Este artículo examina la difusión de una desinformación publicada por el diario digital El Confidencial en un contexto políticamente polarizado y analiza su comportamiento en la conversación digital en Twitter. La noticia seleccionada relaciona unas palabras pronunciadas por el presidente de la Generalitat de Cataluña, Quim Torra, en uno de sus discursos oficiales, y la respuesta del instituto creado en honor al activista por los derechos civiles Luther King. Esta investigación tiene como objetivo estudiar la influencia de las relaciones virtuales ideológicamente mediadas a la hora de determinar la exposición a determinada información. El estudio empírico aplica técnicas de análisis de datos masivos en redes sociales, capturados y elaborados a partir de la herramienta Twitter Capture and Analysis Toolset (DMI-TCAT) y aplicando el algoritmo Louvain Multinivell. Se consigue así conocer cómo la información incorrecta y las correcciones posteriores se difunden de manera desigual en una red altamente politizada, en la que diferentes grupos de usuarios están expuestos a diferente información. Se analizan 27.648 actores y 76.815 conexiones. Además, se discute la utilidad de la Red Social y el Ánalisis de Big Data en la detección de propagación de noticias falsas y su eventual mitigación.
[EN] This article examines the diffusion ofmisinformation published by the digital
newspaper El Confidencial in a politically
polarized context, analysing its behaviour in the
digital conversation. The selected news relates
some words pronounced by the president of the
Generalitat of Catalonia, Quim Torra, in one of his
official speeches, as well as the answer given by
the Institute created in honour of the civil rights
activist Martin Luther King. The purpose of this
research is to take the aforementioned news story
as a reference to study the influence of the
ideologically mediated virtual relationships when
terminating exposure to certain information. The
case study employs techniques of massive data
analysis in social networks, captured and
elaborated using the tool Twitter Capture and
Analysis Toolset (DMI-TCAT) and applying the
algorithm Louvain Multinivell. It is thus possible to
know how incorrect information and subsequent
corrections are spread unevenly throughout a
highly politicized network, in which different
groups of users are exposed to different
information. 27,648 actors and 76,815
connections were analyzed. In addition, the
article discusses the utility of the Social Network
and the Big Data Analysis in the detection of
propagation of fake news and its eventual
mitigation.