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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.

Un estudio dirigido por investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) ha conseguido identificar un fenómeno poco investigado: redes sociales diferentes, emociones diferentes. Una vez analizados cientos de mensajes en X y en TikTok, los investigadores han concluido que la desinformación sobre la dana en X se asocia principalmente con una mayor tristeza y miedo, mientras que en TikTok se correlaciona con una mayor ira y asco.

“En X, 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 Universitat Politècnica de València Iván Arcos y Paolo Rosso y Ramón Salaverría, de la Escuela de Comunicación de la Universidad de Navarra.

Polarización emocional

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 de Valencia del pasado 29 de octubre. Para ello, se analizaron los patrones emocionales y lingüísticos de 650 publicaciones de X y TikTok.

Estrategia deliberada

El informe refuerza la conclusión de que apelar a las emociones es una estrategia deliberada y recurrente en los mensajes engañosos. Asimismo, el análisis lingüístico de los mensajes muestra que los contenidos fiables utilizan un lenguaje más articulado mientras que los mensajes fake emplean negaciones, anécdotas personales o referencias a familiares para legitimar sus afirmaciones mediante testimonios directos y resultar creíbles.

Palabras clave

En el proceso de análisis de los mensajes publicados en redes sociales se utilizaron palabras clave relacionadas con la dana. Algunas de las keywords más utlizadas 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: loas 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. También podrían alertar a los usuarios sobre la posible veracidad dudosa de ciertos posts, lo que contribuiría a mitigar la difusión de información engañosa”.