Bulos durante la pandemia del Covid-19 en Españaun estudio a través de Google Trends

  1. Villa Gracia, Alberto Daniel 1
  2. Cerdán Martínez, Víctor 1
  1. 1 Universidad Complutense de Madrid
    info

    Universidad Complutense de Madrid

    Madrid, España

    ROR 02p0gd045

Revista:
Revista Latina de Comunicación Social

ISSN: 1138-5820

Año de publicación: 2020

Número: 78

Páginas: 169-182

Tipo: Artículo

DOI: 10.4185/RLCS-2020-1473 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

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Resumen

Introducción: El 14 de marzo de 2020 se declaró el estado de alarma en España para frenar la expansión de un nuevo tipo de coronavirus. Ante la proliferación de fake news sobre la pandemia y la situación política y social, el Gobierno español manifestó su intención de luchar contra los bulos que pudieran perjudicar el clima social. Metodología: Esta investigación realiza un análisis cuantitativo sobre las búsquedas en España de los términos “bulo” y “fake” en Google durante un periodo histórico y los compara con el de la pandemia en España a través de un análisis de regresión. Resultados: Se aprecia un pico histórico de búsquedas de “bulo” un mes antes de que se alcanzaran los peores datos de fallecidos en España y una correlación positiva (R =0,966) entre la comparación de las búsquedas de la palabra “bulo” y las víctimas por Covid-19. Discusión: El análisis indica que los datos de las búsquedas en Google por la palabra “bulo” y las muertes diarias tienen una correlación estadística durante el periodo de expansión de la pandemia en España. Conclusiones: El análisis de regresión demuestra que durante el desarrollo de la pandemia existió una tendencia correlativa entre el interés de los ciudadanos españoles por las noticias falsas y el incremento de muertes por Covid-19.

Referencias bibliográficas

  • Ahmad, A.R. & Murad, H. R. (2020). The Impact of Social Media on Panic During the COVID-19 Pandemic in Iraqi Kurdistan: Online Questionnaire Study. J Med Internet Res, 22(5): e19556. http://doi.org/10.2196/19556
  • Ahmed, W., Vidal-Alaball, J., Downing, J. & López Seguí, F. (2020). COVID-19 and the 5G Conspiracy Theory: Social Network Analysis of Twitter Data. J Med Internet Res, 22(5): e19458. http://doi.org/10.2196/19458
  • Arias Maldonado, M. (2019). Understanding Fake News: Technology, Affects, and the Politics of the Untruth. Historia y Comunicación Social, 24(2), 533-546. https://doi.org/10.5209/hics.66298
  • Arraz, R. (16 de abril de 2020). Newtral, Maldita... ¿Quién controla a los controladores? Voxpopuli. https://www.vozpopuli.com/opinion/newtral-maldita-verificadores-fakenews-bulos-coronavirus_0_1346266770.html
  • Ayyoubzadeh, S.M., Ayyoubzadeh, S.M., Zahedi, H., Ahmadi, M. R. & Niakan Kalhori, S. (2020). Predicting COVID-19 Incidence Through Analysis of Google Trends Data in Iran: Data Mining and Deep Learning Pilot Study. JMIR Public Health Surveill, 6(2): e18828. http://doi.org/10.2196/18828
  • Barquero Cabero, M., Rodríguez Terceño, J. & Gonzálvez Vallés, J. E. (2018). Tecnologías de la Comunicación y posverdad: implicaciones para la gestión de la Comunicación Hospitalaria. Revista de Comunicación y Salud, 8(1), 85-97. http://doi.org/10.35669/revistadecomunicacionysalud.2018.8(1).85-9
  • Bakir, V. & Mcstay, A. (2018). Fake News and The Economy of Emotions. Problems, causes, solutions. Digital Journalism, 6(2), 54-175. https://doi.org/10.1080/21670811.2017.1345645
  • Barrientos-Báez, A., Barquero Cabrero, M. y García García, E. (2018). Posverdad y comunicación 2.0: el reto periodístico de una era sin periodistas. Revista de Ciencias de la Comunicación e Información, 23(1), 43-52. http://doi.org/10.35742/rcci.2018.23(1).43-52
  • Bokelmann, B. & Lessmann, S. (2018). Spurious patterns in Google Trends data - An analysis of the effects on tourism demand forecasting in Germany. Tourism management, 75(1), 1-12. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2019.04.015
  • Carrera, P. (2018). The stratagems of post-truth [Estratagemas de la posverdad] Revista Latina de Comunicacion Social, 73, 1469-1481. https://doi.org/10.4185/RLCS-2018-1317
  • Cerdán Martínez, Víctor & Padilla Castillo, Graciela (2019). Historia del “fake” audiovisual: “deepfake” y la mujer en un imaginario falsificado y perverso. Historia y Comunicación Social, 24(2) pp. 505-520. https://doi.org/10.5209/hics.66293
  • Costa-Sánchez, C. y López-García, X. (2020). Comunicación y crisis del coronavirus en España. Primeras lecciones. El profesional de la información, 29(3), 290-304. https://doi.org/10.3145/epi.2020.may.04
  • Cuesta-Cambra, U., Martínez-Martínez, L. & Niño-González, J. I. (2019). An analysis of pro-vaccine and anti-vaccine information on social networks and the internet: Visual and emotional patterns. El profesional de la información, 28(2), e280217. https://doi.org/10.3145/epi.2019.mar.17
  • Cuesta, C. & Guirado, J (21 de abril de 2020). Este es el mail que la Guardia Civil recibió para controlar los “bulos” que crean “desafección al Gobierno”. Okdiario. https://okdiario.com/espana/este-mail-que-guardia-civil-recibio-orden-controlar-bulos-que-crean-desafeccion-gobierno-5489742
  • DECEL (2020). DECEL: Diccionario etimológico. http://etimologias.dechile.net/
  • Del Riego, C. (27 de abril de 2020). España detecta 200 acciones de desinformación bajo la alarma. La Vanguardia. https://www.lavanguardia.com/politica/20200427/48740702184/fake-news-ciberseguridad-noticias-falsas-rusia-china-espana-espana-gobierno-policia-guardia-civil.html
  • Edata (2020). Evolución fallecidos por coronavirus España. Edata.es. https://www.epdata.es/buscador?texto=fallecidos%20covid%20espa%C3%B1a&pagina=1&tipo=2&opciones=%5B%5D
  • Encabo, I (25 de abril de 2020). La falta de una definición de fake-news permite a los Gobiernos acercarse a la censura. El Independiente. https://www.elindependiente.com/politica/2020/04/25/la-falta-de-una-definicion-de-fake-news-permite-a-los-gobiernos-acercarse-a-la-censura/
  • Google (2020). Google Trends. https://trends.google.es/trends/?geo=ES
  • Guan, W., Ni, Z., Hu, Y., Linag, W., Ou, C., He, J., Liu, L., Shan, H., et al. (2020). Clinical characteristics of coronavirus disease 2019 in China. The New England Journal of Medicine, 382, 1708-1720. https://doi.org/10.1056/NEJMoa2002032
  • Habgood-Coote, J. (2018). Stop talking about fake news! Inquiry. An Interdisciplinary Journal of Philosophy, 62(9), 1033-1065. https://doi.org/10.1080/0020174X.2018.1508363
  • IFCN (2020). The International Fact-Checking Network. https://www.poynter.org/ifcn/
  • Infodemics (2020). Covid19 Infodemics Observatory. https://bit.ly/2ZqLx58
  • Jankowski, N. W. (2018). Researching Fake News: A Selective Examination of Empirical Studies. Javnost - The Public. Journal of the European Institute for Communication and Culture, 25(1-2). 248-255. https://doi.org/10.1080/13183222.2018.1418964
  • Jin, Z., Du, X., Yang, H., et al. (2020). Structure of Mpro from COVID-19 virus and discovery of its inhibitors. Nature, 582, 289–293. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2223-y
  • Kamiński, M., Łoniewski, I., & Marlicz, W. (2019). Global internet data on the interest in antibiotics and probiotics generated by Google Trends. Antibiotics, 8(3), 147-155. https://doi.org/10.3390/antibiotics8030147
  • Larrouquere, L., Gabin, M., Poingt, E., Mouffak, A., Hlavaty, A., Lepelley, M. et al. (2020). Genesis of an emergency public drug information website by the French Society of Pharmacology and Therapeutics during the COVID‐19 pandemic. Fundamental & Clinical Pharmacology. https://doi.org/10.1111/fcp.12564
  • Cuilian, L., Li Jia, C., Xueyu, C., Mingzhi, Z., Chi Pui, P., & Haoyu, C. (2020). Retrospective analysis of the possibility of predicting the COVID-19 outbreak from Internet searches and social media data, China, 2020. Euro Surveill, 25(10). https://doi.org/10.2807/1560-7917.ES.2020.25.10.2000199
  • O’Connor, C., & Murphy, M. (2020). Going viral: doctors must tackle fake news in the covid-19 pandemic. BMJ 2020;369:m1587. https://doi.org/10.1136/bmj.m1587
  • La Moncloa (2020). Lamoncloa.es. https://www.lamoncloa.gob.es/espana/Paginas/index.aspx
  • Maldita (15 de junio de 2020). El coronavirus y sus bulos: 591 mentiras, alertas falsas y desinformaciones sobre COVID-19. Maldita.es. https://maldita.es/malditobulo/2020/06/18/coronavirus-bulos-pandemia-prevenir-virus-covid-19/
  • Mazaira-Castro, A., Rúas-Araújo, J. & Puentes-Rivera, I. F (2019). Fact-checking in the televised debates of the Spanish general elections of 2015 and 2016 [Fact-Checking en los debates electorales televisados de las elecciones generales de 2015 y 2016]. Revista Latina de Comunicacion Social, 74, 748-766. https://doi.org/10.4185/RLCS-2019-1355
  • Meneses, C., Silva, R., & Colaço, M. (2020). Intelligent Fake News Detection: A Systematic Mapping. Journal of Applied Security Research, 1(22). https://doi.org/10.1080/19361610.2020.1761224
  • Muñiz-Velázquez, J. A., Chaplin, J. E. & Lozano Delmar, J. (2019). The fake first round about the earth. The case of the supposed chinese circumnavigation of 1421 from the post-truth paradigm [La falsa primera vuelta al mundo. El caso de la supuesta circunnavegación china de 1421 desde el paradigma de la posverdad]. Revista Latina de Comunicación Social, 74, 950-968. https://doi.org/10.4185/RLCS-2019-1366
  • Newtral (2020). Newtral.es. https://www.newtral.es/
  • Niño Gonzalez, J. A.; Barquero Cabrero, M.; García García, E. (2017). Opinión pública e infoxicación en las redes: los fundamentos de la post-verdad [Public opinion and infoxication in the networks: fundamentals of post-truth] Vivat Academia, revista de Comunicación, 139, 83-94. http://doi.org/10.15178/va.2017.139.83-94
  • Olmo, J. M. (20 de abril de 2020). El debate de los bulos le estalla a Sánchez: un órgano de Moncloa vigila las 'fake news'. El Confindencial. https://www.elconfidencial.com/espana/2020-04-20/bulos-coronavirus-sanchez-organo-moncloa-fake-news_2556387/
  • OMS (2020b). COVID-19: cronología de la actuación de la OMS. Organización Mundial de la Salud. https://www.who.int/es/news-room/detail/27-04-2020-who-timeline---covid-19
  • Ortiz-Martínez, Y., Garcia-Robled, J. E., Vásquez-Castañeda, D. L., Bonilla-Aldana, D. K. & Rodriguez-Morales, A. J. (2020). Can Google Trends predict COVID-19 incidence and help preparedness? The situation in Colombia. Travel Medicine and Infectious Disease, 36. https://doi.org/10.1016/j.tmaid.2020.101703
  • Rodríguez-Fernández, L. (2019). Desinformación y comunicación organizacional: estudio sobre el impacto de las fake news. Revista Latina de Comunicación Social, 73. 1714-1728. http://doi.org/10.4185/RLCS-2019-1406
  • Rodríguez-Ferrándiz, R. (2019). Posverdad y fake news en comunicación política: breve genealogía. El profesional de la información, 28(3). 280-314. https://doi.org/10.3145/epi.2019.may.14
  • Pablos Coello, J. M. d. & Mateos Marín, C. (2004). Estrategias informativas para acceder a un periodismo de calidad, en prensa y TV. Patologías y tabla de ‘medicación’ para recuperar la calidad en la prensa. Ámbitos. Revista Internacional de Comunicación, 11-12, 341-365. http://dx.doi.org/10.12795/Ambitos.2004.i11-12.19
  • Pablos Coello, J. M. d. (2008). El frenesí comunicativo como desinformación. Comunicar: Revista científica iberoamericana de comunicación y educación, 31, 173-179. https://doi.org/10.3916/c31-2008-01-022
  • Palomo, B & Sedano, J. (2018). WhatsApp as a verification tool for fake news. The case of B de Bulo [WhatsApp como herramienta de verificación de fake news. El caso de B de Bulo] Revista Latina de Comunicacion Social, 73, 1384-1397. https://doi.org/10.4185/RLCS-2018-1312
  • Pérez, M. A. (20 de abril de 2020). El Gobierno concedió a la 'verificadora de bulos' Maldita.es una subvención de 6.000 euros antes de las elecciones. Libertad digital. https://www.libertaddigital.com/espana/2020-04-20/gobierno-subvencion-verificadora-bulos-malditaes-1276656232/
  • Quintanilha, L., Souza, L., Sanches, D., Senos-Demarco, R. & Ferreira-Fukutani, K. (2019). The impact of cancer campaigns in Brazil: a Google Trends analysis. Ecancer medical science, 13(963), 1-9. https://doi.org/10.3332/ecancer.2019.963
  • Tandoc Jr., E., Wei Lim, Z. & Ling, R. (2017). Defining Fake News. A typology of scholarly definitions. Digital Journalism, 6(2), 137-153. https://doi.org/10.1080/21670811.2017.1360143
  • Salaverría, R., Buslón, N., López-Pan, F., León, B., López-Goñi, I. y Erviti, M.-C. (2020). Desinformación en tiempos de pandemia: tipología de los bulos sobre la Covid-19. El profesional de la información, 29(3). 290-315. https://doi.org/10.3145/epi.2020.may.15
  • Springer, S., Menzel, L.M. & Zieger, M (2020). Google Trends reveals: Focus of interest in the population is on treatment options rather than theories about COVID-19 animal origin. Brain, Behavior, and Immunity. 87, 134-135. https://doi.org/10.1016/j.bbi.2020.05.005
  • Strzelecki, A. (2020). The Second Worldwide Wave of Interest in Coronavirus since the COVID-19 Outbreaks in South Korea, Italy and Iran: A Google Trends Study, Brain, Behavior, and Immunity, 87. https://doi.org/10.1016/j.bbi.2020.04.042
  • UN Departmen of Global Communications (2020). UN tackles ‘infodemic’ of misinformation and cybercrime in COVID-19 crisis. United Nations. https://bit.ly/389wmRw
  • Villa-Gracia, D. & Cerdán, V. (2020). Evolución de la popularidad de Donald Trump y otros mandatarios internacionales en Google Trends (2016-2019). El profesional de la información, 29(1). https://doi.org/10.3145/epi.2020.ene.12
  • WHO (2020). Novel coronavirus emerges in China. World Health Organization. https://bit.ly/2BwSr0k
  • Yuan, X., Xu, J., Hussain, S., Wang, H., Gao, N. & Zhang, L. (2020). Trends and Prediction in Daily New Cases and Deaths of COVID-19 in the United States: An Internet Search-Interest Based Model. Exploratory Research and Hypothesis in Medicine, 5(2), 41-46. https://doi.org/10.14218/ERHM.2020.00023
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