Tristeza, miedo, ira y asco, entre las emociones que genera la desinformación ante la dana en redes sociales

Investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) ha concluido que cada red social genera una emoción diferente, pues al analizar 650 mensajes en X y en TikTok, comprobaron que la desinformación sobre la dana en la primera se asocia sobre todo con una mayor tristeza y miedo, mientras que en la segunda se correlaciona con una mayor ira y asco.

En su estudio, estos investigadores han analizado los patrones emocionales y lingüísticos que genera en ambas redes sociales la desinformación relativa a las inundaciones que asolaron parte de la provincia de Valencia el pasado 29 de octubre y dejaron 227 víctimas mortales y una desaparecida.

Así, concluyen que "apelar a las emociones es una estrategia deliberada y recurrente en los mensajes engañosos", pues los contenidos "fiables" usan un lenguaje más articulado mientras que los mensajes falsos intentan ser creíbles empleando negaciones, anécdotas personales o referencias a familiares. "Las redes sociales apelan a las emociones, especialmente en situaciones de crisis y de grandes dosis de desinformación. Unas reacciones que difieren dependiendo de qué red social se trate. El paradigma emocional no es el mismo ya que cada plataforma activa procesos cognitivos y sensoriales distintos", señalan este viernes desde la UPV.

En X, el antiguo Twitter, al tratarse mayoritariamente de contenido textual, los usuarios deben interpretar la información, lo que favorece una respuesta emocional más introspectiva, donde se elaboran narrativas que resaltan tragedias y hechos negativos de forma más pausada, desencadenando sentimientos de tristeza y miedo. En cambio, TikTok, al integrar elementos visuales y auditivos, ofrece una experiencia multisensorial que produce respuestas inmediatas y más intensas, han explicado los investigadores de la UPV Paolo Rosso e Iván Arcos, quienes han llegado a la conclusión de que las emociones reactivas y viscerales que genera TikTok se centran en la ira y el disgusto.

Son algunas de las conclusiones a las que han llegado en el estudio 'Patrones emocionales divergentes en la desinformación en las redes sociales. Un análisis de tweets y tiktoks sobre la DANA en Valencia', dirigido por los investigadores de la UPV Iván Arcos y Paolo Rosso y Ramón Salaverría, de la Escuela de Comunicación de la Universidad de Navarra.

La música dramática, las variaciones tonales y los efectos visuales de la red social china actúan como catalizadores que disparan estas emociones menos meditadas. Además, el público de TikTok, “acostumbrado a contenidos dinámicos y de rápida sucesión, tienden a procesar la información de forma más inmediata, lo que contribuye a la polarización emocional frente a la desinformación”, concluyen Rosso y Arcos, que desarrollan su trabajo en el centro de investigación PRHLT.

El estudio, desarrollado en el marco del Iberian Digital Media Observatory y publicado en la Conferencia de Inteligencia Artificial ICAART-2025, se ha llevado a cabo tras analizar la difusión de desinformación en estas dos redes sociales durante la dana. En el proceso de análisis de los mensajes publicados en redes sociales se utilizaron palabras clave relacionadas con la dana. Algunas de las más utilizadas fueron 'conspiración', 'fallecidos ocultación', 'engaño', 'manipulación', 'mentiras', 'Bonaire cementerio', 'ayuda rechazada' o 'provocada presas'.

Los audios de las publicaciones en TikTok también han sido analizados y ha permitido diferenciar patrones distintos: los audios confiables muestran tonos más brillantes y narraciones robóticas o monótonas, lo que genera claridad y credibilidad. Sin embargo, los mensajes que difundían desinformación hacían uso de la variación tonal, la profundidad emocional y los elementos musicales para alterar la percepción.

Ante el aumento de la desinformación en redes sociales, los investigadores apuntan al uso de inteligencia artificial para asistir a las plataformas y verificar los contenidos ya que “podrían analizar automáticamente miles de publicaciones, detectar patrones característicos de desinformación y notificarlo a los moderadores". Y también, añaden, "podrían alertar a los usuarios sobre la posible veracidad dudosa de ciertos posts, lo que contribuiría a mitigar la difusión de información engañosa”.