dicho dato en las publicaciones que las desmentían. Por ello, no se pudo medir la diferencia de tiempo transcurrido entre la noticia falsa y la que la desmentía en la mayoría de casos, lo que pudo haber servido como un indicador de velocidad de respuesta por parte de las instituciones del Estado. Las veces que la noticia falsa fue compartida en redes sociales u otros medios de comunicación no pudo ser medida certeramente dado que una misma noticia fue publicada en varios medios. Esta información pudo haber servido como indicador de visualización de contenidos falsos por los usuarios. Finalmente, el estudio solo incluyó las noticias identificadas como falsas por instituciones del Estado peruano y no otras de interés público identificadas como falsas por instituciones como universidades u hospitales.

Conclusiones

En resumen, el estudio encontró 72 noticias identificadas como falsas por instituciones del Poder Ejecutivo del Estado peruano entre el 1o de febrero y el 4 de junio de 2020. Estas fueron mayormente de temas económicos y sociales; el tipo de falsificación más frecuente fue la suplantación. El Ministerio de Desarrollo y de Inclusión Social y el Ministerio de Educación fueron las instituciones más plagiadas y, a su vez, las instituciones que más desmintieron noticias falsas.

Es necesario implementar o fortalecer los sistemas de detección y respuesta ante noticias falsas, así como educar a la población en valorar las fuentes de información que utilizan para la toma de decisiones. Futuros estudios deben evaluar la visualización de noticias desmentidas en redes sociales, así como las reacciones, comentarios, comparticiones, entre otras variables, para conocer el comportamiento de los usuarios ante este fenómeno.

Referencias bibliográficas

1.  Gelfert A. Fake news: a definition. Informal Log. 2018;38(1):84-117. DOI: https://www.10.22329/il.v38i1.50681.  [ Links ]

2.  López Borrull A, Vives Gràcia J, Badell JI. Fake news, threat or opportunity for information professionals? Prof la Inf. 2018 [acceso 01/11/2020];27(6). Disponible en: https://www.profesionaldelainformacion.com/contenidos/2018/nov/17.pdf2.  [ Links ]

3.  Allcott H, Gentzkow M. Social media and fake news in the 2016 election. J Econ Perspect. 2017;31(2):211-36. DOI: https://www.10.1257/jep.31.2.2113.  [ Links ]

4.  Gottfried J, Shearer E. News use across social media platforms 2016. Pew Research Center. 2016 [acceso 26/07/2020]. Disponible en: https://www.journalism.org/2016/05/26/news-use-across-social-media-platforms-2016/4.  [ Links ]

5.  Carlson M. Fake news as and informational moral panic: the symbolic deviancy of social media during the 2016 US presidential election. Information, Communication & Society. 2018;23(3):317-473. DOI: https://www.10.1080/1369118X.2018.15059345.  [ Links ]

6.  Vizoso Á, Vázquez Herrero J. View o fact-checking platforms in Spanish. Features, organisation and method. Communication & Society. 2019;32(1):127-44. DOI: https://www.10.15581/003.32.1.127-1446.  [ Links ]

7.  Salaverría R, Buslón N, López Pan F, León B, López Goñi I, Erviti MC. Desinformación en tiempos de pandemia: tipología de los bulos sobre la COVID-19. El profesional de la información. 2020;29(3):e290315. DOI: https://www.10.3145/epi.2020.may.157.  [ Links ]

8.  Kouzy R, Abi Jaoude J, Kraitem A, El Alam MB, Karam B, Adib E, et al. Coronavirus goes viral: quantifying the COVID-19 misinformation epidemic on Twitter. Cureus. 2020;12(3). DOI: https://www.10.7759/cureus.72558.  [ Links ]

9.  Habersaat KB, Betsch C, Danchin M, Sunstein CR, Böhm R, Falk A, et al. Ten considerations for effectively managing the COVID-19 transition. Nat Hum Behav. 2020;4(7):677-87. DOI: https://www.10.1038/s41562-020-0906-x.9.  [ Links ]

10.  Zarocostas J. How to fight an infodemic. Lancet. 2020;395(10225):676. DOI: https://www.10.1016/S0140-6736(20)30461-X10.  [ Links ]

11.  Álvarez Risco A, Mejía CR, Delgado Zegarra J, del Águila Arcentales S, Arce Esquivel A, Valladares Garrido MJ, et al. The Peru approach against the COVID-19 infodemic: insights and strategies. Am J Trop Med Hyg. 2020;103(2):583-6. DOI: https://www.10.4269/ajtmh.20-053611.  [ Links ]

12.  Arroyo Hernández H, Quijano Escate R, Clavo M. Análisis de las respuestas a rumores sobre COVID-19 en Perú. Rev. Cuba. Inf. Cienc. Salud. 2020 [acceso 26/07/2020];31(3). Disponible en: http://www.scielo.sld.cu/pdf/ics/v31n3/2307-2113-ics-31-03-e1579.pdf12.  [ Links ]

13.  Ahinkorah BO, Ameyaw EK, Hagan JE, Seidu A-A, Schack T. Rising above misinformation or fake news in Africa: another strategy to control COVID-19 spread. Frontiers in Communication. 2020;5(45). DOI: https://www.10.3389/fcomm.2020.0004513.  [ Links ]

14.  Yusof ANM, Muuti MZ, Ariffin LA, Tan MKM. Sharing information on COVID-19: the ethical challenges in the Malaysian setting. Asian Bioeth Rev. 2020;12(3):349-61. DOI: https://www.10.1007/s41649-020-00132-414.  [ Links ]

15.  IFJ. ¿Qué son las fake news?: Guía para combatir la desinformación en la era de la posverdad; 2018 [acceso 07/12/2020]. Disponible en: https://www.ifj.org/es/donde/america-latina-y-el-caribe/fip-america-latina.html?resource=22815.  [ Links ]

16.  ASALE, RAE. Diccionario de la lengua española. Edición del Tricentenario. [acceso 07/12/2020]. Disponible en: https://www.dle.rae.es/16.  [ Links ]

17.  MINSA. Alerta epidemiológica ante la presencia de casos confirmados de COVID-19 en el Perú. Alerta epidemiológica: AE-011-2020. Perú: DGE; 2020.Disponible en: https://www.dge.gob.pe/portal/docs/alertas/2020/AE011.pdf17.  [ Links ]

18.  Ministerio de Justicia. Lima: MINJUS; 2020 [acceso 29/01/2021]. Disponible en: Disponible en: https://www.twitter.com/MinjusDH_Peru/status/1247871817815150592?s=20 18.  [ Links ]

19.  Ramón Vegas X, Mauri Ríos M, Rodríguez Martínez R. Redes sociales y plataformas de fact-checking contra la desinformación sobre la COVID-19. Hipertext.net. 2020(21):79-92. DOI: https://www.10.31009/hipertext.net.2020.i21.0719.  [ Links ]

20.  Chequeado. Coronavirus. Buenos Aires: LatamChequea. 2020 [acceso: 18/11/2020]. Disponible en: https://www.chequeado.com/latamcoronavirus/20.  . [ Links ]

Recibido: 22 de Abril de 2021; Aprobado: 05 de Octubre de 2021

*Autor para la correspondencia: carlos.contreras2@unmsm.edu.pe

Los autores declaran que no existe conflicto de intereses.

Análisis formal: Rubén Valle.

Supervisión: Rubén Valle.

Conceptualización: Carlos H. Contreras-Pizarro.

Curación de datos: Carlos H. Contreras-Pizarro, Alicia Jimena Maza Olivares, Yajayra Luz Basilio Flores.

Investigación: Carlos H. Contreras-Pizarro, Alicia Jimena Maza Olivares, Yajayra Luz Basilio Flores.

Metodología: Carlos H. Contreras-Pizarro, Alicia Jimena Maza Olivares.

Administración del proyecto: Carlos H. Contreras-Pizarro.

Supervisión: Carlos H. Contreras-Pizarro.

Visualización: Carlos H. Contreras-Pizarro, Alicia Jimena Maza Olivares.

Redacción -borrador original: Carlos H. Contreras-Pizarro, Alicia Jimena Maza Olivares, Yajayra Luz Basilio Flores.

Redacción -revisión y edición: Carlos H. Contreras-Pizarro, Alicia Jimena Maza Olivares, Yajayra Luz Basilio Flores, Rubén Valle.

Creative Commons License