Carolina Moreno-Castro
Catedrática de Periodismo e investigadora de POLIBIENESTAR, en la Universitat de València
Hay varios resultados en el informe que están completamente respaldados por los datos obtenidos y que merecen la pena ser destacados, entre ellos el incremento del uso de la IA como fuente de información, la predisposición de las personas a interpretar la ciencia con determinadas premisas —como en el caso del populismo científico—, la importancia de la reflexión antes de compartir contenidos, etc. Son las conclusiones que precisamente más me han llamado la atención de este informe, que considero una aportación relevante para quienes trabajamos diariamente en la investigación en comunicación de la ciencia.
El informe aporta una evidencia sobre líneas de trabajo actuales en el ámbito de la investigación en comunicación de la ciencia, especialmente en cómo la ciudadanía accede a la información de forma pasiva (News Finds Me), o sobre el uso de las redes sociales y de la inteligencia artificial para informarse (plataformización de los contenidos). Asimismo, está en línea con todos los trabajos internacionales sobre alfabetización científica (ciencia formal, no formal e informal) y sobre el impacto emocional, las creencias, la ideología y los valores que prevalecen a la hora de consumir información y desinformación científica, y de compartirla (actitud pública hacia la ciencia).
Las limitaciones que presenta el estudio las indican su autora y autor en relación con la formulación de preguntas concretas y también sobre la función limitante de las temáticas tratadas. En este sentido, creo que la propuesta está metodológicamente bien planteada y de acuerdo con los objetivos formulados. No obstante, creo que en estudios sucesivos se podría diferenciar entre fuentes de información (las personas: políticos, expertos, activistas, influencers, periodistas, etc.; equipos, estudios, comunidades y documentos) y los canales (las plataformas, los canales, los motores de búsqueda, la publicidad exterior, etc.); e incorporar algún grupo de discusión para identificar argumentos que puedan reformar los datos cuantitativos.
Sobre confianza en la ciencia
Bajo mi punto de vista, el resultado más relevante del informe es que la ciudadanía sigue confiando ampliamente en el personal de investigación y eso tiene un gran valor, en un escenario como el actual, claramente marcado por la sobresaturación de información y por la creciente desinformación circulante. Sin embargo, volver a comprobar a través de los resultados que esa confianza en la ciencia se resiente cuando el conocimiento científico se traslada al ámbito de las instituciones políticas, de la gobernanza o de determinados intermediarios, como los medios de comunicación, me ha parecido un nicho de oportunidad para la comunicación científica.
Creo que una de las principales claves para interpretar estos resultados está precisamente en esa brecha entre la confianza que despierta la ciencia y la desconfianza hacia el sistema encargado de comunicarla, gestionarla o convertirla en políticas públicas. Por tanto, reducir esa distancia constituye, desde mi perspectiva, uno de los grandes retos de la comunicación científica en la actualidad.
Sobre populismo científico
Por otra parte, el informe muestra que la difusión de la desinformación científica no depende exclusivamente de la existencia de contenidos falsos en la esfera pública, sino que está muy relacionada con predisposiciones más profundas de las personas, como el pensamiento mágico, conspirativo o el populismo científico, es decir, con esa tendencia a utilizar la experiencia personal por encima del conocimiento basado en la evidencia disponible (el ejemplo de «a mí o a personas conocidas les ha funcionado»). Esto significaría que, para combatir la desinformación, además del trabajo de identificación de los bulos, habría que tener en cuenta qué marcos de interpretación llevan a determinadas personas a considerarlos creíbles. De ahí la importancia de los estudios cualitativos en el ámbito de la investigación de la comunicación de la ciencia para conocer los marcos de percepción e interpretación de la ciudadanía.
Sobre reflexionar antes de compartir
Uno de los resultados que me ha parecido más positivo del informe es comprobar que introducir una pausa (una reflexión o pararse a pensar) antes de compartir la información que llega funciona para minimizar la difusión de contenidos falsos. Esto pone de manifiesto que, cuando las personas se detienen a preguntarse si una noticia es creíble o si merece la pena verificarla, disminuye significativamente su intención de difundir contenidos falsos. Es decir, se actúa de forma menos impulsiva. El experimento realizado para la elaboración del informe evidencia que pequeñas intervenciones que fomenten la reflexión crítica pueden ser muy eficaces para reducir la circulación de la desinformación.
Sobre alfabetización científica o mediática
Creo que el informe también deja una enseñanza muy importante para las políticas públicas: tener más años de formación reglada no protege, por sí solo, frente a la desinformación científica. En cambio, lo que realmente marca la diferencia es comprender cómo funciona el conocimiento científico y cómo opera el ecosistema informativo actual. Por ello, la alfabetización científica y la alfabetización mediática se consolidan como herramientas fundamentales para fortalecer la resiliencia social frente a la desinformación. En este sentido, el European Digital Media Observatory está apostando desde todos los hubs que configuran el Observatorio por promover actividades de alfabetización mediática para el empoderamiento ciudadano y mejorar la resiliencia frente a la desinformación.
Sobre la IA como fuente de información
Uno de los cambios más significativos en cuanto a tendencias que recoge este informe es la rapidez con la que la inteligencia artificial está convirtiéndose en una fuente habitual de información científica, especialmente entre la población más joven. Desde mi punto de vista, el verdadero punto de inflexión no es solo que cada vez más personas consulten estos sistemas, sino que tienden a percibirlos como tecnologías objetivas, neutrales y autónomas, cuando en realidad no lo son.
Estamos trabajando justo en este momento con un grupo internacional sobre los sesgos que se producen en la información que arroja la inteligencia artificial en el ámbito de la ciencia y partimos de la premisa de que la IA no produce conocimiento al margen de la sociedad, ya que aprende de datos generados por personas, se desarrolla bajo determinadas decisiones técnicas y empresariales y responde a valores, prioridades e intereses concretos de grandes desarrolladores tecnológicos. Por eso, puede amplificar sesgos, invisibilizar determinados conocimientos o reforzar narrativas erróneas. Si la IA va a convertirse en una nueva puerta de entrada a la información científica, deberíamos exigir transparencia sobre las fuentes que utiliza, los criterios con los que jerarquiza la información y los mecanismos con los que gestiona la incertidumbre y el error. La cuestión es quién decide cómo aprende, qué nos muestra y qué deja fuera la IA sobre el conocimiento científico.