Narrativas de desinformación: impacto, exposición y componente ideológico

^ES Resumen. La desinformación es uno de los aspectos troncales en términos de preocupación social, política y periodística. La difusión estratégica y deliberada de falsedades encaja en la construcción de relatos capaces de confundir la verdad con la verosimilitud. Estas narrativas son entendidas como formas de retórica discursiva, relatos con una importante carga significativa que funcionan para generar cierta comprensión de los acontecimientos por parte de los ciudadanos. El presente estudio analiza el impacto, la exposición y el componente ideológico que acompaña a la desinformación. Han sido identificadas una serie de narrativas de desinformación, tras estudiar previamente el material identificado como desinformación por los verificadores españoles (Newtral, Maldita y Verificat) y las verificaciones publicadas en sus sitios web. Posteriormente fue construida una base de datos que clasifica los fact-checks según palabras clave y temas abordados. En total, se recopilaron 163 fact-checks. Finalmente se realizó una encuesta (N = 1003) entre residentes españoles de entre 18 y 74 años, con un margen de error de +/- 3,4 % para un nivel de confianza del 95 % y p=q=0,5. Los resultados demuestran la relevancia de la exposición previa a los contenidos desinformativos con la asignación de un determinado grado de credibilidad a los mismos. Igualmente, tanto la temática como el encuadre empleado para presentar la información establecen diferencias tanto en la exposición como en la aceptación o el impacto del mensaje.

Palabras clave: Desinformación, narrativas, impacto, ideología, exposición.

^ENG Disinformation narratives: Impact, exposure and role of ideology

Abstract. Misleading information stands as a central concern in terms of societal, political, and journalistic concerns. The strategic and deliberate dissemination of falsehoods contributes to the construction of narratives capable of blurring the lines between truth and plausibility. These narratives are understood as forms of discursive rhetoric, stories laden with significant meaning, functioning to shape citizens’ understanding of events. This research examines the impact, exposure, and ideological component that accompanies misinformation. A series of misinformation narratives have been identified, based on material previously classified as misinformation by Spanish fact-checkers (Newtral, Maldita, and Verificat), relying on the fact-checks published on their websites. Subsequently, a database was built that categorizes the fact-checks according to keywords and topics addressed. In total, 163 fact-checks were collected. Finally, has been conducted a survey (N = 1,003) of Spanish residents aged 18 to 74 with a margin of error of +/- 3.4% at a 95% confidence level, where p=q=0.5. The findings underscore the relevance of prior exposure to misinformation content in attributing a certain degree of credibility to it. Additionally, both the topic and framing employed to present the information establish differences in exposure as well as the acceptance or impact of the message.

Keywords: Disinformation, narratives, impact, ideology, exposure.

Cómo citar: Puertas-Graell, D. y Suau-Martinez, J. (2025). Narrativas de desinformación: impacto, exposición y componente ideológico. Estudios sobre el Mensaje Periodístico, 31(2), 419-429. https://dx.doi.org/10.5209/emp.100562

1. Introducción

Investigar los efectos o el impacto de la desinformación se ha convertido en una prioridad para el ámbito académico en los últimos años. De hecho, autores como Reglitz (2022, p. 162) han abordado este tema desde una perspectiva filosófica que pretende no solo reconocer el objetivo de su uso, como la manipulación política o mediática, sino exponer sin reservas la gravedad del problema para la sociedad y las instituciones que la conforman. En este artículo se aborda este fenómeno mediante el concepto de las narrativas desinformativas. En la sociología cultural, por ejemplo, las narrativas son formas de retórica discursiva, relatos con una importante carga significativa, también moral, (Polletta et al., 2011) que contribuyen a la comprensión de los acontecimientos por parte de los ciudadanos. Según Lewandowsky et al. (2017), las narrativas de desinformación son relatos falsos o engañosos difundidos de manera intencional con el propósito de engañar al público. Dicha premeditación consiste en aprovechar los sesgos cognitivos y las divisiones sociales para generar una comprensión distorsionada o falsa de determinados eventos o temas de actualidad, con el objetivo de lograr una manipulación de la opinión pública para servir a intereses específicos (Gregor y Mlejnková, 2021; Strand y Svensson, 2023).

Otros autores (Fisher, 1984; Hall, 1973) han expuesto cómo las narrativas, entendidas como formas estructuradas de comunicación, actúan como marcos que orientan nuestra interpretación y comprensión del mundo. Esto nos conduce a hablar directamente de la teoría del encuadre (Ardèvol-Abreu, 2015; de Vreese, 2005), en una época caracterizada por la proliferación de información y la democratización de los medios de comunicación, por lo que la configuración de la opinión pública adquiere una importancia sin precedentes. En este sentido, Starbird et al. (2019) sostienen que evaluar la desinformación tiene menos que ver con verificar la precisión de piezas informativas individuales y más con comprender cómo estas piezas construyen narrativas de desinformación que sirven colectivamente a una agenda específica. Este es, precisamente, el marco conceptual del cual parte el presente artículo. Entendemos las narrativas de desinformación como un conjunto o agrupación de contenidos que hacen referencia a una misma idea o historia, con sus correspondientes matices polarizadores de la sociedad actual. En esta definición se incluye una base moral donde las emociones contribuyen de cara a su grado de plausibilidad (Suau y Puertas-Graell, 2023).

1.1. Impacto de la desinformación

El debate sobre la desinformación está ligado a dos conceptos que desglosamos en este marco teórico: el alcance de la desinformación, que es entendido como la distribución de contenido entre un grupo específico de personas, y su impacto en el tipo de prácticas asociadas a los desórdenes informativos, que es la forma en que el contenido puede ser malinterpretado como verdadero y, en consecuencia, llevar a error a quienes lo reciben. Ambos conceptos han sido sujeto de estudio en el ámbito académico para poder detectar cuál es el verdadero impacto de la difusión de este contenido, así como sus efectos (Zannetou et al., 2019). Igualmente, algunos estudios han demostrado la existencia de un alcance limitado de estas prácticas con respecto a la población general (Fletcher et al., 2018; Guess et al., 2019), mientras que hay quienes argumentan un impacto significativo en temas de ámbito social y político (Blackburn y Zannettou, 2022).

La evaluación de los efectos de la desinformación debería comenzar analizando el nivel de propagación en la población. En la actualidad, sabemos que la desinformación deja una huella digital, y esto nos permite rastrearla y mapearla, algo no tan factible con las formas tradicionales de propaganda del siglo XX. Para determinar cuántos ciudadanos estuvieron expuestos a un contenido en particular, algunos estudios han empleado metodologías basadas en la propagación de ese contenido en internet. Vosoughi et al. (2018) analizaron miles de publicaciones en X. Los autores argumentan que el contenido falso se propaga más rápido y con mayor profundidad que su propia corrección/verificación, siendo este patrón más fuerte en noticias políticas que en desastres naturales, ciencia, etcétera.

Aquí vemos una primera diferenciación con respecto a la temática, algo que también ha emergido en aquellas investigaciones que se han centrado en el análisis de la desinformación patrocinada por actores extranjeros en eventos específicos. Un ejemplo recurrente es el caso de las elecciones estadounidenses en 2016. Diversos investigadores han determinado que las cuentas vinculadas a los esfuerzos rusos para influir en las elecciones lograron difundir una gran cantidad de contenido en la entonces denominada Twitter y en Facebook (Spangher et al., 2018; Zannettou et al., 2019). Sin embargo, su capacidad para hacer que el contenido se volviera viral y conectara con una audiencia relevante fue limitada, a excepción del caso de Russia Today, el servicio de noticias financiado por el estado. Del mismo modo, Eady et al. (2023) detectaron que solo cerca del 1 % de los norteamericanos fueron expuestos a desinformación patrocinada por Rusia. Es decir, aunque hablemos de desinformación y del peligro que puede conllevar para las democracias, también debemos valorar si la penetración real de estas prácticas en el consumo mediático de la ciudadanía pudiera ser inferior a los resultados expuestos por otras investigaciones centradas en plataformas online.

Siguiendo con el contexto de los Estados Unidos, Guess et al. (2019) encontraron resultados similares. La compartición de enlaces asociados a webs de noticias falsas fue relativamente escasa en 2016, con una mayor tendencia entre ciudadanos de 65 años o más, así como aquellos con ideologías de derecha o pro-republicanos. Solo el 6 % de quienes compartían contenido político en X obtuvo su contenido de webs de noticias falsas (Grinberg et al., 2019). Esta investigación confirma lo expuesto en estudios anteriores, pues sostiene que el usuario promedio de X está expuesto a apenas el 1,18 % de las publicaciones de fuentes de noticias falsas. Además, tal y como hemos explicado anteriormente con respecto a la necesitada mirada a los medios de comunicación tradicionales (Flore, 2020), la televisión sigue siendo cinco veces más importante que internet en lo que respecta al consumo de noticias, incluido el contenido falso. Otros estudios desarrollados en Francia e Italia también han profundizado en aspectos sobre la audiencia de los medios digitales clasificados como generadores de noticias falsas (Fletcher et al., 2018). A pesar de que tienen audiencias muy pequeñas, sus comunidades de Facebook suelen ser más grandes que los medios de comunicación tradicionales, lo que sugiere una necesaria aproximación a las comunidades de nicho y su actitud activa. En nuestro país, Suau y Puertas-Graell (2023) detectaron un alto grado de exposición a la desinformación entre la población general.

No obstante, la exposición no implica impacto. Como bien se ha introducido previamente, otro de los aspectos más relevantes asociados a la desinformación consiste en valorar o comprobar cuál es su verdadero o potencial impacto en la sociedad. Es decir, la capacidad del contenido desinformativo para revestirse de verdadero y, por ende, confundir a sus receptores.

Distintos estudios han intentado determinar los efectos de la desinformación patrocinada por Rusia durante las elecciones presidenciales de EE.UU. en 2016. Al analizar grandes conjuntos de datos de ciudadanos expuestos a contenido a través de las redes sociales, los investigadores detectaron que la exposición tenía un efecto mínimo en su comportamiento en la red (Spangher et al., 2018; Zannettou et al., 2018). En un estudio referente al referéndum del Brexit en el Reino Unido se encontraron resultados similares en lo relacionado a la limitación de los efectos, aunque aparecen resultados más prometedores respecto a la capacidad del contenido desinformativo para llegar a los grupos sociales deseados (EPRS, 2019; Weinberg y Dawson, 2021).

Si bien existe una cantidad significativa de estudios sobre las narrativas de desinformación, ya sean patrocinadas por el extranjero o a nivel nacional, así como la manera en que se produce su propagación por distintos canales digitales, todavía existe una importante incertidumbre sobre su impacto (Starbird et al., 2019). Como viene justificándose en esta investigación, dado que las narrativas se propagan a lo largo del tiempo y en múltiples formatos, los efectos pueden ir más allá del impacto de un contenido en particular. En consecuencia, en lugar de que los individuos se vean afectados de manera específica por una historia surgida o principalmente difundida por redes sociales, es más probable que las percepciones se configuren como resultado de la exposición a un flujo continuo de información engañosa, vinculado a una narrativa particular (Katz, et al., 2017; Marwick, 2018).

En este contexto, las «narrativas» funcionan a modo de relatos o discursos estratégicamente elaborados y diseñados para influir de manera sistemática en percepciones, actitudes y comportamientos. Este tipo de situaciones es particularmente común en los ámbitos políticos y de los medios de comunicación, entornos donde existe un mayor interés por promover objetivos ideológicos, influir en elecciones o fomentar divisiones sociales, especialmente en contextos en los que ya existe un guion cultural y ciertas reservas emocionales (Colley et al., 2020; Polletta y Chen, 2012). McAdam et al. (2001) explican cómo en el ámbito de la política y los movimientos sociales se utilizan las narrativas con el propósito de construir identidades colectivas, legitimar acciones y movilizar seguidores. Es decir, dichas narrativas poseen cierta efectividad a la hora de polarizar opiniones y delimitan las barreras que emanan de la alteridad (Gamson, 1992). Así pues, nuestra primera pregunta de investigación se refiere al impacto de las narrativas vinculadas a desinformación:

PI1: ¿Los ciudadanos que han recibido la narrativa anteriormente tienen más probabilidad de creerla que aquellos que nunca la han escuchado?

Nuestra segunda pregunta de investigación, que incide en el impacto de las narrativas vinculadas a desinformación, trata de recoger si el efecto relacionado a la exposición previa es similar en todas las narrativas:

PI2: ¿El efecto de haber recibido la narrativa anteriormente es similar en todas las narrativas bajo estudio?

1.2. El factor ideológico

Recientemente han surgido investigaciones académicas centradas en el impacto de la desinformación en la sociedad, especialmente en ámbitos como la salud pública y la estabilidad política. Joseph et al. (2022) señalan que la difusión de información errónea sobre la COVID-19 en redes sociales ha agravado la pandemia y erosionado la confianza en determinadas instituciones. Igualmente, según Masip et al. (2020), una gran proporción de encuestados afirma haber recibido información falsa sobre la pandemia, con un bajo nivel de confianza en los medios de comunicación y las autoridades públicas.

Otros aspectos de relevancia ligado a las emociones es que, normalmente, están asociadas a las narrativas y utilizan creencias y valores para reforzar su compromiso como recordatorios de la identidad de un grupo o colectivo (Polletta y Callahan, 2017). Una narrativa es un poderoso elemento de polarización capaz de definir claramente la frontera entre dos grupos («nosotros» y «ellos») en asociación con valores o creencias, por lo que refuerzan la cohesión del grupo, pero también provocan divisiones sociales. Las narrativas desempeñan un papel importante en la formación de la opinión pública, la difusión de ideas y la movilización de partidos políticos, movimientos sociales, activistas y otros grupos minoritarios (Braddock, 2020). Como señala Polletta (2009, p. 105), «el arte de contar historias es capaz de garantizar una audiencia comprensiva para posiciones que difícilmente obtendrían tal audiencia de otra manera». Por lo tanto, es especialmente eficaz para las narrativas cuando son ambiguas en su objetivo final, lo que nos permite asignar significado en función de nuestras propias experiencias o contexto. De ese modo, facilitan así la adopción de posiciones marginales o periféricas y las hacen más aceptables o menos antagónicas (Polletta y Chen, 2012). Es decir, estos mecanismos de narración no son meramente descriptivos, sino que están imbuidos de fundamentos ideológicos que guían la interpretación y la acción (Benford y Snow, 2000).

Como estamos viendo, tanto la ideología como las convicciones previas también pueden influir en el concepto del impacto de la desinformación (Halpern et al., 2019). Por ejemplo, se ha descubierto que los ciudadanos son más propensos a creer en contenidos que confirman sus creencias preexistentes, identidades grupales y actitudes políticas, especialmente si provienen de fuentes que han identificado como afines (Flore, 2020; Masip et al., 2020). Una muestra de ello es la demostración de que aquellos ciudadanos que consumen noticias ideológicas y partidistas tienen más probabilidades de creer en concepciones erróneas y contenido desinformativo en comparación con aquellos que poseen una dieta de consumo mediático saludable (Garrett et al., 2016; Kull et al., 2003). La opinión de los ciudadanos no se ve necesariamente influenciada por las evaluaciones positivas de los medios de comunicación o periodistas/actores protagonistas de los mismos, sino por el hecho de que son más propensos a depender del razonamiento directamente motivado cuando se trata de esas fuentes. En otras palabras, es nuestra posición preexistente sobre un tema en particular la que nos motiva a confiar en un lado de la historia o discrepar fuertemente con el otro. El resultado es que todos nos volvemos más escépticos ante la información que contradice nuestras preferencias y más receptivos a la información que las confirma (Nyhan, 2020).

El término «pseudo-media» ha sido introducido por Palau-Sampio y Carratalá (2023) para referirse a plataformas que difunden narrativas que imitan a los medios convencionales pero se basan en los denominados «hechos alternativos». En este contexto, las narrativas se consideran contenido partidista alineado con ideologías particulares, especialmente enmarcando a grupos específicos como amenazas. En una línea similar, Tkáčová (2022) se centra en el resurgimiento de narrativas específicas antisemitas, a las que considera historias heredadas con profundas raíces en contextos culturales e históricos. En consecuencia, las narrativas se convierten en poderosos instrumentos para moldear la opinión pública y movilizar la acción social, pues proporcionan significado a fenómenos sociales complejos (Cárcamo-Ulloa et al., 2023; Tilly, 2002). Es en este marco donde surge la tercera pregunta de investigación:

PI3: ¿La ideología tiene un papel significativo en determinar si se confía en las narrativas de desinformación?

Teniendo en cuenta que, aparentemente, no solo la ideología puede tener un rol determinante, sino también la naturaleza del tema que abordan las narrativas desinformativas, con el contenido político como aquel más susceptible de tener una mayor consecuencia en la sociedad, el presente estudio busca responder también la siguiente pregunta de investigación:

PI4: ¿El efecto de la ideología varía según la naturaleza o el tema abordado por la narrativa?

Y, a modo de conclusión, nuestra quinta pregunta de investigación pretende recoger los factores analizados anteriormente:

PI5: ¿Haber recibido la narrativa anteriormente, junto con la ideología, determina en gran medida si los ciudadanos confían en el contenido de desinformación?

3. Metodología

La metodología aplicada en este estudio es similar a la utilizada por los autores en Suau y Puertas-Graell (2023; 2024). Se caracteriza por una primera etapa en la que se deciden las narrativas a estudiar, seguida por la aplicación de una encuesta. Es clave aquí que el período de tiempo entre una fase y la siguiente sea lo más breve posible, para que los encuestados tengan aún presentes las noticias recibidas. Para la identificación de las narrativas de desinformación más relevantes elegimos un período de tres semanas, del 14 de febrero al 7 de marzo de 2023, fuera de periodo electoral para poder estudiar las narrativas de desinformación en un contexto habitual. Para registrar las narrativas analizamos el material identificado como desinformación por los verificadores españoles (Newtral, Maldita y Verificat) y las verificaciones publicadas en sus sitios web. El análisis de la cuarta semana se llevó a cabo diariamente y construyó una base de datos en Excel que clasificaba los fact-checks según palabras clave y temas abordados. En total, se recopilaron 163 fact-checks. Tras concluir el proceso de recopilación de datos, nuestro objetivo era agrupar todo el contenido en narrativas de desinformación. La selección se compartió con periodistas del verificador de hechos Newtral, para que tanto el equipo de investigación como los verificadores de hechos pudieran trabajar de forma independiente en la agrupación de los temas relacionados con las verificaciones en narrativas de desinformación. Al final de este proceso, se identificaron por ambos equipos seis narrativas de desinformación principales (ver Tabla 1).

La encuesta se lanzó del 10 al 16 de marzo, en línea, con una N = 1003, entre residentes españoles de entre 18 y 74 años, con un margen de error de +/- 3,4 % para un nivel de confianza del 95 % y p=q=0,5. Se contrató a la empresa GESOP (Gabinete de Estudios Sociales y Opinión Pública) para llevar a cabo el trabajo de campo en la realización de la encuesta, que se realizó con el método de muestreo estratificado con afijación uniforme habitual. Los estratos se forman mediante la combinación de sexo y edad, a razón de 125 entrevistas en cada uno de los ocho estratos resultantes. Dentro de cada estrato, las entrevistas se han distribuido de manera proporcional por comunidad autónoma y tamaño del municipio de residencia. La encuesta se estructuró de acuerdo con las narrativas mencionadas anteriormente. Después de un conjunto inicial de preguntas sociodemográficas (incluidas aquí la ideología, la identificación de partido y el consumo mediático), cada narrativa se presentó con un conjunto de preguntas: 1) si el encuestado había oído la narrativa antes, 2) si el encuestado está de acuerdo con la afirmación (1-5), 3) de qué medio o plataforma la han oído (si este fuera el caso), y 4) si habían compartido contenido relacionado. Este diseño permite contrastar empíricamente tanto la hipótesis sobre el efecto de la exposición previa en la credibilidad percibida (PI1 y PI2) como el papel de la ideología política (PI3 y PI4) y la interacción entre ambas variables (PI5), mediante análisis bivariados y modelos de regresión logística. Más concretamente, para testear la PI1 y la PI3 se utilizó el test de Chi-cuadrado de independencia entre las variables «exposición» y «acuerdo» (PI1) así como las variables «ideología» y «acuerdo» (PI3). Para PI2 y PI4 se aplicó el procedimiento de comparación de proporciones de Marascuillo. Esta técnica permite contrastar múltiples proporciones simultáneamente y verificar en qué casos las diferencias en la proporción de «creyentes entre expuestos» (PI2) y «creyentes de derechas» (PI4) son estadísticamente significativas entre narrativas. Finalmente, para PI5, que plantea si la combinación de exposición previa e ideología explica la credibilidad en las narrativas, se construyeron modelos de regresión logística binaria. La variable dependiente fue la creencia en la narrativa y las variables independientes fueron la exposición previa y la ideología.

4. Análisis y resultados

Nuestra primera pregunta de investigación planteaba lo siguiente: «¿Los ciudadanos que han recibido la narrativa anteriormente tienen más probabilidades de creerla que aquellos que nunca la han escuchado?» (PI1). La tabla 2 presenta los resultados de dos preguntas de la encuesta, combinándolas en un test de Chi-cuadrado. La columna «Exposición a narrativa» recoge los resultados de aquellos que han respondido «Sí» a la pregunta de si han oído hablar antes de la narrativa enunciada en la encuesta. La tabla representa también resultados de la segunda pregunta, si están de acuerdo o no con la narrativa. En la encuesta se pedía una respuesta en una escala 1-7, siendo 1 no es cierto y 7 es cierto. Para procesar los datos se han agrupado los resultados de 1, 2 y 3 como Desacuerdo, 4 como Neutral y 5, 6 y 7 como Acuerdo. Como podemos ver en la Tabla 2, para todas las narrativas los ciudadanos que han recibido la narrativa anteriormente tienen más probabilidades de creerla, independientemente del porcentaje de ciudadanos que han afirmado haber recibido la narrativa antes de la encuesta (porcentaje de exposición). En nuestro estudio la mayor parte de narrativas presenta porcentajes de exposición de más del 60 % de los encuestados, con la única excepción de la N1 que llega solo al 29 %. Lo que podemos ver es que en todas las narrativas el test de Chi-cuadrado presenta valores p menores de 0,05 con valores de V de Cramer que indican una relación fuerte (N1, N2 y N4) o media (N3, N5 y N6). En conclusión, podemos establecer que: 1) las narrativas identificadas alcanzan niveles de exposición amplios, con excepción de la N1; 2) haber estado expuesto a la narrativa implica una tendencia mayor a creer en ella, confirmando nuestra PI1. A destacar que la N1, si bien presenta los niveles de exposición más bajos, tiene la V de Cramer más alta, lo que parece indicar que si bien la han oído menos ciudadanos, muestra un mayor poder de convicción que las otras.

Una vez comprobado el impacto de las narrativas de desinformación, entendiendo impacto como su capacidad de convencer a los ciudadanos mediante previa exposición a la narrativa, necesitamos saber si este efecto es similar en todas las narrativas. Para ello, nuestra segunda pregunta de investigación establece: «¿El efecto de haber recibido la narrativa anteriormente es similar en todas las narrativas bajo estudio?». Para testear nuestra PI2 hemos realizado una serie de tests de Marascuillo con la proporción de individuos que han recibido la narrativa anteriormente y se la creen, sobre el total de individuos que han recibido la narrativa, cruzando resultados entre todas las narrativas. Los resultados se pueden ver en el Gráfico 1. Los resultados indican que el efecto de haber estado expuesto a la narrativa varía entre las distintas narrativas. Para algunas narrativas, la exposición previa conlleva un impacto mayor, en el sentido que tienen una mayor capacidad de convencer a los ciudadanos. En concreto, la N2 es la que tiene, en comparación con N3, N5 y N6, un impacto mayor. Las otras narrativas también muestran diferencias entre ellas, pero sin llegar a los niveles de la N2. En conclusión, refutamos nuestra PI2, ya que el efecto de exposición a la narrativa produce siempre un impacto favorable a creerse la narrativa, pero este impacto es distinto en las narrativas estudiadas.

La tercera pregunta de investigación está relacionada con el efecto de la ideología en la creencia de narrativas de desinformación. Nuestra PI3 plantea lo siguiente: «¿La ideología tiene un papel significativo en determinar si se confía en las narrativas de desinformación?». En nuestra encuesta se pregunta a los respondientes que se ubiquen en una escala ideológica 1-7, en la que 1 sería izquierda y 7 derecha. Para analizar los resultados hemos agrupado a los que han respondido 1 y 2 como Izquierda, los 3, 4 y 5 como Centro y los 6 y 7 como Derecha. La Tabla 3 presenta los resultados sobre ideología y narrativas de la desinformación. Todas las narrativas muestran una asociación estadísticamente significativa entre ideología y la creencia en narrativas de desinformación, como lo indican los valores p de entre 0,000 y 0,003. La fuerza de esta asociación varía: la narrativa «Catalán en las escuelas» ofrece la asociación más fuerte (V de Cramer = 0,275) y la narrativa «OTAN» muestra la más débil (V de Cramer = 0,097). En general, los individuos que se identifican de derechas tienen más probabilidades de creer en las narrativas de desinformación en comparación con aquellos que se identifican de izquierdas, con una brecha más pronunciada en las narrativas «Reforma laboral» y «Catalán en las escuelas». Estos datos sugieren que la ideología juega un papel en la creencia en narrativas de desinformación, pero la fuerza de este papel varía dependiendo de la narrativa específica.

Considerando que los tests de Chi-cuadrado mostrados en la Tabla 3 indican que los ciudadanos de derechas son más propensos a creer narrativas de desinformación, el siguiente paso es ver si esta asociación tiene igual fuerza en todas las narrativas bajo estudio. En concreto, nuestra cuarta pregunta de investigación plantea: «¿El efecto de la ideología varía según la naturaleza o el tema abordado por la narrativa?». La contrastaremos, pues, con aquellos que se han identificado como de derechas y que muestran una creencia mayor en las narrativas. Como se puede ver en el Gráfico 2, el efecto de la ideología en la creencia en narrativas de desinformación es más fuerte que en el Gráfico 1 (exposición previa). En las narrativas 4 y 6 el componente ideológico (ser de derechas) es muy fuerte, relevante en las demás (N2, N3 y N5) y para la N1, la menos ideológica, relativamente más bajo. En resumen, aceptamos la PI4, ya que se ha comprobado que el efecto de ideología en creerse desinformación varía en función de las narrativas. Esto se puede explicar debido a que no todas las narrativas de desinformación están relacionadas con las diferencias derecha-izquierda. Si bien hemos detectado una tendencia generalizada entre ser de derechas y creerse las narrativas estudiadas, hay que matizar este efecto y establecer que ser de derechas es, en algunas narrativas, mucho más relevante que en otras.

Para entender mejor las relaciones entre exposición previa e ideología respecto a la creencia en narrativas de desinformación, hemos establecido una quinta pregunta de investigación: «¿Haber recibido la narrativa anteriormente, junto con la ideología, determina en gran medida si los ciudadanos confían en el contenido de desinformación?». La Tabla 4 muestra los resultados de diferentes regresiones logísticas, en las cuales la confianza en la narrativa actúa como variable dependiente, mientras que la ideología y la exposición previa actúan como predictores o variables independientes. Para cada narrativa, la exposición previa tiene un efecto significativo en su creencia, con odds ratio («razón de oportunidades») muy por encima de 1, lo que indica que la exposición previa aumenta significativamente la probabilidad de creer en la narrativa. Para la ideología de derechas («ideol3 [Dcha]»), vemos que hay un efecto significativo en la creencia en las narrativas N2, N3, N4, N5 y N6. Los odds ratio están por encima de 1, lo que indica que las personas de derechas son más propensas a creer en estas narrativas en comparación con las personas de centro. Para la ideología de izquierdas («ideol3 [Izq]»), hay un efecto significativo pero en la dirección opuesta para las narrativas N3, N5 y N6. Los odds ratio están por debajo de 1, lo que indica que las personas de izquierdas son menos propensas a creer en estas narrativas en comparación con las personas de centro. Los valores de ajuste del modelo (R2 Tjur, AIC y McFadden) sugieren un ajuste moderado del modelo. En concreto, McFadden muestra valores que giran alrededor del 8-19 % de explicación, dependiendo de la narrativa. En conclusión, podemos establecer que se cumple nuestra PI5: la exposición previa a las narrativas, conjuntamente con el factor ideológico, pueden contribuir a explicar el porqué los ciudadanos se creen las narrativas de desinformación. No obstante, estos dos factores actúan en formas distintas. Si bien la exposición previa es siempre relevante, su impacto varía entre las narrativas, muy fuerte en algunas, como la N1. En cuanto a ideología, está muy relacionada con cada una de las narrativas: algunas tienen un componente político o ideológico más fuerte que otras. En general, los odds ratio son menores que en el factor exposición previa.

4. Discusión y conclusiones

El estudio de la desinformación requiere de la consideración de diferentes variables a la hora de plantear una metodología que ofrezca resultados útiles y novedosos para este campo. En el actual panorama político y mediático, caracterizado por el aumento de la desconfianza de la población en las instituciones públicas y su legitimidad, la presencia, pero sobre todo el impacto, de la desinformación es un aspecto determinante para graduar el riesgo de perder los valores democráticos. En este sentido, y en un contexto de confusión comunicativa, especialmente en el ámbito político, la presente investigación pretende aportar una mirada holística que nos permitiera recoger, y reconocer, qué factores juegan un papel determinante en la difusión y el impacto de la desinformación. Pero también, de qué manera dichos factores ofrecen resultados significativos en su correlación.

En este trabajo han sido tres los conceptos principales que han guiado el marco teórico y la metodología empleada: la difusión de la desinformación por diversos canales (Fletcher et al., 2018; Flore, 2020), el impacto de esta en la sociedad y la confianza o credibilidad de la ciudadanía en este tipo de contenido. Para ello, también son relevantes otras condiciones como el hecho de analizar la temática y narrativa adoptada (Gregor y Mlejnková, 2021; Lewandowsky et al., 2017; Strand y Svensson, 2023), la ideología de quienes las reciben (Guess et al., 2019) y la exposición previa a esta forma de contenido desinformativo.

Los resultados demuestran la relevancia de la exposición previa a este modo de desorden informativo respecto a la asignación de cierto grado de credibilidad. En primer lugar, se confirma que la exposición previa a las narrativas de desinformación incrementa significativamente la probabilidad de que estas sean creídas. Este hallazgo, que responde a la PI1, refuerza la importancia de la repetición y familiaridad como mecanismos de persuasión, ya descritos en la literatura sobre sesgos cognitivos. En segundo lugar, los datos muestran que el efecto de la exposición no es uniforme: algunas narrativas son más convincentes que otras (PI2). Por ejemplo, la narrativa relacionada con la OTAN (N2) presenta una mayor capacidad de persuasión entre los expuestos, mientras que la vinculada a la OMS (N1), menos conocida, genera niveles de acuerdo proporcionalmente altos entre quienes sí han sido expuestos. Esto sugiere que no solo importa cuántas personas reciben la desinformación, sino también la naturaleza de la narrativa y su potencial retórico.

De esta forma, la temática y el encuadre utilizado para presentar la información establecen diferencias tanto en la exposición como en la aceptación o el impacto del mensaje (Allen et al., 2020). Por ello, es preciso mencionar el rol de periodistas y medios de comunicación a la hora de modelar una sociedad plural, informada y alfabetizada mediáticamente, sin olvidar la participación de los «pseudo-media» (Palau-Sampio y Carratalá, 2023), en referencia a las plataformas que promueven narrativas cimentadas en hechos alternativos y emulando a los medios tradicionales. Consecuentemente, debido a que algunas narrativas están más relacionadas con aspectos políticos, económicos o sociales (Blackburn y Zannettou, 2022; Joseph et al., 2022), la ideología de la propia ciudadanía también influye en un mayor o menor impacto de la desinformación (Masip et al., 2020). Nuestros datos confirman el papel determinante de la ideología en la percepción de credibilidad de estas narrativas (PI3), especialmente en temáticas sensibles como inmigración, reformas laborales o la educación en Cataluña. Los ciudadanos identificados ideológicamente con posiciones de derechas muestran una mayor propensión a creer en estas narrativas, lo cual plantea implicaciones relevantes sobre la segmentación de audiencias y la vulnerabilidad ideológica frente a la desinformación. Además, el efecto de la ideología varía según la narrativa (PI4), lo que refuerza la necesidad de abordar este fenómeno desde un enfoque contextual y temático. La interacción entre ideología y exposición previa (PI5) también resulta significativa. Sin embargo, mientras la exposición parece tener un impacto más generalizado, la ideología incide de forma más específica en ciertas narrativas con fuerte carga política o identitaria.

5. Financiación y apoyos

Proyecto «Disinformation & Trust (DISINFTRUST)», financiado por European Media and Information Fund (EMIF) y proyecto «FEEDINGFAKES (SR21-00506)», financiado por Projectes Recerca Social 2021 de la Fundació la Caixa (SR2021).

6. Contribución de autores

7. Declaración sobre uso de inteligencia artificial

En este artículo se ha utilizado la inteligencia artificial para pulir y corregir textos, así como ayudar a respetar los límites de espacio. Las herramientas a las que se ha recurrido son las siguientes: ChatGPT.

8. Referencias bibliográficas

Allen, J., Howland, B., Mobius, M., Rothschild, D. y Watts, D. J. (2020). Evaluating the fake news problem at the scale of the information ecosystem. Science Advances, 6(14), Article eaay3539. https://doi.org/10.1126/sciadv.aay3539

Ardèvol-Abreu, A. (2015). Framing theory in communication research. Origins, development and current situation in Spain. Revista latina de comunicación social, 70. https://doi.org/dt66

Bánkuty-Balogh, S. L. (2022). Novel technologies and geopolitical strategies: Disinformation narratives in the countries of the Visegrád group. Politics in Central Europe, 17(2). https://doi.org/10.2478/pce-2021-0008

Benford, R. D. y Snow, D. A. (2000). Framing processes and social movements: An overview and assessment. Annual Review of Sociology, 26, 611-639. https://doi.org/10.1146/annurev.soc.26.1.611

Blackburn, J. y Zannettou, S. (2022). Effect of social networking on real-world events. IEEE Internet Computing, 26(2), 5-6. https://doi.org/mk4m

Braddock, K. (2020). Weaponized words: The strategic role of persuasion in violent radicalization and counter-radicalization. Cambridge University Press.

Cárcamo-Ulloa, L., Cárdenas-Neira, C., Scheihing-García, E., Sáez-Trumper, D., Vernier, M. y Blaña-Romero, C. (2023). On politics and pandemic: How do Chilean media talk about disinformation and fake news in their social networks? Societies, 13(2). https://doi.org/10.3390/soc13020025

Colley, T., Granelli, F. y Althuis, J. (2020). Disinformation’s societal impact: Britain, covid, and beyond. Defence Strategic Communications, 8, 89-140. https://doi.org/10.30966/2018.riga.8

Eady, G., Paskhalis, T., Zilinsky, J., Bonneau, R., Nagler, J. y Tucker, J. A. (2023). Exposure to the Russian internet research agency foreign influence campaign on Twitter in the 2016 US election and its relationship to attitudes and voting behavior. Nature Communications, 14(62). https://doi.org/10.1038/s41467-022-35576-9

Entman, R. M. (1993). Framing: Toward clarification of a fractured paradigm. Journal of Communication, 43(4), 51-58. https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.1993.tb01304.x

European Parliamentary Research Service (EPRS). (2019). Automated tackling of disinformation. Scientific Foresight Unit (STOA) Study PE 624.278. Recuperado de https://tinyurl.com/39xbef4y

Fisher, W. R. (1984). Narration as a human communication paradigm: The case of public moral argument. Communication Monographs, 51(1), 1-22. https://doi.org/10.1080/03637758409390180

Fletcher, R., Cornia, A., Graves, L. y Nielsen, R. K. (2018). Measuring the reach of ‘fake news’ and online disinformation in Europe. Reuters Institute for the Study of Journalism. https://doi.org/mmbz

Flore, M. (2020). Understanding citizens’ vulnerabilities (II): From disinformation to hostile narratives. Publications Office of the European Union. https://doi.org/mmb2

Gamson, W. A. (1992). Talking politics. Cambridge, U.K.: Cambridge University Press.

Garrett, R. K., Weeks, B. E. y Neo, R. L. (2016). Driving a wedge between evidence and beliefs: How online ideological news exposure promotes political misperceptions. Journal of Computer-Mediated Communication, 21(5), 331-48. https://doi.org/10.1111/jcc4.12164

Gregor, M. y Mlejnková, P. (2021). Facing disinformation: Narratives and manipulative Techniques deployed in the Czech Republic. Politics in Central Europe, 17(3), 541-564. https://doi.org/10.2478/pce-2021-0023

Grinberg, N., Joseph, K., Friedland, L., Swire-Thompson, B. y Lazer, D. (2019). Fake news on Twitter during the 2016 U.S. presidential election. Science, 363(6425), 374-378. https://doi.org/10.1126/science.aau2706

Guess, A., Nagler, J. y Tucker, J. (2019). Less than you think: Prevalence and predictors of fake news dissemination on Facebook. Science advances, 5(1), Article eaau4586. https://doi.org/10.1126/sciadv.aau4586

Hall, S. (1973). Encoding and decoding in the television discourse. Birmingham: Centre for Cultural Studies, University of Birmingham. ISBN: 0-906179-01-5.

Halpern, D., Valenzuela, S., Katz, J. y Miranda, J.P. (2019). ‘From belief in conspiracy theories to trust in others: Which factors influence exposure, believing and sharing fake news’. En: Meiselwitz, G. (Ed.) Social Computing and Social Media. Design, Human Behavior and Analytics. HCII 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol. 11578. Cham: Springer. https://doi.org/mmb3

Katz, E., Lazarsfeld, P. F. y Roper, E. (2017). Personal influence: The part played by people in the flow of mass communications. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315126234

Kull, S., Ramsay, C. y Lewis, E. (2003). Misperceptions, the media, and the Iraq war. Political Science Quarterly, 118(4), 569-98. https://doi.org/10.1002/j.1538-165X.2003.tb00406.x

Lewandowsky, S., Ecker, U. K. H. y Cook, J. (2017). Beyond misinformation: Understanding and coping with the ‘post-truth’ era. Journal of Applied Research in Memory and Cognition, 6(4), 353-369. https://doi.org/10.1016/j.jarmac.2017.07.008

Marwick, A. E. (2018). Why do people share fake news? A sociotechnical model of media effects. Georgetown Law Technology Review, 2, 474-512. https://tinyurl.com/nzjhrtve

Masip, P., Aran-Ramspott, S., Ruiz-Caballero, C., Suau, J., Almenar, E. y Puertas-Graell, D. (2020). News consumption and media coverage during the confinement by Covid-19: Information overload, ideological bias and sensationalism. Profesional de la Información, 29(3). https://doi.org/10.3145/epi.2020.may.12

McAdam, D., Tarrow, S. y Tilly, C. (2001). Dynamics of contention. Cambridge University Press.

Nyhan, B. (2020). Facts and myths about misperceptions. Journal of Economic Perspectives, 34(3), 220-36. https://doi.org/10.1257/jep.34.3.220

Palau-Sampio, D. y Carratalá, A. (2023). Injecting disinformation into public space: Pseudo-media and reality-altering narratives. Profesional de la Información, 31(3). https://doi.org/10.3145/epi.2022.may.12

Polletta, F. (2009). It was like a fever: Storytelling in protest and politics. University of Chicago Press.

Polletta, F., Pang, C. B., Gardner, B. G. y Motes, A. (2011). The sociology of storytelling. Annual Review of Sociology, 37(1), 109-130. https://doi.org/10.1146/annurev-soc-081309-150106

Polletta, F. y Callahan, J. (2017). Deep stories, nostalgia narratives, and fake news: Storytelling in the Trump era. American Journal of Cultural Sociology, 5, 392-408. https://doi.org/10.1057/s41290-017-0037-7

Polletta, F. y Chen, P. C. B. (2012). Narrative and social movements. En J. C. Alexander, R. N. Jacobs, y P. Smith (Eds.), The Oxford Handbook of Cultural Sociology, 487-506. Oxford University Press.

Reglitz, M. (2022). Fake news and democracy. Journal of Ethics & Social Philosophy, 22(162). https://doi.org/10.26556/jesp.v22i2.1258

Semetko, H. A. y Valkenburg, P. M. (2000). Framing European politics: A content analysis of press and television news. Journal of communication, 50(2), 93-109. https://doi.org/cg494k

Spangher, A., Ranade, G., Nushi, B., Fourney, A. y Horvitz, E. (2018). Analysis of strategy and spread of Russia-sponsored content in the US in 2017. arXiv 1810.10033. https://doi.org/10.48550/arXiv.1810.10033

Starbird, K., Arif, A., y Wilson, T. (2019). Disinformation as collaborative work: Surfacing the participatory nature of strategic information operations. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 3(CSCW), 127, 1-26. https://doi.org/10.1145/3359229

Strand, C. y Svensson, J. (2023). Foreign norm entrepreneurs’ misinformation and disinformation narratives on LGBT+ rights in Europe. Medijska istraživanja, 28(2), 109-132. https://doi.org/10.22572/mi.28.2.5

Suau, J. y Puertas-Graell, D. (2023). Disinformation narratives in Spain: Reach, impact and spreading patterns. Profesional de la información, 32(5). https://doi.org/10.3145/epi.2023.sep.08

Suau, J. y Puertas-Graell, D. (2024) “The role of news media in spreading disinformation narratives and their impact.” The challenge of artificial intelligence for journalism: Newsnet# 4 Seminar Report. Servicio de Publicaciones.

Tilly, C. (2002). Stories, identity, and political change. Rowman & Littlefield.

Tkáčová, H. (2022). Inherited anti-Jewish narratives in the current disinformation media: Case study from Slovakia. Revista Mediterránea de Comunicación/Mediterranean Journal of Communication, 13(2), 155-170. https://doi.org/10.14198/MEDCOM.21861

Vosoughi, S., Roy, D., y Aral, S. (2018). The spread of true and false news online. Science, 359(6380), 1146-1151. https://doi.org/10.1126/science.aap9559

Vreese, C. H. de (2005). News framing: Theory and typology. Information Design Journal + Document Design, 13(1), 51-62. https://doi.org/10.1075/idjdd.13.1.06vre

Weinberg, D. B. y Dawson, J. (2021). From anti-vaxxer moms to militia men: Influence operations, narrative weaponization and the fracturing of American identity. Brookings Institute. https://tinyurl.com/3shppa6e

Zannettou, S., Caulfield, T., De Cristofaro, E., Sirivianos, M., Stringhini, G. y Blackburn, J. (2018). Disinformation warfare: Understanding state-sponsored trolls on Twitter and their influence on the web. arXiv 1801.09288. https://doi.org/10.48550/arXiv.1801.09288

Zannettou, S., Sirivianos, M., Blackburn, J. y Kourtellis, N. (2019). The web of false information: Rumors, fake news, hoaxes, clickbait, and various other shenanigans. Journal of Data and Information Quality, 11(3), 10:1-37. https://doi.org/10.1145/3309699

David Puertas Graell. Licenciado en Periodismo por la Universidad de Málaga. Doctor cum laude con mención internacional en comunicación y miembro del grupo de investigación DIGILAB de la Universidad Ramon Llull – Blanquerna. Project Manager del Proyecto financiado por la Comisión Europea titulado Media Councils in the digital age IV (2023-2025). Profesor Asociado en Fundación TecnoCampus (centros adscritos a la Universidad Pompeu Fabra). ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0484-3526

Jaume Suau Martínez. Director del grupo de investigación DIGILAB y profesor en la Facultad de Comunicación y Relaciones Internacionales Blanquerna, Universidad Ramon Llull. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4480-4441