El estudio, publicado en la Misinformation Review de Harvard Kennedy School, examinó el efecto de etiquetar como "disputados" los tweets de Donald Trump que contenían afirmaciones falsas sobre fraude electoral. La investigación, liderada por John Blanchard, profesor asistente en la Universidad de Minnesota, Duluth, y Catherine Norris, profesora asociada en Swarthmore College, se basó en una muestra de 1,072 estadounidenses encuestados en diciembre de 2020.
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En el experimento, los participantes evaluaron cuatro tweets de Trump en una escala de veracidad del uno al siete. Se dividieron en dos grupos: uno expuesto a tweets sin etiquetas y otro a tweets con la etiqueta "disputado". Los resultados mostraron que los votantes de Trump, que inicialmente eran escépticos sobre las afirmaciones de fraude, tendían a calificar estas declaraciones como verdaderas cuando se les presentó la etiqueta "disputado". En contraste, las creencias de los votantes de Joe Biden no se vieron afectadas, y los votantes de terceros partidos o no votantes mostraron una ligera disminución en la creencia de las afirmaciones falsas.
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Los autores señalan que estas etiquetas pueden reforzar la desinformación entre los votantes de Trump más informados políticamente, un resultado que contradice la creencia de que las etiquetas de advertencia tendrían poco impacto en este grupo. El estudio plantea interrogantes sobre la eficacia de las etiquetas y los esfuerzos de verificación de hechos en redes sociales, especialmente en contextos polarizados.
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El contexto en el que se realizó el estudio también es significativo. Durante las elecciones de 2020, Twitter, ahora renombrado como X, etiquetaba algunos tweets con información errónea como "disputados". Desde entonces, la plataforma ha cambiado su enfoque, adoptando un sistema de "notas comunitarias" y una política más flexible en la moderación de contenido. Además, la percepción antagonista de los conservadores hacia la plataforma pudo haber influido en cómo interpretaron las etiquetas.
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Sin embargo, algunas limitaciones del estudio deben considerarse. La muestra de votantes de Trump inclusa en la investigación fue relativamente pequeña, lo cual limita la generalización de los resultados. Además, el estudio se llevó a cabo durante un período electoral altamente cargado, lo que pudo afectar las respuestas de los participantes.
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En conclusión, los hallazgos sugieren que las estrategias de etiquetado de contenido en redes sociales pueden no ser tan efectivas como se esperaba y, en algunos casos, pueden ser contraproducentes, especialmente entre los votantes más informados de Trump. Este estudio subraya la complejidad de combatir la desinformación en un entorno políticamente polarizado y pone de manifiesto la necesidad de continuar investigando para encontrar métodos más efectivos.