El artículo The spread of True and False news online, es un estudio hecho por los investigadores Soroush Vosoughi, Deb Roy, Sinan Aral, que describe su investigación alrededor del alcance que las noticias falsas y las noticias verdaderas tienen en internet, específicamente en la red social Twitter. Este interés surge al observar la incidencia de las noticias falsas en temas políticos y económicos, no solo desde la configuración de la opinión pública, sino también en el comportamiento de las inversiones y los ecos de la información en las variantes económicas.
Los investigadores describen las metodologías usadas para este estudio: se clasificaron dos grupos de noticias falsas y verdaderas, rastrearon el número de cascadas producidas por cada tipo de noticias, su profundidad, el año, la hora en que fueron posteadas y el tamaño. En el artículo es posible entender claramente la manera en que se produce y se mide una cascada, pues esta dinámica se construye gracias a los tweetts directos que se hace de una noticia y no desde los retweetts. El análisis arrojó que las noticias falsas tienen un alcance mucho más amplio que las noticias verdaderas.
Ahora bien, para comprender mejor este fenómeno, el estudio debió ampliar sus categorías a noticias sobre política, noticias sobre leyendas o rumores y noticias científicas, dado que son las temáticas que más alcance de circulación tienen sobre otras temáticas. Por otro lado, con el objetivo de observar de manera detallada el alcance de las noticias falsas, los investigadores compararon el comportamiento de los seguidores en Twitter, su capacidad de esparcir una noticia y el número de seguidores que visitan sus cuentas. Uno de los resultados arrojó que los usuarios que más postean noticias falsas tienen menos seguidores, sin embargo, permiten que las noticias falsas vayan más lejos y rápido, dado que estás noticias se retweettean y obtienen likes un 70% por encima de las noticias verdaderas.
Una de las explicaciones para este fenómeno se ha encontrado en la teoría de la decisión de Bayesian, que explica el por qué las noticias nuevas obtienen un volumen más alto de circulación, likes y retweetts, que las noticias verdaderas, pues no resultan tan novedosas como las falsas. Con el propósito de registar más detenidamente este comportamiento, los investigadores entrenaron a tres estudiantes del MIT para observar y recoger los resultados del algoritmo para la detección de rumores, diseñado por los mismos autores del artículo. Los resultados de este estudio arrojaron casi los mismos resultados del primer análisis, pero en esta ocasión, su descubrimiento fue que la velocidad, profundidad, alcance y popularidad de las noticias falsas no depende de los bots, sino que estas variantes están más relacionadas con el comportamiento de los usuarios.
Así pues, este artículo cierra concluyendo que los usuarios presentan un comportamiento altamente emocional al momento de twittear o producir cascadas de noticias. Los usuarios buscan ciertas emociones y la sensación de que algo es novedoso. Las noticias más posteadas están relacionadas con ataques terroristas, desastres naturales, inversiones en negocios y elecciones presidenciales, dado que resultan de interés común y son más persuasivas.