Las agencias de verificación frente a la desinformación: las elecciones de EE. UU. (3N) como estudio de caso

Abstract

El asalto al Capitolio tras las elecciones en EE. UU. (3N) ha reabierto el debate sobre el peligro que supone la normalización de la mentira como técnica propagandística en la política. Si bien antes la prensa escrita y la televisión hacían de intermediarios para mostrar las campañas de los líderes políticos, ahora las redes sociales permiten la comunicación directa con la ciudadanía. Así, Donald Trump, el expresidente de la primera potencia económica mundial, apeló directamente al pueblo norteamericano en Twitter y utilizó las noticias falsas (fake news, según la terminología inglesa) para intentar deslegitimar las elecciones presidenciales por presunto ‘fraude electoral’ e influir en la decisión de los votantes. En este contexto, los proyectos de verificación de datos o fact-checking han tenido un papel esencial como técnica destinada a la verificación del discurso político. El objetivo principal de este estudio es analizar la desinformación provocada por Donald Trump en Twitter durante las elecciones estadounidenses de 2020. La metodología combina un análisis de contenido cuantitativo-cualitativo de enfoque comparado, focalizado en las cuentas de Twitter de dos agencias de fact-checking, Politifact y Snopes, al que se suma un panel de expertos dirigido a académicos vinculados al sector de la comunicación política. Se pretende determinar si el tratamiento y la cobertura sobre este líder se ha basado, en su mayoría, en informaciones falsas y cuál es el papel de los verificadores de datos o fact-checkers con respecto a los mensajes políticos. Los resultados evidencian una relación significativa entre el uso estratégico y habitual de la mentira por parte de Trump y la verificación de las agencias durante el periodo electoral. Además, se compara el tratamiento que realizan ambas agencias, existiendo diferencias en la cantidad de informaciones verificadas por Politifact con respecto a Snopes, con un dato menor. Destaca así la importancia de profundizar en las consecuencias de las noticias falsas y los proyectos de fact-checking en las redes sociales.

The assault on the Capitol after the US elections (3N) has reopened the debate on the danger of normalizing lies as a propaganda technique in politics. (3N) has reopened the debate on the danger posed by the normalization of lies as a propaganda technique in politics. While in the past the written press and television acted as intermediaries to show the campaigns of political leaders, now social networks allow direct communication with citizens. Thus, Donald Trump, the former president of the world's leading economic power, appealed directly to the American people on Twitter and used fake news to try to delegitimize the presidential elections for alleged 'electoral fraud' and influence voters' decisions. In this context, fact-checking projects have played an essential role as a technique for the verification of political discourse. The main objective of this study is to analyze the disinformation provoked by Donald Trump on Twitter during the 2020 US elections. The methodology combines a quantitative-qualitative content analysis with a comparative approach, focused on the Twitter accounts of two fact-checking agencies, Politifact and Snopes, together with an expert panel of academics linked to the political communication sector. The aim is to determine whether the treatment and coverage of this leader has been based, for the most part, on false information and what is the role of fact-checkers with respect to political messages. The results show a significant relationship between Trump's strategic and habitual use of lies and the verification of agencies during the election period. In addition, the treatment carried out by both agencies is compared, with differences in the amount of information verified by Politifact with respect to Snopes, with a lower figure. This highlights the importance of delving deeper into the consequences of fake news and fact-checking projects in social networks.