Le fake news in tempo di pandemia e vaccini hanno subito un notevole aumento: ma chi diffonde più notizie false su Twitter? Ecco la classifica delle categorie meno affidabili e di quelle, invece, più autorevoli
Pandemia e infodemia. Non solo il Covid-19 ci ha travolto, ma anche le notizie. Un flusso massiccio, mai visto prima, di informazioni, tutte da analizzare, spesso senza avere le competenze sufficienti. Le fake news su coronavirus e vaccinazioni sono aumentate così tanto, che il Ministero della Salute ha deciso di dedicare una pagina del proprio sito alla loro smentita.
Una vera esplosione: secondo il Report 2020 della Polizia Postale, la crescita delle segnalazioni di false notizie è stata pari al 436%. Difficile capire come orientarsi e a chi dare fiducia. Quali sono le categorie più attendibili e chi, invece, diffonde più bufale? A tracciare una mappa dell’affidabilità su Twitter è stata Iconsulting, data-driven transformation company italiana, che ha sviluppato un algoritmo in grado di assegnare un punteggio a ogni singolo profilo italiano che abbia utilizzato questi hashtag: #vaccino, #vaccini, #novax, #astrazeneca, #PfizerBioNTech, #Moderna, #sputnik.
Il periodo analizzato va dal 27 dicembre 2020, il cosiddetto V-Day, al 19 aprile 2021: in questi mesi il topic “vaccini” ha generato in Italia 25.691 tweet e 194.752 retweet. Sette tweet su 10 hanno riportato notizie attendibili.
Foto di Markus Spiske da Pexels
Vaccini, la classifica dei diffusori di fake news
Sul podio di chi ha diffuso più fake news ci sono i politici (44%), che hanno anche una media di retweet molto alta, gli attivisti (43%) e gli imprenditori (40%), il cui tasso di attendibilità diminuisce nel corso dei mesi, scendendo da 64% a 57%. Un trend inaspettato, se si considera che questa categoria dovrebbe essere in prima fila a supportare la ripartenza, sostenendo quindi la campagna vaccinale.
Al quarto posto tra i diffusori di fake news c’è il mondo dell’istruzione (37%) con un tasso di attendibilità non molto alto, che si attesta attorno al 60%. Un gruppo composto in prevalenza da professori e ricercatori: tra loro, come tra i politici, si evidenziano posizioni polarizzate e meno oggettive, a cui l’algoritmo assegna uno score di affidabilità inferiore.
Sul fronte opposto, l’organismo governativo e il mondo della sanità si distinguono per aver offerto una cronaca altamente affidabile e verificata sul tema dei vaccini e sul relativo processo di somministrazione. Nel primo caso l’indice di attendibilità è del 99%, nel secondo del 91%: anche in questo caso una piccola sorpresa, con l’istituzione a prevalere sulla categoria dei medici, che apparentemente dovrebbe essere considerata la più competente.
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Vaccini e fake news, satira più affidabile dei media
I tanto bistrattati media, al contrario dell’opinione che si è diffusa in tutti questi mesi, hanno una credibilità elevata (90%), mentre meno affidabile viene considerata la classe dei giornalisti (77%), anche se questi non vengono ritenuti comunque tra i più prolifici creatori di fake news. Le redazioni mostrano serietà, autorevolezza e impegno nel controllo e nella verifica delle news, anche se spesso anche testate autorevoli si rivelano inclini alla condivisione di contenuti fasulli, soprattutto nei momenti di crisi, quando il tempo a disposizione è poco e gli eventi da coprire sono molti. Anche la caccia spasmodica ai lettori sul web si traduce spesso in un’analisi superficiale dei fatti, che privilegia la ricerca di storie sempre più coinvolgenti, con la consapevolezza che sono le emozioni più forti a modellarne la viralità.
Con un tasso di affidabilità all’80%, il ruolo di watchdog della politica, tradizionalmente affidato alla stampa, è svolto dalla satira, che sente la responsabilità di un ruolo importante. Tra ironia e sarcasmo, questa categoria si distingue per l’impegno a diffondere notizie attendibili anche più della classe politica, la cui affidabilità si ferma al 56%.
Vaccini e fake news, come funziona l’algoritmo
Sfruttando tecniche di Advanced Analytics e meccanismi di regressione Machine Learning, l’algoritmo progettato da Iconsulting è in grado di fornire, tramite un processo iterativo, analisi quotidiane dei contenuti all’interno di un determinato bacino di utenza sui social network. Il funzionamento è riassumibile in un grafo con più nodi. Partendo da una serie di dati iniziali riguardo la veridicità di determinate notizie, l’algoritmo assegna un punteggio da 0 a 1 ai post Twitter che le contengono. A questo punto, il punteggio può essere poi assegnato agli utenti, in base a come essi interagiscono con i post in esame. Infine, è possibile fare scoring anche per nuovi post, a seconda di come gli utenti già valutati reagiscono, con like e condivisioni.
