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Cazadores de Fake News (CFN) es una asociación fundada en 2019 y registrada legalmente en Santiago de Chile —como organización no gubernamental— el 16 de diciembre de 2021, bajo el nombre “ONG Cazadores de Fake News” (RUT 65.206.315-2), creada con el fin de analizar colaborativamente desinformación y propaganda difundida en Venezuela y Latinoamérica, así como articular a la ciudadanía para enfrentar —de forma organizada— el fenónemo de la desinformación y promover los derechos digitales, la libertad de expresión y la libertad de prensa en Latinoamérica. Nuestro proceso de verificación, criterios y principios están resumidos en esta metodología.
¿Qué casos verificamos y por qué?
Todos los casos que verificamos cumplen con alguno de los siguientes criterios clave:
- Viralidad: priorizamos los casos que son virales en al menos dos redes sociales, que fueron recibidos a través de nuestro chatbot Central Cazadores y que circulan en otra red social, o que han sido difundidos en medios de comunicación masivos como radio, prensa o televisión.
- Relevancia: seleccionamos casos que tengan alta relevancia para Venezuela o los venezolanos. Priorizamos aquellos relacionados con temas críticos como salud pública, elecciones, coexistencia civil, discriminación, catástrofes naturales y operaciones de influencia sobre temas de interés público, o desplegadas en contra de periodistas, medios o defensores de derechos humanos.
- Verificabilidad: solamente verificamos afirmaciones que pueden ser comprobadas o refutadas con fuentes de información existentes, confiables y datos tangibles. No verificamos opiniones o predicciones.
No publicaremos desmentidos sobre casos que no son virales o relevantes, para evitar amplificar innecesariamente su exposición al público y exagerar la relevancia tanto del bulo como la de los actores que contribuyeron a su difusión. Nuestra organización solamente comprueba datos y hechos susceptibles de ser contrastados y no verifica opiniones, análisis o predicciones, aunque podemos señalar falsedades que puedan sustentar cada caso.
En Cazadores de Fake News creemos que la sociedad civil debe recibir información precisa y transparente, sin sesgos, para fortalecer su resiliencia frente a la desinformación. Por ello, abordamos la desinformación sin importar su origen o a quién afecte. Consideramos fundamental combatirla si tiene potencial de daño, sin considerar el espectro político ni los actores de poder de los que provenga o a quienes afecte.
Nuestra filosofía sobre la lucha contra la desinformación, venga de donde venga, está detallada en un documento al cual llamamos Manifiesto Cazadores.
¿Cómo hacemos nuestras verificaciones?
Nuestras verificaciones están compuestas por tres pasos:
- Detección: Los integrantes del equipo editorial de la organización realizan un monitoreo continuo de publicaciones en redes sociales, sitios web de contenidos, grupos en servicios de mensajería instantánea y medios de comunicación, como radio y televisión. También se evalúan reportes enviados por integrantes de nuestra comunidad a través del chatbot “Central Cazadores”, nuestros grupos en Telegram, o que son recibidos a través de redes sociales, mensajería instantánea o al correo electrónico prensa@cazadoresdefakenews.info. Antes de iniciar la investigación de cada caso, un editor evaluará su viralidad, relevancia y verificabilidad.
- Investigación: Un verificador indagará en el origen de cada caso estudiado, buscando fuentes primarias, comprendiendo su contexto y hallando evidencias que permitan desmentirlo (o confirmarlo), realizando búsquedas con fuentes abiertas o, si es necesario, haciendo uso de técnicas y herramientas avanzadas de análisis de datos y contenidos multimedia. Al finalizar esta fase, el verificador creará un primer borrador.
- Redacción y edición: El primer borrador será verificado por un editor, confirmando cada uno de los argumentos presentados por el verificador, complementando con otros argumentos, si fuera necesario, y evaluando si cumple con los requerimientos de estilo y calidad de la organización.
- Publicación: Una vez finalizado el paso anterior, se generarán y publicarán los contenidos finales en la página web cazadoresdefakenews.info y en las redes sociales de la organización. El artículo resultante expondrá las pruebas que sustenten cada hallazgo de manera precisa, evitando expresiones valorativas o que puedan ser interpretadas como un juicio de valor, y con los hipervínculos necesarios para que el lector pueda comprobar por sí mismo las fuentes y datos citados.
¿Cómo clasificamos nuestras verificaciones e investigaciones?
Para clasificar los casos que investigamos y verificamos, utilizamos varias categorías que nos permiten evaluar y comunicar claramente la naturaleza del contenido evaluado:
- Falso: Cuando la información es totalmente falsa, es una afirmación totalmente fabricada, un contenido publicado por una cuenta que suplanta la identidad de otra, una falsificación de un documento, una foto o un video cuyo sentido original haya sido distorsionado debido a una manipulación digital, un contenido creado totalmente de forma sintética, o una publicación en redes sociales de la que no exista ninguna evidencia, que no haya sido archivada, respaldada, ni recibido interacción alguna que permita comprobar que alguna vez fue realizada. Se identifica con una cinta de color rojo y el texto “Falso”. Entre algunos ejemplos de chequeos con esta categoría, se encuentran este, este y este.
- Engañoso: Cuando la información tiene algún elemento legítimo o verdadero que pueda ser comprobado, pero se presenta de forma descontextualizada o engañosa. Se identifica con una cinta de color morado y el texto “Engañoso”. Algunos desmontajes que fueron etiquetados con esta categoría son este, este y este.
- Lo que sabemos: Cuando se quiere proporcionar contexto sobre un caso de interés público donde existe información importante que consideramos debe ser presentada, pero sobre la cual no se no se conocen todos los detalles. Incluye situaciones con dos versiones no concluyentes sobre un caso, incluso contradictorias, casos de desinformación, o narrativas desinformantes que mezclan contenidos falsos, engañosos, rumores e información que no puede ser verificada en ese momento y que por su complejidad no pueden ser clasificados simplemente como “Falso” o “Engañoso”. Se identifica con una cinta de color azul y el texto “Lo que sabemos”. Entre los artículos que fueron publicados con esta clasificación, se encuentran este, este y este.
- Verdadero: En casos especiales, cuando es necesario reiterar la veracidad de un contenido que puede confundir o que previamente, en un contexto distinto, fue clasificado como “Falso” o “Engañoso”. Se identifica con una cinta de color verde y el texto “Verdadero”. Algunos ejemplos de esta categoría son este, este y este.
¿Qué medidas tomamos para identificar piezas desinformativas y otros trastornos informativos para que no se confundan con contenidos auténticos publicados por usuarios regulares?
Cuando documentamos contenidos que no son auténticos, ni publicados por usuarios regulares –generados por cuentas falsas, en campañas coordinadas, cuando se trata de contenido creado con Inteligencia Artificial (IA) generativa– y otros trastornos informativos –discurso de odio, discriminatorio, propaganda, desinformación, doxxing–, identificaremos la pieza multimedia con un sello que describa el tipo de contenido mostrado. Esto permitirá a los usuarios reconocer de forma inmediata que se trata de elementos desinformantes u otros tipos de trastornos informativos, indistintamente de si contienen información falsa, engañosa o verdadera.
En todos los casos señalados los sellos se identifican en amarillo, con la palabra relativa a la categoría que les corresponde, un triángulo de alerta y se colocan sobre la pieza de manera que abarquen por lo menos 20% de la superficie de la misma, para que sean fácilmente detectables.
Este es un ejemplo del uso de estos sellos para piezas desinformativas y otros trastornos informativos.
Criterios de identificación de piezas desinformativas y otros trastornos informativos
Cuentas falsas
En Cazadores de Fake News consideramos que las cuentas falsas (trolls, bots y cuentas con comportamiento similar a bot) son activos digitales regularmente usados para diseminar desinformación, en el contexto de operaciones de influencia.
Al momento de investigar cuentas falsas, tenemos dos enfoques:
Cuentas falsas aisladas: dentro de este renglón consideramos, por ejemplo, falsos noticieros o cuentas trolls aisladas que difunden desinformación, participan en campañas de estigmatización o difunden contenidos tóxicos (discriminatorios, ciberacoso, etc.). Investigaremos cuentas de esta categoría si se puede comprobar que han estado involucradas en más de cinco casos durante un año. Al explicar a nuestros lectores los hallazgos sobre estas cuentas, explicaremos los casos o contenidos en cuya promoción ha estado involucrada (desinformación, ataques o narrativas desinformantes) y los argumentos que nos permitieron concluir por qué se trata de una cuenta falsa (suplantación de identidad, uso de fotos robadas, cambios de nombres de usuario, compra de seguidores, etc.).
Una investigación sobre una cuenta falsa aislada de interés, es esta.
Redes de cuentas falsas: dentro de este renglón consideramos redes de cuentas con tres o más cuentas trolls, bots o cuentas similares a bot que hayan estado involucradas en la promoción coordinada de desinformación, que participen en campañas de estigmatización o difundan contenidos tóxicos (discriminatorios, ciberacoso, etc.). Al explicar a nuestros lectores los hallazgos sobre estas redes de cuentas, describiremos los casos o contenidos en cuya promoción estuvo involucrada la red y mostraremos al menos cinco patrones comunes que puedan demostrar que las cuentas forman parte de una operación de influencia específica. En el caso de tratarse de redes de cuentas operadas por personas reales que puedan ser identificadas (redes de influenciadores, redes de astroturfing), se garantizará la privacidad de las cuentas que la conforman, a menos que alguna posea más de 5.000 seguidores (cuentas influyentes) o sea una figura pública.
Un ejemplo de investigación sobre redes de cuentas falsas, es este.
Campañas Coordinadas
También nos interesa investigar campañas coordinadas en redes sociales, esfuerzos organizados y sistemáticos con los que se busca manipular la opinión pública a favor de una narrativa específica, de forma no espontánea. Estas campañas suelen involucrar la participación de múltiples cuentas en una o varias plataformas digitales y pueden amplificar desinformación, rumores, propaganda o información verdadera que promueva ciertas narrativas.
Un ejemplo sobre análisis de campañas coordinadas, puede consultarse aquí.
Contenido creado con Inteligencia Artificial (IA) Generativa
A veces etiquetamos contenidos creados con IA generativa que pueden confundir a nuestros lectores. Con contenido creado con IA generativa nos referimos a textos, imágenes, audios y/o videos producidos mediante algoritmos de inteligencia artificial. Aunque esta tecnología puede tener aplicaciones positivas, en el contexto de la desinformación, facilita la creación de contenido tóxico y engañoso con una apariencia realista. Este tipo de contenido puede incluir noticias falsas, deepfakes y otros tipos de manipulación digital que engañan a los consumidores de información, erosionan la confianza en los medios de comunicación y amplifican campañas de desinformación.
Un ejemplo de contenido creado con IA generativa estudiado por CFN está aquí.
Propaganda
Cuando identificamos un contenido como propaganda, señalamos que es un mensaje sesgado con el objetivo de influir en la opinión pública y promover una agenda particular, aunque no necesariamente se trate de contenido estrictamente “falso” o “engañoso”. A menudo, encontramos propaganda presentada de manera persuasiva y manipuladora, en forma de contenido hiperpartidista. Etiquetamos este contenido como “propaganda” porque necesitamos documentarlo, pero no podemos presentarlo sin identificación, ya que nuestros usuarios podrían confundirlo con noticias regulares.
En este video se puede ver un ejemplo del uso de esta categoría.
Desinformación (en general)
En ocasiones, algunos discursos o piezas multimedia contienen una mezcla compleja de afirmaciones falsas, engañosas, rumores y manipulaciones diseñadas para alimentar una narrativa específica, especialmente cuando analizamos contenidos extraídos de radio y televisión. En esos casos, cuando no podemos describirlas usando una única etiqueta como “falso” o “engañoso”, preferimos marcar el contenido con la categoría paraguas “desinformación”, para evitar presentarlo sin identificación y que los contenidos sean confundidos con noticias regulares.
Aquí está un ejemplo de cómo usamos esta categoría.
Política de fuentes
En Cazadores de Fake News consideramos que estamos en un contexto polarizado y, por ello, abordamos temas de desinformación enfocándonos en rastrear y desmontar bulos, rumores o cualquier contenido desinformativo. Para ello, utilizamos evidencias halladas en fuentes abiertas, como redes sociales, páginas web, fotos en línea y archivos digitales, que desmontan por sí solas cada bulo o desinformación. Siempre referenciamos y agregamos enlaces a dos o más evidencias primarias, permitiendo que cualquier persona pueda verificar nuestros argumentos y replicar el proceso.
Aunque preferimos trabajar con este tipo de evidencias digitales, ocasionalmente consultamos con fuentes humanas relevantes para comprender mejor algunos casos, eventos o fenómenos. Estas consultas nos ayudan a obtener información no disponible en fuentes abiertas o a reorientar las investigaciones. En estos casos, la información proporcionada por estas fuentes se trata como secundaria y no influirá en las conclusiones finales de cada verificación, que dependerán de nuestras propias investigaciones.
En casos excepcionales donde las fuentes abiertas no proporcionan suficientes evidencias y el caso es de alta relevancia (como en el caso de los bulos que circulaban durante la emergencia sanitaria del Covid-19), dependemos de fuentes humanas que nos ayuden a verificar algunos casos de alto interés. Cuando esto ocurre, nos aseguramos de obtener información respaldada por al menos dos fuentes confiables e independientes antes de emitir nuestras conclusiones.
A la hora de citar a expertos, se indicará el cargo y la experiencia que los acrediten como tal, para que quede claro por qué su valoración es relevante para el contenido. Cazadores de Fake News no utiliza fuentes anónimas. Sin embargo, si una fuente prefiriera no ser identificada, su testimonio no podrá desmentir la desinformación investigada, aunque podrá utilizarse para profundizar en cada investigación relacionada, siempre confirmando los distintos argumentos con evidencias encontradas en fuentes abiertas o verificadas por al menos dos fuentes confiables e independientes.
En caso de que la fuente pueda tener intereses particulares (fuente de parte), se revelarán dichos intereses de forma que el lector pueda comprender que estos podrían influir en la exactitud de la evidencia proporcionada.
¿Cómo manejamos el uso de inteligencia artificial en Cazadores de Fake News?
En Cazadores de Fake News (CFN), utilizamos la inteligencia artificial (IA) de manera ética, responsable y transparente. La IA amplifica la voz de nuestros periodistas e investigadores, colaborando en la creación de contenido de alta calidad, pero sin reemplazarlos. Identificamos claramente cualquier contribución significativa de la IA para mantener informados a nuestros lectores. Promovemos una cultura de aprendizaje y respeto, pero también de uso ético de la IA. Para más información, invitamos a leer nuestro Manifiesto IA.
Esta metodología está actualizada al 26 de julio de 2024, pero estamos conscientes de que será necesario mejorarla constantemente de acuerdo a nuestras observaciones, necesidades y lecciones aprendidas. Nuestra anterior metodología, vigente hasta el 26 de julio de 2024, está archivada aquí.
Cazadores de Fake News investiga a detalle cada caso, mediante la búsqueda y el hallazgo de evidencias forenses digitales en fuentes abiertas. En algunos casos, se usan datos no disponibles en fuentes abiertas con el objetivo de reorientar las investigaciones o recolectar más evidencias.