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Twitter presenta etiquetas de advertencia y huelgas para combatir la información errónea sobre vacunas

Con la resistencia de varios sectores y el surgimiento de muchas teorías de conspiración en torno a las recientes vacunas contra el coronavirus que se utilizan en todo el mundo para combatir el virus mortal, Twitter ahora ha emitido reglas estrictas que castigarán varios niveles de desinformación que se pueden vender a través de la plataforma de redes sociales. Twitter

La fábrica de rumores es una amenaza constante para la introducción exitosa de vacunas, y Twitter incluirá nuevos accesos directos a los horarios de sus usuarios, que también aparecerán cuando los usuarios estén a punto de retuitear contenido engañoso. El sistema de etiquetado es un paso más de la empresa para combatir de forma más rápida y decidida la información falsa y engañosa que se le pueda imponer.

Al utilizar información pública válida y razonablemente verificada, los tweets de desinformación atraerán avisos junto con una advertencia de que su contenido puede ser engañoso. El sistema será moderado por humanos, no por un sistema automatizado. Sin embargo, el sistema de etiquetado, que comenzó el martes (2 de marzo), proporcionará datos de entrenamiento para su inteligencia artificial (IA), que se espera que aprenda el proceso y se implemente para lanzar el sistema. El nuevo sistema estará disponible en inglés y posteriormente se ampliará a otros idiomas.

El sistema de etiquetado de desinformación también incluye un sistema de multas por huelga para los infractores. El sistema de advertencia es tal que un usuario que recibe dos o tres advertencias bloqueará su cuenta durante 12 horas. Por cuatro violaciones, pierden el acceso a la cuenta durante una semana y, después de cinco advertencias, se enfrentan a una prohibición final.

A medida que el gigante de las redes sociales continúa reinventándose y salvaguardando la tolerancia cero de la plataforma a la desinformación, se espera que este nuevo paso continúe dando forma al comportamiento adecuado en la plataforma.


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