Las redes sociales desatan más solidaridad interna que hostilidad en los países atacados

Los estudios de la Universidad de Cambridge revelan que en los países agredidos, como Ucrania, predomina la viralización de mensajes de unidad y solidaridad sobre contenidos hostiles hacia los agresores.

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Redacción Ciencia, 1 oct (EFE).- Las redes sociales desatan y viralizan más los sentimientos de solidaridad interna e "intergrupal" en los países que son atacados que los contenidos de hostilidad y rechazo hacia los países que han protagonizado la agresión.

Lo han comprobado psicólogos de la Universidad de Cambridge, que han estudiado qué tipo de mensajes se viralizaban en Ucrania en las redes Facebook y Twitter (ahora X) en los siete meses anteriores a febrero de 2022 -cuando las tropas rusas invadieron el país- y durante los seis meses posteriores; hoy publican los resultados de su trabajo en la revista Nature Communications.

Los investigadores han comprobado que mientras que los mensajes divisivos en las redes sociales tienen más tirón en países como Estados Unidos, en los países que han sido agredidos se viralizan más los que tienen que ver con la solidaridad intragrupal y la unidad nacional, que cobran mucho más protagonismo que los mensajes despectivos hacia los agresores.

Así, el sentimiento proucraniano, con eslóganes como "Gloria a Ucrania" y los mensajes sobre el heroísmo militar de sus soldados obtuvieron grandes cantidades de "me gusta" y fueron compartidos, mientras que los mensajes hostiles dirigidos a Rusia apenas se registraron, según la investigadora ucraniana Yara Kyrychenko, del Laboratorio de Toma de Decisiones Sociales del Departamento de Psicología de Cambridge.

Una investigación anterior del mismo laboratorio de Cambridge había revelado que la viralidad en las redes sociales estadounidenses está impulsada por la hostilidad, y que las publicaciones que se burlan y critican a los bandos opuestos de las divisiones ideológicas tienen muchas más probabilidades de llegar a audiencias más amplias.

Los investigadores entrenaron un modelo de lenguaje -una forma de inteligencia artificial de procesamiento del lenguaje, similar a ChatGPT- para categorizar mejor el sentimiento y la motivación detrás de cada publicación, en lugar de simplemente basarse en palabras clave, y lo utilizaron para analizar las publicaciones en Facebook y Twitter antes y después de la invasión.

Los tuits del público ucraniano que contenían mensajes de solidaridad con el grupo y en defensa de Ucrania tenían más probabilidades de obtener un 14 por ciento más de participación, mientras que los que expresaban rechazo hacia los rusos sólo un 7 por ciento, reveló el estudio. EFE

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