Coronavirus: Twitter advertirá con etiquetas el contenido engañoso sobre el COVID-19
Coronavirus: Twitter advertirá con etiquetas el contenido engañoso sobre el COVID-19

Todos avisados. comunicó que etiquetará afirmaciones “engañosas” y “cuestionadas” sobre la pandemia de coronavirus para reducir la desinformación durante la cuarentena.

“Servir a la conversación pública sigue siendo nuestra principal misión, y seguiremos trabajando para desarrollar herramientas y ofrecer contexto para que las personas puedan encontrar información creíble y auténtica en , dijeron el jefe de integridad de la red, Yoel Roth, y el director de políticas públicas, Nick Pickles, en una publicación de blog.

No es la primera vez que toma acciones para detener contenido que represente una amenza para la salud.

explicó -informó Andina- que en el marco de la nueva medida, se agregarán “etiquetas de advertencia” a declaraciones o afirmaciones engañosas que han sido confirmadas como falsas o inexactas por las autoridades de salud pública, así como otras de las cuales se cuestiona la precisión o credibilidad.

“Nuestros equipos están utilizando y mejorando los sistemas internos para monitorear proactivamente el contenido relacionado con la COVID-19”, dijeron Roth y Pickles.

“Estos sistemas ayudan a garantizar que no amplifiquemos los tuits con estas advertencias o etiquetas y detectemos rápidamente el contenido de alta visibilidad”.

TWITTER | Comentarios ofensivos

Las redes sociales pueden ser tan violentas que espantan a los curiosos y nuevos usuarios. Por esta razón, ha puesto a prueba un función en el sistema operativo iOS que reduce el lenguaje ofensivo de la red.

“Para permitirles repensar una respuesta, estamos ejecutando un experimento limitado en iOS con un aviso que le da la opción de revisar su respuesta antes de que se publique si usa un lenguaje que podría ser dañino”, anunció .

De acuerdo con Andina, la medida se complementa con las acciones que adopta en marco de la pandemia del COVID-19. Para ello se ha aumentado el uso de machine learning y de la automatización.

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