Análisis FIMI de la desinformación en las elecciones españolas de 2023: objetivos, canales y narrativas para dañar la confianza en el sistema electoral
Resumen: Los procesos electorales contemporáneos se desarrollan en un ecosistema informativo altamente digitalizado, protagonizado por plataformas de redes sociales y herramientas algorítmicas que han terminado con la intermediación editorial de los medios de comunicación. En un escenario donde la regulación aún es emergente, y donde las instituciones se adaptan progresivamente a la transformación tecnológica, el sistema electoral es vulnerable a la desinformación inundando el debate público. Con el objetivo de recabar evidencia de los desórdenes informativos en contexto electoral, el Observatorio Complutense de Desinformación desarrolló una metodología a partir de la taxonomía FIMI (Foreign Information Manipulation and Interference) del Servicio Exterior de la Unión Europea, y la aplicó en misiones de observación electoral en 14 países. Este estudio presenta los resultados de ese proceso en las elecciones españolas de 2023, donde se identificó el objetivo de deslegitimar ciertos aspectos del proceso electoral, utilizando a Whatsapp como principal canal de distribución. Las reacciones y medidas ante bulos electorales fueron contundentes desde la sociedad civil, pero mejorables desde las plataformas de redes sociales y las instituciones del Estado. En la discusión se analiza lo observado, y se finaliza ofreciendo recomendaciones para mejorar la capacidad de respuesta de todos los actores del sistema democrático, que, ante una amenaza polifacética como la desinformación, deben actuar en colaboración.
FIMI analysis of disinformation in the 2023 Spanish elections: objectives, channels and narratives to damage confidence in the electoral system
Abstract: Contemporary electoral processes take place in a completely digitized information ecosystem, through social media platforms and algorithmic tools that have put an end to the editorial intermediation of legacy media. In a scenario where regulation is still emergent, and where institutions are progressively adapting to technological transformation, the electoral system is highly vulnerable to manipulative narratives and disinformation flooding the public debate. In order to gather evidence of information disorders in an electoral context, the Observatorio Complutense de Desinformación developed a methodology, adapted from the European External Action Service’s FIMI taxonomy, and applied it in election observation missions in 14 countries. This particular study shows the results of that observation in the Spanish elections of 2023, where the goal of delegitimizing certain aspects of the electoral process was identified, using Whatsapp as the main distribution channel. The reactions and measures against electoral hoaxes were strong from civil society, but response from social media platforms and state institutions should be improved. In the discussion, this paper first analyzes what was observed, to then offer recommendations to improve the response capacity of all the actors of the democratic system, who, in the face of a multifaceted threat such as disinformation, must act in collaboration.
Keywords: disinformation, information disorders, electoral processes, FIMI, democratic institutions.
Cómo citar: : Cetina-Presuel, R. y Gaete-Salgado, C. (2025). Análisis FIMI de la desinformación en las elecciones españolas de 2023: objetivos, canales y narrativas para dañar la confianza en el sistema electoral. Derecom 38(1), 29-44. https://dx.doi.org/10.5209/dere.99490. https://dx.doi.org/https://doi.org/10.5209/dere.99490
1. Introducción
Las elecciones contemporáneas se desarrollan en un ecosistema
informativo de alto riesgo. Rubio- Núñez et al (2024) indican que las
campañas electorales premodernas, que se valían principalmente de
estrategias de propaganda individual, a partir del contacto personal
entre candidatos y electores, mutaron a la intermediación de los grandes
medios de comunicación de masas, como la radio y la televisión en el
siglo XX. Sin embargo, en el siglo XXI, el escenario es radicalmente
diferente.
En las campañas electorales actuales, los entornos públicos están
altamente digitalizados, permitiendo una forma de contacto más dinámica
e interactiva. Esto permite a partidos y candidatos imponer sus propias
agendas informativas, lo que desconfigura la intermediación editorial de
los medios de comunicación y su monopolio en la formación de una opinión
pública libre (González-Urbaneja, 2023; Bustos-Gisbert, 2021). Sin
filtro periodístico, y con redes sociales internamente diseñadas en
torno a un modelo de negocio basado en la captura de la atención y no en
la información fiable (Jungherr & Schroeder, 2021), las narrativas
conspirativas, los mensajes de odio y la desinformación se han vuelto
prominentes en el espacio público. En un escenario electoral, estas
narrativas y teorías conspirativas –muchas veces promovidas por fuentes
anónimas o sintéticas– distorsionan el debate político, tan
consustancial al proceso, “creando amenazas concretas al pacto social y
al funcionamiento regular de las instituciones que lo garantizan”
(Rubio-Núñez et al, 2024, p.47).
Con el propósito de aportar evidencia sobre este fenómeno, en el
marco de procesos electorales reales, el Observatorio Complutense de
Desinformación se abocó a la tarea de monitorizar casos de
desinformación, narrativas hostiles e interferencias informativas en
diferentes procesos electorales3. Hasta noviembre de
2024, el Observatorio ha llevado a cabo 14 misiones de observación
electoral4, donde ha desarrollado, aplicado y
refinado el método de análisis FIMI (Foreign Information
Manipulation and Interference) del Servicio Exterior de la Unión
Europea adaptándolo para la observación de desinformación alentada por
actores nacionales, y no solo internacionales. El principal objetivo de
esta observación es la identificación de los elementos constitutivos de
la desinformación electoral y sus posibles antídotos, que permitan la
posterior comparación entre países, la identificación de buenas
prácticas y la confección de sugerencias y recomendaciones para actores
relevantes, como órganos electorales y organismos regulatorios.
Una de estas misiones de observación fue la de las elecciones
españolas de 2023, donde se trabajó en conjunto con el medio verificador
Maldita.es para la identificación de bulos electorales y posterior carga
en una plataforma equipada con herramientas de inteligencia artificial
para identificar narrativas y metanarrativas. La observación electoral
se llevó a cabo gracias al trabajo de 10 estudiantes del máster
universitario en Políticas Públicas y Sociales de la Barcelona School of
Management de la Universidad Pompeu Fabra (UPF-BSM), coordinados por un
equipo de investigadores del Observatorio Complutense de
Desinformación.
Este artículo condensa la presentación del análisis de 124 casos de
desinformación electoral identificados en las elecciones españolas de
2023, incluyendo las autonómicas y municipales de mayo y las generales
de julio.
1.1.
Descripción del escenario político-electoral de España en 2023
Superado el escollo sanitario, económico y social de la pandemia del
COVID-19, el año 2023 comenzaba con las elecciones autonómicas y
municipales convocadas para el 28 de mayo en doce comunidades autónomas,
siguiendo lo dispuesto por la legislación electoral en el caso de las
municipales, y los estatutos en el caso de las autonómicas. Ese día, el
mapa político español cambió completamente.
Los resultados de las elecciones autonómicas y municipales del 28 de
mayo dieron por ganador al partido de Alberto Núñez Feijóo, el Partido
Popular (PP). El PP ganó las municipales por tres puntos porcentuales y
más de dos mil concejales. En las autonómicas, el PP también logró
superar al principal partido de gobierno, el Partido Socialista Obrero
Español (PSOE), en el número de presidencias, ganando por mayoría
absoluta en tres comunidades, más Ceuta y Melilla; y conformando
gobiernos de coalición en las demás. En tanto, el PSOE sólo logró
conservar tres presidencias autonómicas.
Ante la derrota de su partido, Pedro Sánchez, líder del PSOE y
presidente del gobierno de coalición, tomó la inesperada decisión de
adelantar las elecciones generales para el 23 de julio, y lo anunció al
día siguiente de la celebración de los comicios municipales y
autonómicos. Con su decisión, la izquierda se reorganizó. La
vicepresidenta primera, Yolanda Díaz, configuró una nueva coalición
política, la plataforma Sumar, con la que “absorbe” al partido que,
hasta entonces, formaba parte de la coalición de gobierno, Podemos. Así,
figuras insignes del partido a la izquierda del PSOE, como la entonces
vicepresidenta Irene Montero, quedan fuera de las listas5.
En el marco de una convocatoria electoral para el mes de julio, la
campaña se desarrolló en periodo estival, con las juntas electorales
abocadas a echar a andar el sistema con una mayor proporción de votos
por correo y un número mayor de excusas para conformar las mesas
(López-Nieto, 2024). Simultáneamente, se negociaban los acuerdos para la
presidencia de comunidades autónomas y municipalidades, en donde el PP
necesitó del partido a su derecha, VOX, para formar gobierno en varios
ayuntamientos y comunidades. Este fue el caso de la Comunidad
Valenciana, Aragón, Murcia y Baleares. Este escenario de negociaciones
marcó la campaña electoral de julio de 2023, configurando un escenario
de alta polarización política6.
La descripción del contexto político-electoral ya vislumbra algunos
de los elementos esenciales del sistema que fueron explotados para la
confección de contenido desinformador y que serán presentados en la
sección de resultados: la prominencia del voto por correo debido al
periodo estival fue una de las dianas preferidas por las principales
narrativas desinformadoras que circularon durante el periodo analizado,
denunciando reiteradamente la comisión de supuesto fraude electoral con
base en dicha modalidad de votación. Esto implicó un ataque directo a la
Junta Electoral Central (JEC) y las juntas provinciales y de zona, los
órganos de la administración electoral a cargo de garantizar la
integridad del proceso. Además, entre los resultados más relevantes del
estudio destaca que un 27% de los bulos no tuvo ninguna reacción o
medida durante el periodo analizado. Es decir que casi un tercio de los
casos de desinformación electoral no tuvo aclaración o verificación de
alguna autoridad electoral, como sí se ha visto en otras experiencias de
observación como, por ejemplo, en las elecciones de Estados Unidos
(Corredoira & Gaete, 2024). Tampoco contaron con la verificación de
un fact-checker o con la reacción de las plataformas, que como
se ha visto también en otros procesos, pueden eliminar o limitar el
contenido desinformador.
Estos resultados contribuyen a describir el escenario de la
desinformación en España a partir de datos y evidencia recolectada en un
proceso electoral real. Con ello, sirve también como un insumo para la
formulación de respuestas y reacciones de los organismos del Estado, y
como un modelo metodológico replicable en futuros procesos.
2. Marco teórico
2.1. Preocupación por el
fenómeno
Desde la Unión Europea se ha alertado sobre la amenaza particular que
la desinformación representa para los procesos electorales, momento
clave en que los ciudadanos deben contar con información fiable sobre su
derecho a voto, la fecha y lugar de la elección, la seguridad de los
sistemas de votación y los métodos válidos para emitir el voto (Comisión
Europea, 2018). Además, se ha puesto de relieve que los ciudadanos
también necesitan información veraz sobre los candidatos y sus
preferencias de política pública; por lo tanto, las campañas políticas
son esenciales para asegurar un espacio equitativo para presentar y
comunicar sus programas y políticas (Fletcher et al, 2018). Al mismo
tiempo, la complejidad de los procesos electorales y las leyes que los
regulan los hacen particularmente vulnerables a la desinformación, lo
que dificulta a los ciudadanos navegar por un sistema complejo,
reduciendo su capacidad de separar la realidad de la información
engañosa.
El fenómeno de la injerencia electoral puede definirse como un
conjunto de formas ilegítimas e injustificadas de influenciar a las
personas y su elección de voto, de tal manera que su habilidad para
ejercer derechos políticos se vea reducida (Sivalo, 2024). Las campañas
de desinformación electoral buscan engañar a los votantes de manera
intencionada (Judge & Korhani, 2020) y para ello utilizan
información falsa distribuida a sabiendas. Los desinformadores también
se valen del uso de identidades falsas, de difundir
descontextualizaciones, contenido verdadero pero presentado de manera
engañosa y que lleva a conclusiones equivocadas, amplificando la
división social y la desconfianza. Estas estrategias buscan que el
ciudadano también pierda la confianza en las fuentes de información
fiable (McKay & Tenove, 2021).
Para inundar la esfera pública con información engañosa y crear
incertidumbre en la ciudadanía (Krafft & Donovan, 2020), los
desinformadores se valen, sobre todo, de las tecnologías digitales, en
particular de las redes sociales (Fernández, 2024), algo que autores
como Wardle & Derakhshan (2017), en el plano internacional, o
Corredoira y Alfonso (2023) en el español, han llamado desórdenes
informativos.
La investigación en torno a los desórdenes informativos ha centrado
uno de sus múltiples esfuerzos en desentrañar el impacto concreto de los
bulos, encontrando serias dificultades para establecer una relación
causal entre la exposición a la información falsa y un cambio en las
actitudes o comportamientos de las personas (Schünemann, 2022). Esto es
particularmente relevante en un contexto electoral donde no se puede
probar que la desinformación cambie la intención de voto, sino más bien
que la información falsa tiende a reforzar percepciones y decisiones
preexistentes (Syrovátka, Hořejš & Komasová, 2023). Sin embargo,
sigue siendo objeto de preocupación el impacto de la desinformación a
largo plazo (Schünemann, 2022), por cómo los desórdenes informativos en
su conjunto dejan un rastro de desconfianza en las instituciones
democráticas y en su habilidad para reflejar la voluntad de los
ciudadanos (Sivalo, 2024; McKay & Tenove, 2021). Por ello, es
necesario que los países democráticos tengan sistemas adecuados de
respuesta a estos fenómenos.
2.2. El combate a la
desinformación
La desinformación es un problema polifacético. Sin duda, los propios
ciudadanos contribuyen a los desórdenes informativos que afectan a
nuestra sociedad, y los algoritmos de las plataformas de internet juegan
también un papel al priorizar el contenido que más atención genera
(European Court of Auditors, 2021), sin importar su calidad. En este
sentido, debe resaltarse que, en tanto dichos algoritmos estén
vinculados a un modelo de negocio enfocado en la captura de la atención
y no en la distribución de información fiable y veraz, son
particularmente vulnerables a la manipulación por actores maliciosos
(Jungherr & Schroeder, 2021). Muchas de las herramientas que son
parte integral del ecosistema digital de hoy, como la recopilación y
análisis de datos personales, la publicidad digital y otras
herramientas, pueden ser cooptadas por aquellos que se dedican a
desinformar (European Commission, 2018). Por otro lado, el uso
documentado de la Inteligencia Artificial (IA) en campañas electorales
revela cómo la tecnología puede ser utilizada para socavar procesos
democráticos, con estrategias de manipulación de la realidad, tales como
deepfakes y astroturfing, entre otros (Rubio-Núñez et
al, 2024).
A todo ello no ayuda que las plataformas digitales, a pesar de su
considerable poder e influencia en la manera en que nos comunicamos y la información que consumimos a
través de sus algoritmos, insistan en verse a sí mismas como meros
canales que vehiculan la expresión de terceros (Starr, 2020) negando
tener cualquier responsabilidad editorial o sobre la calidad de la
información que en sus entornos se disemina (Cetina-Presuel &
Martínez-Sierra, 2019), posiblemente porque esto les ha ayudado a evadir
los esfuerzos por regularlas (Gillespie, 2018), algo para lo que el
nuevo Reglamento de Servicios Digitales europeo (DSA)7 es
una contribución necesaria pero aún de resultados inciertos
(Cetina-Presuel 2024a; Cetina-Presuel 2024b).
A la desinformación también contribuyen actores políticos, medios de
comunicación y otros actores de la sociedad civil que se aprovechan de
las oportunidades que internet nos ha dado para comunicarnos y compartir
información a gran velocidad, pero que también ha vuelto a nuestro
ecosistema informativo más vulnerable a las injerencias y la
manipulación (Marwick & Lewis, 2017). En este escenario, es esencial
prestar especial atención a los esfuerzos sistemáticos y coordinados de
interferir en los procesos por medio de la desinformación,
particularmente aquellos esponsorizados por gobiernos que buscan
obstaculizar los procesos democráticos en beneficio propio y que a
menudo utilizan herramientas híbridas que aún no se entienden plenamente
(Iosifidis & Nicoli, 2020).
Como se ha dicho, la desinformación no tiene una sola causa
atribuible y, por lo tanto, no existe una sola vía para solucionarlo
(Comisión Europea, 2018). Las intervenciones respecto a la circulación
de información engañosa o inexacta no solo pueden interferir con usos
legítimos de las tecnologías digitales, también pueden chocar
frontalmente con la libertad de expresión, con el discurso político e
interponerse en la participación política de los votantes informados
(Judge & Korhani, 2020).
Al ser un problema polifacético, también requerirá de diversas
soluciones cuya efectividad sólo puede determinarse de manera adecuada
con un estudio preciso del fenómeno. Por ello, las respuestas que se den
han de estar basadas en evidencia y en un conocimiento lo más pleno
posible del ecosistema informativo y la desinformación que circula en el
mismo, así como de los actores que buscan difundirla para distorsionar
el proceso y la opinión pública para ganancia propia, los destinatarios
(candidatos, entes electorales o partes del proceso electoral) a los que
atacan y los medios que utilizan para ello.
2.3. En
busca de un esquema para analizar interferencias
Uno de los focos de la lucha contra la desinformación digital se ha
puesto en los actores extranjeros que buscan utilizarla para interferir
en otras democracias (Schünemann, 2022). Cuando se trata de estos
actores, parece evidente que se busca desestabilizar a las instituciones
democráticas y por lo tanto a los sistemas políticos de naciones rivales
para alcanzar metas políticas o económicas (Bennett & Livingston,
2018). De ahí que las taxonomías desarrolladas para el análisis de la
manipulación de información e interferencia (Foreign Information
Manipulation and Interference, o FIMI por sus siglas en inglés)
desarrolladas por, entre otros, el Servicio Europeo de Acción Exterior8 y la OTAN9
sean particularmente útiles.
Como se verá con mayor detalle en la metodología, las FIMI pueden
definirse como aquellos patrones de comportamiento que pueden impactar
negativamente en los procesos políticos de un país objetivo, aún si se
trata de actividades que no son ilegales, pero sí manipulativas, y
llevadas a cabo de manera coordinada e intencional por actores estatales
y por terceros (Yuskiv & Karpchuk, 2024). Estas taxonomías son
útiles para identificar, describir y entender acciones coordinadas por
actores estatales extranjeros, como el caso de Rusia, cuyas acciones han
sido ampliamente documentadas (European Court of Auditors, 2021).
Sin embargo, hoy se sabe que la desinformación, sea esponsorizada por
un Estado o sea obra de terceros, no proviene exclusivamente del
extranjero ni es una actividad que esté reservada solamente a regímenes
autoritarios o a dictadores (Iosifidis, 2024). También se trata de
actividades que provienen y se coordinan desde dentro. La desinformación
se ha infiltrado en las democracias.
Ejemplos como los vividos en Estados Unidos y Reino Unido en 2016, y
más claramente en 2020, o en Brasil, donde los líderes de sus
respectivos gobiernos han alentado la desinformación, cuando no
directamente coordinado campañas desinformadoras, son evidencia de que
también los actores políticos locales se valen de la manipulación y la
interferencia para avanzar sus esfuerzos de consolidar el poder, aún si
es a costa de sus propias instituciones democráticas. En consonancia con
las narrativas identificadas por FIMI a nivel exterior, las narrativas
internas a menudo presentan a las instituciones electorales como un
enemigo que habilita el fraude, narrativa que se refuerza cuando el
resultado de la elección es contrario a las pretensiones de uno u otro
grupo.
De ahí que, así como las metodologías FIMI han sido refinadas para
describir la sofisticación de los esfuerzos de desinformación
extranjeros, sea necesario adaptarlas para lograr identificar, describir
y descifrar los esfuerzos domésticos de desinformación, sea esta más o
menos coordinada. Por ello, desde el Observatorio Complutense de
Desinformación se propone una adaptación de las FIMI, enfocando la
metodología para identificar, clasificar y entender la manipulación de
la información e interferencia, pero centrándose en los fenómenos
locales. Con esta metodología se busca “medir las principales
características de la desinformación en período electoral con parámetros
estandarizados y replicables”, adaptando las “taxonomías validadas por
la comunidad de ciberseguridad, a contextos electorales nacionales en
tiempos de paz”10. Para ello, se han extendido las
categorías originales de FIMI, para lograr entender mejor los actores,
incidentes, objetivos y técnicas que aparecen en un contexto de
desinformación electoral.
Una de las principales diferencias es que la FIMI es particularmente
útil para identificar actores extranjeros y entender cómo operan,
intentando con ello determinar lo más precisamente posible el origen
(extranjero) de la desinformación para intentar ponerle freno. En
cambio, la metodología desarrollada por el Observatorio se centra en
entender el fenómeno desinformativo local de manera más descriptiva,
centrándose en los impactos negativos de la desinformación, lo que ha
permitido ampliar las categorías de autores causantes de desinformación
previstas en las taxonomías FIMI para introducir a actores relevantes en
los contextos nacionales como los pseudomedios, a los llamados
influencers, a aquellos que amplifican –aunque no originan– la
desinformación, además de candidatos, entes gubernamentales locales y
partidos políticos.
Así, la metodología presentada en este estudio está adaptada para
entender los impactos de la desinformación en procesos electorales,
catalogar y describir las reacciones y medidas adoptadas frente a
incidentes de desinformación (desde comunicados de instituciones
públicas a recursos en sede judicial, a verificación de noticias por
parte de fact-checkers, y sus correspondientes desmentidos
pasando por medidas tomadas por las propias plataformas de redes
sociales como la retirada de contenidos o su etiquetado como información
no fiable). Los resultados y conclusiones de este trabajo permiten hacer
recomendaciones basadas en evidencia para reforzar ciertas respuestas a
la desinformación o introducir otras nuevas, más efectivas.
La metodología adaptada de FIMI ayuda a identificar si existe o no
una cierta acción coordinada y permite hasta cierto punto identificar el
origen de las narrativas, pero se centra primordialmente en identificar
al autor causante, o bien al que amplifica un incidente de
desinformación, su destinatario y los objetivos que se persiguen al
desinformar sobre el mismo. Además, cataloga los canales utilizados para
distribuir desinformación y las técnicas utilizadas (como la
manipulación, la fabricación de contenidos, el uso de bots o
perfiles falsos, información sacada de contexto, etc.).
Así, en el ámbito nacional o local, FIMI ayuda a entender cómo
ciertas narrativas, y ciertos actores desinformadores, que actúan o bien
como originadores de la desinformación o como amplificadores de la
misma, llegan a poner en peligro el desarrollo normal de una elección.
Esto puede ser porque se mina la confianza en el proceso, se desalienta
la participación, se alienta la polarización o se intenta destruir la
reputación del rival político o incluso del propio órgano electoral
garante de la contienda. Todo esto ha permitido desarrollar un libro de
códigos que se ha puesto a disposición de aquellos que se dedican a
investigar sobre la desinformación, sus causas y sus efectos11.
3. Metodología
3.1. Conformación de la muestra
La muestra analizada en el marco de las elecciones españolas de 2023
provino de una alianza con el medio verificador Maldita.es, una
organización sin ánimo de lucro constituida en 2019 bajo la figura de
fundación.
Maldita.es recibe casos de desinformación, principalmente, a través
de un chatbot de WhatsApp12, en donde los usuarios
pueden enviar bulos circulantes en sus propias plataformas de redes
sociales y pedir al medio que lo verifique. Además, el equipo
periodístico monitorea regularmente las redes sociales, desde donde
también pueden identificar bulos. Según explica el propio medio en un
apartado metodológico disponible en su página web13,
los criterios para seleccionar los casos que se verificarán siguen los
criterios de viralidad (alcance en redes sociales) y peligrosidad
(contexto de aparición del bulo, situación de crisis). En el mismo
apartado metodológico destacan que “(n)o todo es verificable: sólo
comprobamos los datos y hechos que son susceptibles de ser contrastados.
No verificamos opiniones, aunque sí señalamos las falsedades que las
sustentan en su caso”. Agregan que, independientemente de la persona o
institución objeto de la desinformación, los criterios metodológicos
aplicables son los mismos.
Para abarcar los dos hitos electorales ocurridos en 2023 –las
elecciones autonómicas y municipales del 28 de mayo y las generales del
23 de julio– se determinó un periodo de recolección de datos entre el 19
de mayo y el 17 de octubre de 2023. De esta manera, se han podido
abarcar casos de desinformación ocurridos antes, durante y después de
los comicios. En el periodo indicado, el chatbot de WhatsApp de
Maldita. es recibió 22.257 contenidos provenientes de 9.190 usuarios14.
Para conformar la muestra de análisis y subir contenidos a la
plataforma Cyberelections Spain, Maldita.es asignó manualmente etiquetas
basadas en palabras clave, o keywords. Por ejemplo, entre las
etiquetas que se crearon para categorizar estos contenidos están
“elecciones 23J”, “elecciones 28M”, “censo electoral”, “actas
electorales”, “papeletas”, “robo de votos”, “voto por correo”, “ley
electoral”, etc. Luego, el medio verificador creó tarjetas de contenido
donde agrupó los observables en función del tema o asunto al que se
referían. Esta selección identificó 139 casos de desinformación
relacionados con el proceso electoral. Durante el análisis, otros 15
casos fueron descartados de la muestra: entre ellos, se encontraban
casos no verificados por Maldita.es que resultaban imposibles de
desmentir por el equipo de codificadores, o preguntas sobre el proceso
electoral que los mismos usuarios enviaron a través del
chatbot, pero que no estaban asociadas a un bulo15.
De esta manera, la muestra final estuvo conformada por 124 casos.
3.2. Metodología de
análisis y codificación
Las 124 tarjetas fueron analizadas por 10 alumnos del Máster de
Políticas Públicas y Sociales de la Barcelona School of Management de la
Universidad Pompeu Fabra16. La codificación de
las categorías siguió la metodología del Observatorio Complutense de
Desinformación, que, como se ha dicho, es una adaptación de la taxonomía
FIMI, contenida en el informe EEAS del Servicio de Acción Exterior de la
Unión Europea17. Los codificadores fueron
entrenados a partir del libro de códigos desarrollado por el equipo de
investigadores, sin la realización de un test de ICA
(intercoder agreement) o ICR (intercoder
reliability).
La taxonomía FIMI distingue primeramente los incidentes de los
observables. El primer concepto se refiere a los eventos específicos en
los que actores nacionales o extranjeros realizan interferencia y
manipulación de información con el objetivo de influir en la percepción,
opinión pública, políticas o procesos democráticos en un país objetivo,
creando narrativas de desinformación. Estos incidentes pueden involucrar
la difusión de información errónea, desinformación, propaganda,
operaciones de hackeo y filtración, y otras tácticas de
manipulación para desestabilizar o influir en el entorno de información
y política. Por otro lado, los observables son los elementos concretos a
través de los cuales se desarrolló un incidente FIMI. Un incidente puede
estar compuesto de varios observables. Por ejemplo, un mismo bulo puede
distribuirse a través de un post de X, un video en TikTok y un
reel de Instagram.
Seguidamente, la taxonomía FIMI busca identificar los siguientes
elementos para cada observable: Objetivo; Canal en cuanto a su grado de
relación con el Estado; Destinatario del ataque; Actor causante;
Reacciones y medidas; Responsable de las medidas y Formato de las
medidas. Un mayor detalle sobre estas categorías y sus respectivas
opciones está en la Tabla 1
Tabla 1. Categorías de la metodología FIMI bajo la que se analizó cada
observable en la misión de observación electoral en España18
Nombre de la categoría
Tipo
Descripción
Objetivo
Variables
Presunto objetivo detrás del contenido desinformador. Admite
selección múltiple. Las variables son: distraer, distorsionar, dividir,
descartar, desalentar.
Canal en cuanto a su grado de relación con el Estado
Variables
Naturaleza del canal por el que se distribuye el contenido
desinformador, en cuanto a su relación con el Estado. Admite selección
múltiple. Las variables son: Canales oficiales de comunicación, Canales
controlados por el Estado, Canales vinculados al Estado, Canales no
atribuidos.
Destinatario del ataque
Variables
Persona y/o institución sobre la que trata el contenido
desinformador y que, por lo tanto, es destinatario del ataque. Admite
selección múltiple. Las variables son: Individuo; Órgano electoral;
Gobierno; Instituciones del Estado y Actor político.
Actor causante
Variables
Identificación y enumeración de todas las personas y/o instituciones
que emiten y/o difunden el contenido desinformador. Admite selección
múltiple. Las variables son: Agente político, Medio de comunicación;
Partido Político; Tercer actor.
Reacciones y medidas
Variables
Enumeración de todas las respuestas o reacciones ante el contenido
desinformador. Admite selección múltiple. Las variables son: Declaración
de refutación, Desacreditación, Contenido eliminado, Ninguno, Otro.
Responsable de las medidas
Variables
Identificación de el o los actores responsables de responder al
contenido desinformador. Admite selección múltiple. Las variables son:
Órgano electoral, Plataforma, Medio verificador, Instituciones del
Estado, Actor político, Otro.
Formato de las medidas
Variables
Identificación del formato en que se emite la respuesta y/o reacción
al contenido desinformador. Admite selección múltiple. Las variables
son: Cadena de WhatsApp, Video, Imagen, URL, Artículo, Tweet, Audio,
Post de Facebook, Story de Instagram, Telegram, SMS, Otro.
Finalmente, la plataforma Cyberelections Spain – desarrollada por
Maldita.es– está integrada con una herramienta que, utilizando
inteligencia artificial, agrupa las tarjetas en clústeres para
identificar narrativas y metanarrativas: las narrativas son la
asociación de las diferentes fichas en un solo objetivo, mientras que
las metanarrativas son la interpretación máxima, concreta y directa de
lo que busca la Interferencia y Manipulación de la Información.
Las 124 tarjetas de contenido cumplían con las condiciones técnicas para
poder implementar la herramienta19, y lograron agruparse
41 narrativas y 13 metanarrativas.
4. Análisis y resultados
Antes de exponer los hallazgos principales, es importante recordar
que las categorías confeccionadas para esta metodología admiten
selección múltiple: se solapan y no son mutuamente excluyentes. Esto
significa que un mismo observable puede haerse replicado por diferentes
plataformas, apuntado a varios destinatarios o perseguido varios
objetivos. Por ejemplo, un observable puede haberse difundido por
WhatsApp y X, atacando –al mismo tiempo– a un ministro de gobierno y al
órgano electoral, con el objetivo de distorsionar la realidad y
dividir a la sociedad. La selección múltiple permite, precisamente,
recoger las distintas características que describen a un observable y
refleja el carácter de los mismos a través de varias dimensiones. Los
datos que se presentarán a continuación indican la frecuencia de
aparición de cada variable.
4.1. Objetivos de la
desinformación
Entre los principales objetivos de los bulos electorales está
“distorsionar” que, según la metodología de esta investigación, implica
la acción de “cambiar el marco, retorcer y modificar el sentido de la
realidad”. 101 de los 124 casos analizados en España parecen perseguir
este objetivo (ver Figura 1). Le
sigue “dividir”, con 36 casos, entendido como el propósito de “crear
conflictos o ampliar las divisiones dentro o entre comunidades y
grupos”.
Figura 1. Frecuencia de objetivos
Fuente: Elaboración propia a partir del análisis y codificación de
observables
Figura 2. Frecuencia de origen de los observables
Fuente: Elaboración propia a partir del análisis y codificación de
observables.
4.2. Medios de
distribución de la desinformación
A partir del análisis de estos 124 casos de desinformación, se puede
concluir que Whatsapp fue el principal medio de distribución de los
casos de desinformación en España. 73 de 124 casos (41%) incluyen a esta
plataforma de mensajería instantánea como canal, lo que no quiere decir
que no se haya difundido simultáneamente por otras vías. El siguiente
canal de origen, por orden de frecuencia de aparición, es X (ex
Twitter), siendo el canal de distribución de 47 (26,4%) observables. En
tercer lugar, la plataforma Telegram, con 21 (11,8%) observables (Figura 2).
4.3. Actores causantes
de la desinformación
El principal actor causante de la desinformación electoral fue un
Tercer actor, mencionado en 98 casos (73,1%). Tercer actor corresponde
al que no coincide con ninguna de las otras categorías, que en este caso
eran Medio de Comunicación (21 casos), Agente Político (12 casos) y
Partido Político (3 casos) (Figura
3).
4.4. Destinatarios de la
desinformación
Entre los principales destinatarios de los ataques de desinformación
están actores políticos (73 casos lo mencionan), el/los órganos
electorales (42 casos lo(s) mencionan) y el gobierno (32 casos lo
mencionan). Este hallazgo es significativo ya que aporta evidencia de
que los órganos de la administración electoral –que en España
corresponden a la Junta Electoral Central, las Juntas Electorales
Provinciales y las Juntas de Zona– son destinatarios frecuentes de los
ataques de desinformación (Figura
4).
Figura 3. Frecuencia de actor causante
Fuente: Elaboración propia a partir del análisis y codificación de
observables.
Figura 4. Frecuencia de destinatarios
Fuente: Elaboración propia a partir del análisis y codificación de
observables.
4.5. Narrativas y
metanarrativas de desinformación
La plataforma Cyberelections logró consolidar 41 narrativas extraídas
de las 124 fichas. Esas 41 narrativas se unificaron en 13
metanarrativas. La Tabla 2
muestra el resultado de esa unificación.
Tabla 2. Recuento de las metanarrativas de desinformación que circularon en
las elecciones españolas de 2023
Metanarrativa
Recuento
1
Los políticos aumentan privilegios y cargos sin importar el
partido.
2
2
Pedro Sánchez busca una salida personal adelantando elecciones y
dimitiendo como secretario general del PSOE.
2
3
El PSOE busca votos de inmigrantes en mezquitas a cambio de
ayudas
3
4
El Rey de Marruecos influye en las elecciones españolas a favor del
PSOE.
2
5
Grupos utilizan la frase ‘que te vote Txapote’ en lugares públicos
para provocar o hacer una declaración política
3
6
Sánchez e Indra manipulan el voto por correo para alterar los
resultados electorales
4
7
El gobierno manipula el censo electoral para cometer fraude en las
elecciones de Huelva.
2
8
El gobierno manipula el proceso electoral a través del voto de
extranjeros.
3
9
Indra y el gobierno manipulan los resultados de las elecciones del
23-J
4
10
Correos y la Junta Electoral facilitan fraude electoral al no exigir
DNI para votar.
5
11
El gobierno de Sánchez y Correos están involucrados en un fraude
electoral en las elecciones del 23-J.
5
12
El presidente de Correos manipula el voto por correo en secreto
4
13
Felipe VI y Ursula von der Leyen intervienen en la política española
para influir en el resultado electoral
2
41
Fuente: Elaboración propia a partir de los resultados arrojados por
la inteligencia artificial de Maldita.es
De estas 13 metanarrativas y su frecuencia, destacan los siguientes
elementos que también permiten vincular a las metanarrativas entre
sí:
Fueron comunes las narrativas que se refieren al voto por correo,
una modalidad de votación que fue particularmente relevante durante las
elecciones generales de julio de 2023 (por coincidir con la época de
verano y vacaciones). Las narrativas de desinformación que se refieren
al voto por correo apuntan a dos supuestas situaciones alarmantes: 1)
que el gobierno (encabezado por Pedro Sánchez, del PSOE) habría
manipulado el resultado a través de esta modalidad de votación
(metanarrativas 11 y 12); 2) que el órgano electoral habría permitido o
facilitado un fraude a través de esta modalidad de votación
(metanarrativa 10).
Fueron comunes las narrativas que se refieren a INDRA20 (metanarrativas 6 y 9), una empresa
de consultoría y tecnología que ha obtenido la adjudicación de contratos
con el Estado para proveer servicios tecnológicos a diferentes órganos y
servicios. Los contenidos de desinformación apuntan, sin fundamento, a
que INDRA, en concomitancia con el gobierno, ha manipulado los
resultados de las elecciones a través del conteo de votos. Medios de
comunicación y fact-checkers han publicado en unmerosas
ocasiones artículos que se refieren al rol de INDRA en las elecciones21 dando cuenta de que es un bulo
recurrente. En estos artículos, los medios verificadores aclaran que el
rol de INDRA se limita a proveer la infraestructura tecnológica para
unificar los datos provisionales enviados por la administración
electoral – que es la verdadera encargada del conteo de votos– y
posteriormente difundirlos.
Fueron comunes las narrativas que se refieren a migrantes,
apuntando que una de las candidaturas estaría buscando activamente su
voto a través de ayudas y beneficios (metanarrativa 3). Entre estas
narrativas, se detectan también aquellas que apuntan a una supuesta
injerencia de autoridades y/o figuras del mundo árabe en las elecciones,
en favor de la lista de gobierno (metanarrativa 4). Estas metanarrativas
tienen un hilo común en sugerir que los migrantes o los extranjeros de
ciertos países son dignos de desconfianza o sospecha.
Fueron comunes las narrativas que apuntaban a que el partido
político/coalición política que está en el gobierno –y personalmente, el
presidente de gobierno en el cargo– es causante de situaciones
alarmantes, como manipulación y fraude electoral. Las narrativas que
señalaban a los políticos “en general” fueron marginales, mientras que
la mayor parte de los casos de desinformación indicaba que el gobierno
de turno, con supuesto acceso a influir en diferentes organismos del
Estado, fue el responsable de acciones que afectan la integridad del
proceso electoral (metanarrativas 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9 y 11).
4.6. Reacciones y medidas
adoptadas
En cuanto a las medidas y/o reacciones como respuesta a los
incidentes de desinformación durante las elecciones españolas de 2023,
los resultados de este estudio muestran que la principal medida fue la
desacreditación de medios verificadores. Un 43,3% de los casos fue
investigado y desacreditado a través del fact-checking. (Figura 5)
Figura 5. Frecuencia de reacciones y medidas
Fuente: Elaboración propia a partir del análisis y codificación de
observables.
Entre estos resultados destaca que la segunda reacción o medida más
frecuente fue “Ninguno” (27%). Es decir, de los 124 casos de
desinformación cargados en la plataforma Cyberelections, en 38 no existe
evidencia de que se hayan tomado medidas de ningún tipo, lo que abrió la
posibilidad a que este contenido falso circulara libremente por las
plataformas, sin contar tampoco con una reacción de la sociedad civil
(como puede ser el desmentido de un medio verificador) ni de las
instituciones del Estado (como, por ejemplo, un comunicado o una
refutación del órgano electoral). A pesar de esto, es cierto que la
declaración de refutación del actor involucrado, como el órgano
electoral o el actor político, representó un 24,8% de las reacciones22
Para finalizar, destaca también que, según la evidencia obtenida, la
eliminación de contenidos de las plataformas de redes sociales, como
Facebook o Twitter (ahora X), según la evidencia recogida, ha sido
marginal. Sólo en 4 de los 124 casos (2,8%) se pudo verificar que se
eliminó el contenido de las plataformas.
5. Discusión
En un contexto de campañas y procesos electorales de alto riesgo
(Rubio-Núñez et al, 2024), en donde la desinformación busca socavar la
confianza de la ciudadanía en las instituciones democráticas (Sivalo,
2024; McKay & Tenove, 2021), este ejercicio de observación electoral
recolectó evidencia del fenómeno en el marco de las elecciones españolas
de 2023, considerando las municipales y autonómicas de mayo y las
generales de julio. Los resultados confirman lo que había sido
identificado por medios verificadores y organizaciones de la sociedad
civil: que existió “una operación de desinformación clara y sostenida
para deslegitimar la integridad del sistema electoral español y socavar
la confianza pública en unas elecciones libres y justas en el país”
(Fernández, 2024, p.196)23. En este sentido, vale
la pena mencionar que, si bien este estudio reúne evidencia de 124 casos
de desinformación electoral, no ha probado que estos esfuerzos de
engañar y manipular hayan estado coordinados entre sí.
Consecuentemente, se analizarán tres grupos de resultados, en donde
se dialogará con la literatura y se aportarán recomendaciones para
combatir la desinformación, basadas en la evidencia presentada en el
estudio:
5.1. Sobre el
contenido desinformador y sus objetivos
De acuerdo con lo observado, los principales destinatarios de ataques
de desinformación son los actores políticos y los órganos electorales,
con el objetivo de dañar la confianza en el proceso. Esto confirma lo
indicado por la literatura, respecto a que lo que se busca con la
desinformación en periodo electoral no es tanto modificar la intención
de voto –que según Syrovátka, Hořejš & Komasová (2023) es una
decisión que está instalada previamente a la exposición a contenido
desinformador– sino deslegitimar el sistema democrático y sus
instituciones en general (McKay & Tenove, 2021).
En consecuencia, y de acuerdo con lo observado, en la mayoría de los
casos (101 de 124) el principal objetivo que persiguen los ataques es
“distorsionar” el sentido de la realidad. Esto da pistas sobre qué tipo
de medidas contra la desinformación pueden ser efectivas: precisamente
aquellas que buscan informar sobre el proceso y el sistema, y que puedan
contrarrestar los intentos de distorsión o deslegitimación. En ese
sentido, las medidas preventivas, tales como entregar información a la
sociedad sobre el funcionamiento del proceso electoral son claves. Si
los ciudadanos no conocen o no entienden el sistema, sus actores, sus
competencias y facultades, son más vulnerables a los intentos de
manipulación para hacerles creer que el proceso está siendo vulnerado y
que la elección es ilegítima, lo que finalmente interfiere con su
derecho a voto y con su participación electoral plena.
Lo anterior se corrobora con el análisis de metanarrativas hecho a
través de la plataforma Cyberelections. Las metanarrativas más comunes
se refieren al voto por correo e intentan hacer creer a la ciudadanía
que los resultados se manipulan a través de dicha modalidad de votación.
Esta desinformación busca minar la confianza en el sistema que
administra y gestiona el voto por correo, cuando en realidad, su
objetivo es garantizar que más ciudadanos puedan ejercer su derecho a
sufragio.
Las narrativas que hacen sospechar de diversas etapas del proceso y
de actores legítimos (como proveedores) que participan en él también
fueron comunes. En ese sentido, es importante que autoridades y
proveedores sean transparentes sobre su papel en el proceso, qué tipo de
servicio se presta y para qué sirve. En definitiva, es esencial
que la ciudadanía esté enterada de qué funciones pueden y deben cumplir
estos proveedores y –sobre todo– qué funciones están fuera de sus
competencias. Por ejemplo, en el caso español es importante
reforzar la información sobre el rol de la empresa INDRA, que se limita
solamente a proveer de una solución tecnológica para unificar y
diseminar los resultados provisionales de la elección, cuyo origen es de
hecho la autoridad electoral, la única encargada del conteo de los
votos.
También fueron comunes las narrativas que culpan al partido en el
gobierno de turno como causante de la manipulación del voto y el fraude
electoral. Esto no solo es consecuente con los intentos de manipulación
antes descritos, sino que también refleja la “importación” de este tipo
de narrativas de contextos electorales distintos (e.g. las elecciones de
EE.UU. de 2020, donde se alegó falsamente que el gobierno de turno
manipuló el resultado de las elecciones).
El análisis también evidenció que, entre las narrativas más comunes
está la supuesta evidencia de que los colectivos migrantes o sus países
de origen interfieren en los procesos electorales. Esto podría apuntar
que existe también una correlación entre las narrativas xenófobas y las
que buscan atacar el proceso electoral, o, dicho de otra manera, que se
instrumentaliza la xenofobia para alentar las dudas sobre la legitimidad
del proceso. Nuevamente, esto es consecuente con narrativas que se han
observado en países extranjeros como Estados Unidos, donde el bulo de
que los inmigrantes irregulares votan en las elecciones es
recurrente.
Lo anterior apunta a que las autoridades y otras organizaciones que
colaboran en la lucha contra la desinformación deben estar atentos a las
narrativas que se usan en otros contextos electorales, las que parecen
ser “contagiosas”. Saber qué ha pasado en otros lugares del mundo con
anterioridad puede ser útil para preparar los posibles escenarios y las
posibles respuestas en un contexto posterior.
5.2.
Sobre los medios de distribución de la desinformación
Los resultados de esta observación indican que el principal canal de
distribución en las elecciones españolas de 2023 fue Whatsapp. Un 59% de
los casos fueron distribuidos a través de esta plataforma. Los
siguientes canales más populares fueron Twitter (26,4%) y Telegram
(11,8%). Respecto a este hallazgo, es importante mencionar que la
prevalencia de Whatsapp puede estar determinada por el chatbot
implementado por Maldita.es. El medio verificador ha obtenido gran parte
de los casos que posteriormente investiga y verifica a través de esa
vía, lo que puede explicar por qué se reflejan un mayor número de casos.
Sin embargo, es interesante que este resultado dialoga con el Digital
News Report 2023, del Instituto Reuters, que también identifica a
WhatsApp como la aplicación de mensajería más utilizada en España. Un
79% de los encuestados declaran usarla para todo fin (por sobre
Facebook, YouTube e Instagram) y un 27% declara utilizarla para consumir
noticias (Reuters Institute for the Study of Journalism, 2023).
Así, la prevalencia de Whatsapp como canal de origen de casos de
desinformación electoral se debe al alto nivel de utilización de dicha
aplicación y también ayuda a explicar por qué Maldita.es tomó la
decisión de implementar el chatbot en dicha plataforma: es
merecedora de más atención con base en su popularidad entre los
usuarios. Los desinformadores también lo saben y explotan dicha
popularidad. De lo anterior se desprende que es necesario que aquellos
que se dediquen a luchar contra la desinformación (autoridades,
periodistas, sociedad civil, etc.) estén atentos a los canales
que son más populares en momentos y contextos determinados, en
particular durante períodos electorales, y preparen respuestas adecuadas
que puedan llegar a los usuarios de los canales más populares de manera
prioritaria.
Respecto a las medidas adoptadas, los resultados indican que la
principal medida es la desacreditación, es decir, la constatación de que
el contenido es falso o manipulado. Esta fue la medida adoptada en un
43,3% de los casos. Es importante destacar que este hallazgo no fue
inesperado, ya que seguramente está influenciado por la fuente desde
donde se obtienen los casos de desinformación, que corresponde a un
medio verificador. Sí fue más sorprendente que la medida de “eliminación
o restricción del contenido” en la plataforma se haya adoptado sólo en
un 2,8% de los casos y que en un 27% no se haya tomado medida
alguna.
Como un aporte a la discusión, creemos que este resultado se debe a
tres posibles escenarios:
El primer escenario es que a pesar del esfuerzo de los
fact-checkers por corregir la desinformación, las plataformas
no aprovechan ese trabajo para eliminar o restringir todos los
contenidos corroborados como información falsa o distorsionada. Esto
puede deberse a que las plataformas prefieren utilizar el trabajo de los
fact-checkers para poner en contexto información posiblemente
falsa y dejan en manos del ciudadano ejercer su responsabilidad y
decidir por sí mismo con base en la información disponible. Esta
reacción no deja de ser positiva en un contexto democrático. También
contribuye a que las plataformas eviten la censura desmedida.
El segundo escenario, y así lo evidencia el que no se haya podido
registrar ningún tipo de acción sobre un 27% de los casos, es que entre
todos los actores involucrados no hay la suficiente capacidad de atender
y corregir todas las instancias de desinformación que suceden. Aunque la
información con la que contamos no permite afirmar esto con contundencia
(ya que este no es un estudio que mida el volumen de la desinformación
circulante), de poder probarse, este escenario debería ser motivo de
preocupación e indicador de que hace falta mejorar la capacidad de
respuesta.
El tercer escenario es que el bajo número de casos identificados como
“contenido eliminado” y el alto número de casos en donde no se tomó
ninguna acción se deba a que no pudimos verlo. Aunque hicimos un
seguimiento a cada uno de los bulos, es posible que la información
simplemente no sea accesible o no esté disponible. Es decir, las
plataformas de redes sociales no son suficientemente transparentes a la
hora de informar qué tipos de acciones han tomado sobre los contenidos
desinformadores, siendo esto indicador de que hacen falta mayores
esfuerzos de transparencia y cooperación entre plataformas, autoridades
y organizaciones de la sociedad civil que luchan contra la
desinformación24
El Reglamento de Servicios Digitales (DSA) incluye una herramienta
poderosa contra la desinformación en las obligaciones de monitorización
y mitigación de riesgos sistémicos, que impone a las plataformas que
cumplen ciertos requisitos en cuanto al número de usuarios (las así
llamadas Plataformas de Muy Gran Tamaño o VLOPs en inglés), siendo el
criterio la vinculación del tamaño de las plataformas con el riesgo de
daños sociales y económicos para la sociedad (Broughton Micova,
2021).
Desafortunadamente, las reglas de la DSA están dirigidas a riesgos
asociados con la amplificación algorítmica de contenido dañino, y a la
moderación de contenidos compartidos a través de redes públicas, por lo
que los canales privados de servicios de mensajería como WhatsApp o
Telegram no encajan en la definición de VLOPs y por lo tanto están
exentas de estos requerimientos (Cetina-Presuel, 2024b). La nueva ley
europea no da herramientas para combatir la desinformación en entornos
de comunicación privada por sí solos, aunque sí contempla protecciones
cuando estos contenidos se comunican públicamente en otras redes
digitales. De hecho, según el último reporte de transparencia enviado a
la Comisión Europea, el servicio de WhatsApp Channels (canales
públicos) tiene un promedio de 46.8 millones de usuarios25Por lo tanto, la plataforma será considerada una VLOP y tendrá
que seguir el máximo de obligaciones posibles según la DSA, incluyendo
las medidas contra riesgos sistémicos, entre ellos la
desinformación. Esto es una buena noticia para entender cómo
estos fenómenos funcionan en red y desarrollar medidas que permitan
inocular a las redes públicas de lo que se comparte en privado. Mucho de
eso pasará por la detección temprana de contenidos.
Por supuesto, la DSA seguirá teniendo el punto ciego de los canales
privados. Hay que tener en cuenta que cualquier intervención legislativa
sólo podrá centrarse en monitorizar y minimizar riesgos en el momento en
que la información salte de un canal privado a un entorno público. De lo
contrario, podría haber un impacto negativo en la libertad de expresión.
Una avenida a explorar es tener en cuenta el potencial impacto del
tamaño de un servicio como WhatsApp con base en el número de usuarios y
considerar esto como un factor de riesgo que facilita el paso de la
desinformación de un sistema de mensajería privado a una red social
pública para establecer un mecanismo de monitorización respecto de este
“trasvase”. Tal vez esto se ajuste mejor a la realidad de los distintos
tipos de servicios digitales y los riesgos que representan.
Enmiendas legislativas aparte, es de suma importancia continuar
haciendo observaciones empíricas que corroboren que la desinformación
más nociva se distribuye también por otros canales que no entran en las
categorías establecidas por la DSA.
5.3. Sobre las reacciones y
medidas
Según los resultados de esta observación, los órganos electorales o
los actores políticos han hecho declaraciones de refutación directas
sobre contenido desinformador en un 24,8% de los casos. Esto es
positivo, ya que en cuanto los ataques de desinformación apuntan a un
sistema y sus procesos, la aclaración con información oficial –señalando
las normas y leyes que lo regulan en un lenguaje claro– parece ser la
mejor herramienta para hacer frente al incidente de desinformación en el
momento. Por ejemplo, en el mismo ejercicio de observación
desarrollado en Estados Unidos, el equipo de investigación identificó
rápidas reacciones de los órganos electorales en los llamados “swing
states” (estados indecisos), que en el transcurso de pocas horas desde
que comenzó a circular el bulo, publicaron comunicados declarando el
contenido como falso y explicando por qué con información técnica y
normativa (Corredoira & Gaete, 2024).
Es comprensible, sin embargo, que los órganos de la administración
electoral no tengan la capacidad para responder directamente a todos los
ataques que le implican. A ello hay que añadir que el número de
incidencias que llegan efectivamente a las Juntas Electorales son muy
pocas, ya que actúan a instancia de parte, y en su mayoría, o carecen de
consistencia o sus emisores no son conocidos. Al respecto, Corredoira y
Alfonso (2024) asegura que, aunque a la JEC le corresponde la vigilancia
de todo el proceso de campaña electoral (de acuerdo con los artículos 42
y 50-53 de la LOREG), resulta indispensable “fortalecer el conjunto de
las autoridades electorales ponderando los nuevos desafíos del derecho a
la información” (p.235). Se necesita no sólo mayor dotación de personal,
medios técnicos y de gestión para monitorizar los entornos virtuales,
sino mayores garantías o sistemas de corregulación, “para que los
novísimos medios no intercepten las campañas” (Corredoira y Alfonso,
2024, p.235). De la misma forma, se ha de exigir a las plataformas y a
la sociedad civil que les ofrezcan toda la ayuda posible para este
fin.
Por otro lado, según nuestro estudio, la eliminación de contenidos de
las plataformas de redes sociales ha sido marginal (sólo 4 de 124
casos)26 Si bien es cierto que esto podría
ser señal de que las plataformas optan por medidas que no impliquen la
retirada de contenido (como las etiquetas de contexto y otras técnicas
ya discutidas), también invita a poner en cuestión si las medidas y
acciones contra la desinformación de estas empresas son suficientes.
Hemos de recordar que las plataformas están llamadas a colaborar no solo
por responsabilidad social corporativa, sino porque la legislación
europea se lo exige.
Es posible que las plataformas hayan tomado más medidas de las que
hemos podido ver pues la falta de transparencia con la que operan es un
problema al que nos enfrentamos. El artículo 15 de la DSA impone
obligaciones de transparencia a los prestadores de servicios
intermediarios, incluyendo la obligación de publicar al menos una vez al
año informes sobre las actividades de moderación de contenidos
realizadas durante dicho período, los que deben incluir información
relevante sobre el tipo de medidas adoptadas que afecten “a la
disponibilidad, visibilidad y accesibilidad de la información
proporcionada por los destinatarios del servicio…” (art. 15.1 letra e de
la DSA). Las plataformas también deben reportar sobre “el uso de medios
automatizados con fines de moderación de contenidos, incluyendo una
descripción cualitativa, una especificación de los fines precisos, los
indicadores de la precisión y la posible tasa de error de los medios
automatizados empleados para cumplir dichos fines, y las salvaguardias
aplicadas” (art. 15.1 letra e de la DSA). Sin embargo, existen ciertas
dudas sobre la efectividad de estas obligaciones de transparencia
(Stowell & de Meyere, 2023). Además, en consonancia con la
observación hecha líneas arriba, estas obligaciones nos permitirán
entender mejor a las plataformas de comunicación pública, pero no dan
herramientas para atender a los canales de comunicación privada por
donde también circula desinformación, como Whatsapp o Telegram.
6. Conclusiones
El estudio de las elecciones españolas de 2023 evidencia que han
circulado una variedad de categorías de desinformación encaminadas a
deslegitimar el sistema democrático y a afectar la confianza pública en
un proceso electoral libre y justo. Los datos recopilados revelan
patrones de ataques dirigidos tanto a actores políticos como a órganos
electorales, confirmando que el objetivo principal ha sido distorsionar
la percepción del sistema y los organismos a cargo de la administración
del proceso. El análisis de los canales de distribución destaca la
prevalencia de aplicaciones de mensajería como WhatsApp y Telegram, que
representan un desafío particular para la monitorización y mitigación de
la desinformación debido a su naturaleza privada, lo que evidencia
potenciales limitaciones en nuevas leyes como la DSA. También demuestran
que es absolutamente necesario seguir investigando la desinformación en
estos entornos para entenderlos mejor.
Las medidas adoptadas por las autoridades competentes como la Junta
Electoral Central, entre otros actores políticos y de gobierno, y de la
sociedad civil, a través de fact-checkers como Maldita.es,
sirven para confirmar que los esfuerzos de verificación y las
declaraciones oficiales son fundamentales. No obstante, hace falta más
trabajo para dotar a las autoridades e instituciones con mejores
capaciudades y herramientas para hacer frente a la desinformación de una
manera más sistémica y proactiva. Para ello, la colaboración entre todos
los actores relevantes –entre los que también hemos de incluir a los
académicos– es indispensable.
Solo a través de esfuerzos colaborativos sostenidos se podrán
entender con mayor precisión los
desórdenes informativos y se podrán detectar y contrarrestar los
efectos dañinos de la desinformación para las sociedades democráticas.
Es urgente que esta colaboración también desarrolle estrategias para
fortalecer la confianza de la ciudadanía en sus instituciones, sin duda
una de las claves para salvaguardar la integridad de los procesos
electorales.
Finalmente, es pertinente mencionar como limitación de este estudio
que, aunque la metodología FIMI aplicada en esta misión de observación
electoral proviene de una taxonomía validada por la comunidad
internacional de ciberseguridad –y ha sido refinada por un equipo
transnacional del Observatorio Complutense de Desinformación– el nivel
de acuerdo de los codificadores no fue medido a través de tests ICR o
ICA. El uso de estos tests es altamente recomendado para estudios
cualitativos (O’Connor & Joffe, 2020) y debe tenerse en
consideración para réplicas futuras de esta metodología.
Este trabajo se desarrolló en el marco de dos proyectos:
Proyecto “Garantías frente a la desinformación en procesos electorales”,
centrado en ciberseguridad y desórdenes informativos. Proyecto Next
Generation: “La ciberseguridad en los procesos electorales. Garantías
frente a la desinformación y otros desórdenes informativos en
plataformas” (CYBERE- LECTIONS) Referencia TED2021-130876B-I00,
financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación, y el proyecto
“Garantías institucionales y regulatorias. autoridades electorales y de
supervisión digital ante interferencias, narrativas hostiles, publicidad
segmentada y polarización” (Dir-Politics), Referencia
PID2022-137245OB-I00, financiado por el Ministerio de Ciencia e
Innovación y la Agencia Estatal de Investigación.↩︎
Hasta noviembre de 2024, los países en donde se ha
llevado a cabo la observación electoral son Colombia, Guatemala,
República Dominicana, Panamá, Venezuela, Argentina, Chile, Brasil,
México, Uruguay, España, Estados Unidos, Ecuador y Costa Rica.↩︎
Para saber más sobre la negociación que dio forma a la
plataforma Sumar, y su impacto en Podemos, ver el artículo titulado
“Podemos pierde el pulso con Díaz y queda diluido en Sumar: del ‘dedo’
de Iglesias al veto a Montero”, escrito por María Menéndez para el
portal web de RTVE y publicado el 10 de junio de 2023. Disponible en el
siguiente enlace: www.rtve.es/noticias/20230610/sumar-podemos-acuerdo-coalicion-elecciones-23j/2449072.shtml.↩︎
Sobre el escenario de polarización, ver los siguientes
artículos periodísticos:
REGULATION (EU) 2022/2065 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND
OF THE COUNCIL of 19 October 2022 on a Single Market for Digital
Services and amending Directive 2000/31/EC (Digital Services Act).
Disponible en español en el siguiente enlace: eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/TXT/?uri=celex%3A32022R2065.↩︎
Para más información sobre la estrategia de la
Organización del Tratado del Atlántico Norte (OTAN), ver el artículo en
su web, titulado: NATO's approach to countering disinformation
(actualizado al 8 de noviembre de 2023), disponible en el siguiente
enlace: www.nato.int/cps/en/natohq/topics_219728.htm.↩︎
Esto significa que el medio verificador recibió miles
de potenciales casos de desinformación, aunque muchos de ellos eran
repeticiones del mismo caso enviadas por diferentes usuarios, en
formatos o plataformas también diferentes. Es importante mencionar que
la repetición de un mismo caso en varias plataformas y formatos es
sumamente relevante para el medio verificador, ya que es un indicador de
viralidad.↩︎
Por ejemplo, una de las tarjetas indica que el 31 de
mayo de 2023, un usuario envió al WhatsApp de Maldita.es la siguiente
pregunta: ¿Cuál es la diferencia entre apoderado e interventor? Esta
tarjeta fue descartada de la muestra, ya que se trata de una pregunta
ciudadana destinada a entender el proceso electoral y no es,
estrictamente, un caso de desinformación que pueda ser analizado bajo
los parámetros de este estudio.↩︎
Leanna Zúñiga, Eugenia Hernández, Laura Henao, Daniel
Iglesias, Linda Velásquez, Giannina Meléndez, Matías Zúñiga, Fernando
Martínez, José Antonio Sánchez, Alfredo González La coordinación del
equipo de codificadores y la formación sobre la metodología FIMI estuvo
a cargo de los autores de este artículo.↩︎
La taxonomía FIMI fue desarrollada y presentada por el
Servicio Exterior de la Unión Europea en febrero de 2023, a través del
informe titulado “1st EEAS Report on Foreign Information Manipulation
and Interference Threats. Towards a framework for networked defence”. En
este informe, el Servicio Exterior de la UE aplica la mentada taxonomía
a algunos casos seleccionados de intervención y manipulación de la
información provenientes de la órbita de propaganda e influencia rusa.
El informe está disponible en el siguiente enlace: www.eeas.europa.eu/eeas/1st-eeas-report-foreign-information-manipulation-and-interference-threats_en↩︎
Es menester mencionar que en el marco de este proyecto
se han realizado 14 misiones de observación electoral, con las que se ha
refinado el método. Luego de la observación en España, las categorías
fueron modificadas para ajustarse mejor al contexto de las elecciones de
2024, añadiendo opciones relevantes a nivel local. Por ejemplo, en
destinatario del ataque se añadieron las opciones de candidato o
candidata; empresa proveedora del Estado, partido político y tercer
actor. La versión más actualizada de esta metodología se encuentra en el
sitio web del Observatorio Complutense de Desinformación: www.ucm.es/observato-riodesinformacion/observacion_electoral↩︎
Para que funcione correctamente la Inteligencia
Artificial de la plataforma Cyberelections, cada tarjeta de contenido
debía cumplir con las determinaciones técnicas necesarias. El principal
requisito era que tanto el título de la tarjeta como el recuadro del
contenido tuvieran información descriptiva del caso de desinformación.
Según indica el manual de títulos y contenidos elaborado por Maldita.es
para el correcto uso de la plataforma, “el título de la tarjeta debe ser
una frase sencilla que describa la parte más esencial del contenido, es
decir, el mensaje que se transmite. No debe entenderse el título como
una serie de palabras clave inconexas, sino como una oración
estructurada que represente unívocamente el contenido y la intención del
mensaje, sin hacer juicio de valor o juzgar de antemano si se trata de
un bulo o no”. En cuanto al recuadro de contenido, éste debía
completarse con “una descripción de los mensajes potencialmente
desinformadores”, sin hacer una valoración del contenido.↩︎
En relación con estos resultados, resulta relevante
contrastarlos con las medidas tomadas por la Junta Electoral Central y
las Juntas Provinciales de España en el contexto de las elecciones de
2023, que, aunque no hayan sido directamente recogidas a través de este
análisis FIMI, son de conocimiento público. Las reacciones y medidas
adoptadas por dichas autoridades, en el marco de sus competencias y
facultades, tuvieron un papel fundamental para salvaguardar el
desarrollo correcto de los comicios (Corredoira y Alfonso, 2024). El
número de incidencias que han sido revisadas por la JEC y las juntas
provinciales son relativamente pocas, pues estas autoridades actúan a
instancia de parte, lo que limita necesariamente el número de casos en
los que intervienen directamente. Sin embargo, se identifican los
siguientes acuerdos de la JEC, pues son una muestra relevante del
trabajo de las autoridades por defender el proceso electoral: 1. Acuerdo
JEC 513/2023, del 20 de julio, sobre no establecer medidas adicionales
respecto al voto por correo. Disponible en: www.juntaelectoralcentral.es/cs/jec/doctrina/acuerdos?anyosesion=2023&idacuerdoinstruccion=122169&idsesion=1047&template=Doctrina/JECDetalle.
2. Acuerdo JEC 503/2023, del 12 de julio, que reitera su doctrina
garante de la libertad de expresión y descarta censurar propaganda
electoral que incorpora el himno franquista “Cara al Sol”. Disponible
en: www.juntaelectoralcentral.es/cs/jec/doctrina/acuerdos?anyosesion=2023&idacuerdoinstruccion=121373&idsesion=1046&template=Doctrina/JEC_Detalle.
3. Acuerdo JEC 525/2023, del 20 de julio, sobre las limitaciones
establecidas en el artículo 66 de la LOREG, que no afectan a periódicos
digitales como OKDirario. Disponible en: www.juntaelectoralcentral.es/cs/jec/doctrina/acuerdos?anyosesion=2023&idacuerdoinstruccion=121768&idsesion=1047&template=Doctrina/JEC_Detalle↩︎
Fernández (2024) se refiere a un informe elaborado por
Maldita.es en conjunto con Democracy Reporting International, donde
analizaron los bulos que circularon durante el mes previo a las
elecciones generales del 23 de julio. El informe está disponible en el
siguiente enlace (en inglés): democracyreporting.s3.eu-central-1.amazonaws.com/images/6509b182b6569.pdf↩︎
Es importante destacar que la base de datos, poblada
con ejemplos proveídos por un fact-checker, no siempre permite
determinar si se ha tomado algún tipo de medida o no si la información
no se encuentra en el ejemplo concreto. Esto es en parte por cómo opera
la actividad fact-checking en sí (que intenta impedir que el
bulo siga circulando), y en parte porque las plataformas no siempre son
transparentes respecto de las medidas que se toman o no se toman. Sobre
esto último, la DSA europea ha de mejorar el panorama por lo menos en
algunos aspectos si logra superar las barreras identificadas respecto de
su cumplimiento pleno. Al respecto, véase Strowel & de Meyere
(2023). Además, algunas de las prácticas de las plataformas en cuanto a
moderación de contenidos, si bien pueden ser efectivas, también pueden
resultar menos transparentes. Un claro ejemplo de esto es el
shadowbanning, que es una alternativa al bloqueo o eliminación
de contenidos mediante la limitación de su circulación mediante el
algoritmo, pero generalmente sin el conocimiento del afectado, lo que
evidentemente afecta no solo a la mencionada transparencia, sino también
posiblemente al derecho que tendrá el afectado a interponer recurso o
recurrir al arbitraje. Para una discusión sobre el encaje del
shadowbanning en la DSA véase a Leersen (2023).↩︎
Durante las municipales de mayo hubo un caso de
eliminación o limitación de cuentas de redes sociales que, aunque está
fuera de la muestra analizada en este estudio, es importante
mencionarlo. Se trató del bloqueo que hizo Twitter de las cuentas de los
candidatos de Unides Podem, Héctor Illueca y Pilar Lima, en Valencia, a
una semana de las elecciones. Ver más información en el siguiente
artículo: www.eldiario.es/comunitat-valenciana/twitter-bloquea-cuentas-candidatos-unides-podem-hector-illueca-pilar-lima_1_10223759.html↩︎
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