El efecto multiplicador de las redes sociales en la generación de inteligencia redes sociales en la generación de la inteligencia

FRANCISCO RANGEL La generación de inteligencia a partir de las redes sociales no debe ser ajena a estos efectos multiplicadores.

La posibilidad de generar inteligencia a partir de fuentes abiertas (OSSINT) no es algo nuevo, pero sí que se ha visto favorecido con la proliferación de las redes sociales, y lo que se conoce como social big data. Ya en otro artículo hablé de los sesgos que se pueden producir cuando se generan conclusiones basadas en big data, especialmente el que nos permite confirmar cualquier hipótesis que lancemos. Aquí vamos a ver una serie de efectos distorsionadores que hacen de las redes sociales un instrumento delicado a la hora de generar inteligencia. Concretamente:

  • El efecto eco, que se produce por la compartición reiterada de un contenido o información. Este efecto puede tener la doble consecuencia de otorgar mayor trascendencia a cierta información de la que realmente tiene, simplemente porque es compartida por mucha gente, o muchas veces, así como puede hacer que un rumor, una información incompleta o incluso un bulo, pueda percibirse como real y en cierto sentido obtener identidad real.
  • El efecto disonancia, que se produce cuando un receptor recibe múltiples impactos informativos al mismo tiempo y que pueden llegar a generar rechazo, haciendo de este modo que informaciones verídicas y reales puedan obviarse y/o considerarse inválidas.
  • El efecto desconfianza, debido a que no todos los usuarios de las redes sociales verifican lo que comparten, a la larga se perciben como sesgados o no fiables. En estos casos el receptor llega a rechazar la información que viene compartida por determinados perfiles, independientemente de la fiabilidad y calidad de la fuente.
  • El efecto manipulación, producido intencionalmente por determinados grupos de poder que saben aprovechar las redes para manipular y generar falsas informaciones que les benefician o perjudican a otros.

La generación de inteligencia a partir de las redes sociales no debe ser ajena a estos efectos multiplicadores, y tanto las herramientas de análisis como los propios analistas, deben buscar lo sutil más allá de lo que aparentemente parece desprenderse de los datos.

NOTA: Artículo extraído de la tesis “Estudio de la evolución temporal de temas basado en coocurrencias y cohesión léxica” del Diploma de Especialización en Big Data de la Universitat Politècnica de València, realizada por Isabel Edo y dirigida por Francisco M. Rangel.