Investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) analizan los patrones emocionales que generan la desinformación relativa a la DANA en las redes sociales.
Las redes sociales apelan a las emociones humanas, especialmente en momentos de crisis y cuando la desinformación está presente en grandes cantidades. Las reacciones de los usuarios varían según la red social en la que se encuentren, ya que cada plataforma activa diferentes procesos cognitivos y sensoriales, lo que da lugar a un paradigma emocional distinto.
Un estudio dirigido por investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) ha identificado un fenómeno poco explorado: redes sociales diferentes, emociones diferentes. Tras analizar cientos de mensajes en X (antes Twitter) y TikTok, los investigadores concluyeron que la desinformación sobre la dana en X se asocia principalmente con tristeza y miedo, mientras que en TikTok se correlaciona con ira y asco.
«En X, dado que predominan los contenidos textuales, los usuarios deben interpretar la información, lo que genera una respuesta emocional más introspectiva. En esta plataforma, las narrativas tienden a enfocarse en tragedias y hechos negativos de manera pausada, lo que desencadena sentimientos de tristeza y miedo. Por otro lado, TikTok, al incorporar elementos visuales y auditivos, ofrece una experiencia multisensorial que provoca respuestas inmediatas y más intensas», explican los investigadores de la UPV, Paolo Rosso e Iván Arcos. Estos han llegado a la conclusión de que las emociones reactivas y viscerales que genera TikTok se centran principalmente en la ira y el disgusto.
Estas son algunas de las conclusiones del estudio «Patrones emocionales divergentes en la desinformación en las redes sociales. Un análisis de tweets y tiktoks sobre la DANA en Valencia», dirigido por los investigadores Iván Arcos y Paolo Rosso de la UPV, junto con Ramón Salaverría de la Escuela de Comunicación de la Universidad de Navarra.
Polarización emocional
Los elementos como la música dramática, las variaciones tonales y los efectos visuales de TikTok funcionan como catalizadores que disparan emociones menos reflexivas. Además, el público de TikTok, acostumbrado a contenidos dinámicos y de rápida sucesión, tiende a procesar la información de manera más inmediata, lo que contribuye a la polarización emocional frente a la desinformación. Así lo concluyen Rosso y Arcos, quienes desarrollan su investigación en el centro PRHLT de la UPV.
El estudio, realizado en el marco del Observatorio Ibérico de Medios Digitales y presentado en la Conferencia de Inteligencia Artificial ICAART-2025, se centra en la difusión de desinformación durante la dana que afectó Valencia el 29 de octubre de 2023. Se analizaron los patrones emocionales y lingüísticos de 650 publicaciones en X y TikTok.
Estrategia deliberada
El informe refuerza la conclusión de que apelar a las emociones es una estrategia deliberada y recurrente en los mensajes engañosos. Asimismo, el análisis lingüístico de los mensajes muestra que los contenidos confiables utilizan un lenguaje articulado, mientras que los mensajes falsos emplean negaciones, anécdotas personales o referencias familiares para legitimar sus afirmaciones mediante testimonios directos, lo que les da un aire de credibilidad.
Palabras clave
En el análisis de los mensajes en redes sociales se utilizaron palabras clave asociadas a la dana. Algunas de las más frecuentes fueron ‘conspiración’, ‘fallecidos ocultación’, ‘engaño’, ‘manipulación’, ‘mentiras’, ‘Bonaire cementerio’, ‘ayuda rechazada’ o ‘provocada presas’.
Los audios de las publicaciones en TikTok también fueron analizados, revelando patrones distintos: los audios confiables suelen tener tonos brillantes y narraciones más monótonas, lo que genera mayor claridad y credibilidad. En contraste, los mensajes desinformativos empleaban variaciones tonales, mayor profundidad emocional y efectos musicales para alterar la percepción del público.
Ante el aumento de la desinformación en las redes sociales, los investigadores sugieren el uso de inteligencia artificial para asistir a las plataformas en la verificación de contenidos. Estos sistemas podrían analizar miles de publicaciones de forma automática, identificar patrones típicos de desinformación y alertar a los moderadores. Además, podrían advertir a los usuarios sobre la posible falsedad de algunas publicaciones, contribuyendo así a reducir la difusión de información engañosa.
