X enviará mensajes directos a los usuarios sobre las actualizaciones de las Notas de la comunidad.

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Elon Musk, propietario de X anunció una actualización para las Notas de la comunidad que tiene como objetivo abordar las preocupaciones sobre el valor de las verificaciones de datos de fuentes colectivas que se agregan a algunas publicaciones con las que ha interactuado un usuario.

Según Musk: “Lanzaremos una nueva función de Notas de la comunidad que le enviará un mensaje de X Chat si se corrige una publicación con la que interactuó”.

El flujo de comunicaciones actualizado podría ayudar a que los usuarios sean más conscientes de las correcciones de las publicaciones que compartieron o comentaron, lo que ayudaría a amplificar la nueva información.

Pero al mismo tiempo, X ya envía notificaciones a los usuarios en este escenario exacto.

En 2023, X anunció que enviar un notificación a cualquier usuario que haya interactuado con una publicación a la que luego se le adjuntó una Nota de la comunidad.

Notificaciones de la comunidad

Como explicó X en ese momento: “A veces aparece una nota en una publicación después de haberla visto. Para ayudar, Notas de la comunidad envía notificaciones a las personas que han interactuado con una publicación y luego reciben una nota”.

Este parece ser exactamente el problema al que se refiere Musk, que ya se abordó hace tres años.

Tal vez enviar mensajes directos específicos para cada actualización ayude a aumentar el conocimiento de las correcciones y garantizar que más personas conozcan las actualizaciones de publicaciones relevantes.

Aunque todavía no solucionará el defecto fundamental del modelo de Notas comunitarias.

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El error clave es que Community Notes busca dar cuenta del sesgo político entre los contribuyentes. Es decir, las inclinaciones personales de un usuario, basadas en una evaluación sistemática de su postura, podrían influir en si la nota sugerida es relevante o no.

Como se describe dentro del Pautas de notas comunitarias: “Las Notas de la comunidad no funcionan según las reglas de la mayoría. Para identificar notas que sean útiles para una amplia gama de personas, las notas requieren un acuerdo entre los contribuyentes que a veces no han estado de acuerdo en sus calificaciones anteriores. Esto ayuda a evitar calificaciones unilaterales”.

En otras palabras, el modelo de Notas comunitarias sopesa si una nota debe mostrarse a X usuarios o no, dependiendo de si las personas con puntos de vista políticos opuestos están de acuerdo en que una nota es necesaria.

Lo cual está bien para situaciones no controvertidas. Pero ¿qué pasa, digamos, con si las elecciones estadounidenses de 2020 estuvieron amañadas? ¿Estarán de acuerdo en esto las personas de ambos lados del espectro político?

Si no se puede llegar a un acuerdo, no se mostrará una nota, lo que significa que gran parte de la desinformación política más dañina aún puede circular desenfrenadamente en la aplicación.

Lo cual ha tenido un gran impacto en la efectividad general de Community Notes.

Según un análisis realizado por Bloomberg el año pasadomenos del 10 % de las notas comunitarias enviadas a través del sistema de notas de X se muestran en la aplicación, principalmente debido a este calificador. En 2024, el Centro para la lucha contra el odio digital encontró datos similares en su propio análisis. Su investigación encontró que el 74% de las notas propuestas que parecían ser solicitudes de enmienda precisas y legítimas nunca se mostraron a los usuarios.

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Este sigue siendo el defecto fundamental del sistema y no existe una manera fácil de corregirlo. Es decir, a menos que la propia plataforma quiera opinar sobre algunos de estos temas, pero eso va en contra del espíritu de por qué se agregaron Community Notes en primer lugar.

Básicamente, Elon Musk ha propuesto un nuevo proceso de notificación que replica una función existente y podría ayudar a aumentar el conocimiento de las Notas de la comunidad en publicaciones que las personas han compartido o respondido en el pasado.

Eso es algo bueno, pero es posible que la efectividad real no termine siendo significativa.

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