Desinformación en redes sociales: ¿compartimentos estancos o espacios dialécticos? El caso Luther King, Quim Torra y El Confidencial

Este artículo examina la difusión de una desinformación publicada por el diario digital El Confidencial en un contexto políticamente polarizado y analiza su comportamiento en la conversación digital en Twitter. La noticia seleccionada relaciona unas palabras pronunciadas por el presidente de la Generalitat de Cataluña, Quim Torra, en uno de sus discursos oficiales, y la respuesta del instituto creado en honor al activista por los derechos civiles Luther King. Esta investigación tiene como objetivo estudiar la influencia de las relaciones virtuales ideológicamente mediadas a la hora de determinar la exposición a determinada información. El estudio empírico aplica técnicas de análisis de datos masivos en redes sociales, capturados y elaborados a partir de la herramienta Twitter Capture and Analysis Toolset (DMI-TCAT) y aplicando el algoritmo Louvain Multinivell. Se consigue así conocer cómo la información incorrecta y las correcciones posteriores se difunden de manera desigual en una red altamente politizada, en la que diferentes grupos de usuarios están expuestos a diferente información. Se analizan 27.648 actores y 76.815 conexiones. Además, se discute la utilidad de la Red Social y el Ánalisis de Big Data en la detección de propagación de noticias falsas y su eventual mitigación. This article examines the diffusion of misinformation published by the digita newspaper El Confidencial in a politically polarized context, analysing its behaviour in the digital conversation. The selected news relates some words pronounced by the president of the Generalitat of Catalonia, Quim Torra, in one of his official speeches, as well as the answer given by the Institute created in honour of the civil rights activist Martin Luther King. The purpose of this research is to take the aforementioned news story as a reference to study the influence of the ideologically mediated virtual relationships when terminating exposure to certain information. The case study employs techniques of massive data analysis in social networks, captured and elaborated using the tool Twitter Capture and Analysis Toolset (DMI-TCAT) and applying the algorithm Louvain Multinivell. It is thus possible to know how incorrect information and subsequent corrections are spread unevenly throughout a highly politicized network, in which different groups of users are exposed to different information. 27,648 actors and 76,815 connections were analyzed. In addition, the article discusses the utility of the Social Network and the Big Data Analysis in the detection of propagation of fake news and its eventual mitigation.