Twitter será tu mejor aliado contra las fake news

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Las redes sociales han sido grandes protagonistas de las últimas elecciones de Estados Unidos. Especialmente por unos tweets de Donald Trump, que aparecieron etiquetados por incluir información potencialmente engañosa. Y Twitter se ha tomado muy en serio este problema.

Finalmente, tras la victoria de Biden, algunas marcas estarán muy contentas con el cambio de gobierno. Especialmente Huawei, que ha tenido que vender su filial Honor por culpa del veto de Estados Unidos. Pero lo que está claro, es que Twitter quiere seguir luchando contra las fake news.

Twitter te avisará cuando intentes dar me gusta a un tweet etiquetado como fake new

Como podrás ver en el comunicado que ha publicado la popular red social a través de su cuenta en Twitter, la plataforma trabaja en una nueva funcionalidad que mostrará una advertencia si se le da me gusta a un tweet etiquetado como contenido engañoso. Sí, algo muy parecido al mensaje que salía cuando se intentaba retuitear un mensaje marcado como fake new.

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Decir que la compañía consiguió reducir en un 29% la cantidad de retweets de mensajes con información falsa, por lo que su nuevo plan es reducir la cantidad de me gusta a la mitad tras esta nueva actualización.

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Teniendo en cuenta que la red social del pajarito azul anunció que entre el 27 de octubre y el 11 de noviembre etiquetaron más de 300.000 tweets con “contenido potencialmente engañoso”, queda claro que esta nueva funcionalidad es de gran importancia para luchar contra las fake news.

En cuanto a la fecha de lanzamiento de esta actualización de Twitter, decir que ya se está implementando tanto en iOS como en la versión web para que llegue a nivel mundial a lo largo de esta semana. ¿Y qué pasa con el sistema operativo Android? Por suerte la red social ha confirmado a The Verge que llegará a Android a lo largo de las próximas semanas.

Una excelente noticia para los usuarios de esta red social, ya que ahora tendrán la seguridad de que las fake news en Twitter serán mucho más fáciles de detectar y evitar, haciendo que su impacto entre los usuarios desprevenidos sea notablemente inferior.