Analizando el volumen de las narrativas del Kremlin dirigidas al mundo hispanohablante

La interacción con los contenidos de RT en español disminuyó en Facebook, pero continúa floreciendo en Twitter

Analizando el volumen de las narrativas del Kremlin dirigidas al mundo hispanohablante

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THE FOCUS

FOTO: Vladimir Putin se dirige al personal de RT en Moscú en un acto de celebración del décimo aniversario de la cadena, el 10 de diciembre de 2015. (Fuente: Kremlin.ru/archive)

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Un análisis de los artículos de los medios de comunicación en español sobre la guerra en Ucrania a lo largo de ocho meses reveló que los hispanohablantes siguen expuestos a la propaganda rusa y a la información engañosa en las redes sociales.

Las narrativas a favor del Kremlin que se han difundido en los países de habla hispana suelen amplificar las justificaciones de la invasión de Ucrania o promover los sentimientos antiestadounidenses. Estas narrativas no sólo son impulsadas por los medios rusos, ya que China también amplifica los mensajes que se hacen eco de los del Estado ruso.

El 1 de marzo de 2022, YouTube suspendió el acceso a los canales vinculados al Kremlin en Europa, y posteriormente amplió la suspensión a otras regiones, incluida América Latina. Poco después, otras plataformas, como Facebook, anunciaron que bloquearían la actividad de las cuentas vinculadas al Kremlin en Occidente. Pero en los países latinoamericanos, RT en Español y Sputnik News siguen difundiendo desinformación en Twitter y en Facebook. Como ya informó el DFRLab, RT en Español es el tercer dominio más compartido en Twitter en cuanto a publicaciones en español que tratan el tema sobre el conflicto.

Para entender cómo se han comportado los artículos de noticias que cubren el conflicto en Ucrania en los medios sociales en español durante los primeros seis meses de la guerra, el DFRLab midió las redes de distribución social en Twitter y Facebook, así como los niveles de interacción que recibieron los diferentes medios de noticias, tanto en los meses previos a la invasión del 24 de febrero de 2022, como en los seis meses posteriores.

Medios de comunicación estatales rusos y chinos que operan en español

Según el Oxford Internet Institute, la red de distribución social de un medio de comunicación es la suma del número de seguidores en su ecosistema de medios sociales. En esta investigación, el DFRLab ha sumado el número de seguidores de grupos, perfiles, páginas de Facebook y de cuentas de Twitter que han compartido al menos un contenido de un medio de comunicación perteneciente al Kremlin. Para este análisis, el nivel de interacción se refiere a la suma de acciones de los usuarios de los medios sociales en respuesta al contenido compartido por la red de distribución social. Nuestra investigación midió la interacción de los artículos de noticias en Twitter agregando el número de retuits, favoritos y respuestas. En Facebook, calculamos la interacción a partir de las reacciones, los comentarios y el número de veces que dicha publicación se comparte.

El DFRLab analizó artículos relacionados con Ucrania de diez medios de comunicación, publicados en español entre el 1 de enero y el 24 de agosto de 2022, al momento de cumplirse seis meses de la invasión del 24 de febrero. Analizamos cinco medios de comunicación ligados al gobierno de Rusia y China en un primer grupo. A lo largo de la guerra, China ha repetido en su mayoría las narrativas rusas, con algunas variaciones. El segundo grupo de cinco medios de comunicación se eligió en función de dos indicadores principales: la interacción de éstos y su popularidad en los países de habla hispana, y la similitud de la audiencia con la de los medios de comunicación rusos y chinos respaldados por el Estado, según los datos de interés de la audiencia recogidos a través de SimilarWeb.

Tabla que muestra los dominios explorados en la investigación, divididos por grupo. (Fuente: @estebanpdl/DFRLab)
Tabla que muestra los dominios explorados en la investigación, divididos por grupo. (Fuente: @estebanpdl/DFRLab)

Según una consulta realizada a través de la plataforma de inteligencia de noticias Event Registry, entre el 1 de enero y el 24 de agosto, estos medios produjeron casi 410.000 artículos de noticias. Nuestra investigación examinó el titular de cada artículo y el cuerpo del texto de estos para recopilar aquellos que contenían alguna de las siguientes palabras clave en español: Ucrania, Ucranianos y otras palabras derivadas; Zelensky; Kiev; Donetsk; y Donbas. Este proceso arrojó 53.166 resultados, que representan aproximadamente el 13% de todos los artículos recopilados.

Si bien todos los artículos incluían palabras clave relacionadas con la guerra de Rusia en Ucrania, algunos se centraban principalmente en la política interna y en el impacto de la guerra en la economía mundial. Para este análisis, el DFRLab no excluyó tales casos, aplicando los 53.166 artículos de noticias para medir la red de distribución social y sus niveles de interacción.

El medio de comunicación infobae.com publicó la mayoría de las noticias analizadas (35.484 historias), seguido de elpais.com (5.178 historias), actualidad.rt.com (4.003 historias), elmundo.es (3.338 historias) y mundo.sputniknews.com (2.326 historias). Los tres medios chinos analizados, respaldados por el Estado — Xinhua, People’s Daily y China.org.cn — tenían la menor cantidad de contenidos, con un total de 116 artículos entre todos.

Chart showing the number of Ukraine-related articles published by the analyzed news sources.
Gráfico que muestra el número de artículos relacionados con Ucrania publicados por las fuentes de noticias analizadas. (Fuente: @estebanpdl/DFRLab)

El volumen global de publicaciones coincide con hitos significativos de la guerra en Ucrania. En los días inmediatamente anteriores y posteriores a la invasión rusa de Ucrania, los medios publicaron el mayor volumen de contenidos sobre el tema. Estos medios también publicaron un gran volumen de artículos tras acontecimientos importantes, como los ataques rusos a Kiev y Járkov el 1 de marzo y el ataque ruso al complejo hospitalario de Mariúpol el 9 de marzo.

Graph showing the number of articles per day between January 1, 2022, and August 24, 2022.
Gráfico que muestra el número de artículos por día entre el 1 de enero de 2022 y el 24 de agosto de 2022. (Fuente: @estebanpdl/DFRLab)

No obstante, al examinar el volumen de publicaciones sólo de los medios rusos y chinos respaldados por el Estado, surgen otros picos de contenido. Por ejemplo, el 29 de marzo, RT en Español y Sputnik News destacaron las conversaciones entre Rusia y Ucrania llevadas a cabo en Turquía. Ese mismo día, estos medios también publicaron contenido sobre neonazis en Donetsk y contenidos centrados en el presidente estadounidense Joe Biden. El 30 de mayo se produjo otro pico cuando estos medios informaron sobre el anuncio de Biden de que Estados Unidos no proporcionaría armas de largo alcance a Ucrania. Junto con esta información, los medios de comunicación también amplificaron una afirmación rusa de que las víctimas en Donetsk fueron el resultado de un ataque de las fuerzas armadas ucranianas.

Graph showing the number of articles published by Russian and Chinese state-backed media between January 1 and August 24, 2022.
Gráfico que muestra el número de artículos publicados por los medios de comunicación rusos y chinos respaldados por el Estado entre el 1 de enero y el 24 de agosto de 2022. (Fuente: @estebanpdl/DFRLab)

Red de distribución social

Según lo señalado anteriormente, la red de distribución social de un medio de comunicación es la suma de seguidores de los usuarios únicos de redes sociales que comparten el contenido del medio de comunicación, como páginas de Facebook o cuentas de Twitter. Nuestra investigación contabilizó esta medida agregando el número de seguidores de los grupos, perfiles, páginas de Facebook y cuentas de Twitter que compartieron al menos una noticia relacionada con Ucrania de los medios de comunicación en español analizados. Recopilamos dicho número de seguidores a través de las API de CrowdTangle y Twitter.

Para medir la red de distribución social en Facebook, el DFRLab consideró dos enfoques principales: una red de distribución social basada en el 10 por ciento de los artículos publicados ordenados por aquellos con más interacciones, y una red de distribución social basada en los 100 mejores artículos de noticias en términos de número de interacciones. En el caso de Twitter, esta medida incluía todos los artículos recopilados y relacionados con Ucrania por cada medio.

El DFRLab encontró que CNN tenía la red de distribución más grande de las fuentes de noticias en español analizadas, seguido por El País e Infobae. Hipotéticamente, la red de distribución de CNN puede difundir contenidos a más de 600 millones de usuarios de redes sociales, mientras que los contenidos de RT en Español y Sputnik News podrían llegar a cerca de 200 millones de usuarios en conjunto.

Image describing the social distribution network of the analyzed Spanish-language media outlets. It shows the overall social distribution network (top left), social distribution network on Facebook (top right), and social distribution network on Twitter (bottom).
Imagen que describe la red de distribución social de los medios de comunicación en español analizados. La misma muestra la red de distribución social global (arriba a la izquierda), la red de distribución social en Facebook (arriba a la derecha) y la red de distribución social en Twitter (abajo). (Fuente: @estebanpdl/DFRLab)

RT en Español aparece entre los cinco primeros medios con mayor red de distribución. Según los 100 artículos más importantes clasificados por interacción, el medio de comunicación chino Xinhua ocupó el segundo lugar entre las fuentes de noticias con la red de distribución más amplia en Facebook. Más de 93 millones de esos usuarios proceden directamente de la página de Facebook de Xinhua.

Si bien es difícil establecer a cuántos seguidores reales se llega cuando los medios publican contenidos, de acuerdo con una investigación realizada en 2020 por We Are Social y Hootsuite, el alcance orgánico promedio de una publicación en Facebook es de alrededor del 7 por ciento del número total de los “me gusta” de una página. Según esta medida, y teniendo en cuenta la red global de distribución social, el contenido de CNN relacionado con Ucrania podría haber llegado a más de 40 millones de usuarios de las redes sociales. En contraposición, los contenidos de los medios pro-Kremlin y de los apoyados por el Estado chino podrían haber llegado a más de 28 millones de usuarios en conjunto.

Sin embargo, estas cuentas no se desduplican entre las páginas de medios sociales de la red de distribución, lo que significa que estas cifras pueden contar las mismas cuentas varias veces si siguen más de un activo que comparte contenido de los medios analizados. A pesar de estas advertencias, la red de distribución proporciona una métrica de comparación útil en cuanto al alcance estimado en las redes sociales españolas de los contenidos relacionados con Ucrania durante el periodo de análisis.

Interacción con los contenidos relacionados con Ucrania

El análisis del DFRLab también midió la participación de los contenidos relacionados con Ucrania de los medios seleccionados, agregando el número de respuestas, retuits y favoritos en Twitter. En el caso de Facebook, se consideró la suma de comentarios, acciones y reacciones, incluidos los “me gusta” y las respuestas con emojis. Este análisis puede proporcionar una impresión de cómo los usuarios de las redes sociales interactúan con los contenidos relacionados con Ucrania en los países de habla hispana.

En base a esta medida, el DFRLab encontró que los contenidos publicados por Infobae y El País recibieron más interacciones que otros medios de comunicación. En Twitter, RT en Español fue el tercer dominio con más interacciones, mientras que, en Facebook, éste ocupó el sexto lugar entre las fuentes de noticias analizadas.

Image showing the engagement from Ukraine-related news articles from the analyzed media outlets on Twitter (top) and Facebook (bottom). The tables also include the level of engagement for the top 100 most engaged-with articles on each platform.
Imagen que muestra la interacción de los artículos relacionados con Ucrania de los medios de comunicación analizados en Twitter (arriba) y Facebook (abajo). Las tablas también incluyen el nivel de interacción de los 100 artículos con más interacciones en cada plataforma. (Fuente: @estebanpdl/DFRLab)

Dado que Facebook restringió el acceso a los medios de comunicación rusos respaldados por el Estado, como RT en Español y Sputnik News en algunas regiones, es posible que estas restricciones afectaran al volumen de participación de los medios en la plataforma durante el periodo analizado. Según el análisis del DFRLab, RT en Español obtuvo mejores resultados en Twitter que en Facebook, mientras que la mayoría de los medios estudiados se posicionaron de forma similar en ambas plataformas.

Para profundizar en la actividad de Twitter, nuestro análisis calculó la probabilidad de manipulación del tráfico mediante el Coeficiente de Manipulación del Tráfico (por sus siglas en inglés CTM). El DFRLab aplicó esta medida para estudiar la actividad en Twitter de las cuentas que comparten los artículos de noticias publicados por estos medios.

El CTM asigna una puntuación a cada flujo de tráfico de Twitter, como el volumen de tuits que comparten artículos de noticias de un determinado medio de comunicación, basándose en tres indicadores: el número promedio de tuits por usuario, el porcentaje de retuits y el porcentaje de tráfico generado por las cincuenta cuentas más activas. En estudios anteriores, los flujos de tráfico orgánicos, no manipulados, solían obtener una puntuación del CTM de doce o menos, mientras que el comportamiento inorgánico de Twitter daba lugar a puntuaciones superiores a doce. Esta medida, sin embargo, es sólo un indicador relativo de manipulación, no uno definitivo, y debe considerarse junto a otros indicadores.

Según los resultados del CTM, todos los flujos de tráfico analizados obtuvieron puntuaciones por encima del umbral de doce, las cuales oscilan entre 17,42 y 23,23. Las cuentas que comparten contenidos de RT en Español y Sputnik News obtuvieron las puntuaciones más altas del CTM, seguido de los artículos compartidos de CNN y la BBC. En promedio, las cuentas que comparten artículos de noticias de RT en Español generaron más publicaciones que otros grupos de cuentas que comparten contenido de las otras fuentes de noticias analizadas, lo que podría indicar una alta actividad de intercambio de enlaces de estas cuentas.

Table showing the CTM scores from the analyzed traffic flows, representing accounts sharing posts containing news articles from a media outlet. Scores above twelve suggest potential traffic manipulation, But are not definitive indicators of the practice.
Tabla que muestra las puntuaciones del CTM de los flujos de tráfico analizados, los cuales representan cuentas que comparten publicaciones que contienen artículos de noticias de un medio de comunicación. Las puntuaciones superiores a doce sugieren una posible manipulación del tráfico, pero no son indicadores definitivos de esta práctica. (Fuente: @estebanpdl/DFRLab)

La medición de la red de distribución social y los niveles de interacciones de los contenidos relacionados con Ucrania en español durante un período de ocho meses, incluyendo los primeros seis meses de la guerra, mejora nuestra comprensión de cómo los usuarios de las redes sociales han respondido a este contenido en Twitter y Facebook. Los medios de comunicación rusos respaldados por el Estado siguen dirigiéndose a las audiencias latinoamericanas con narrativas aprobadas por el Kremlin. Aun cuando las restricciones impuestas por Facebook a los medios de comunicación estatales rusos han reducido los niveles de interacción, Twitter sigue siendo una plataforma importante para estos medios, en particular para RT en Español.


Cite este caso de estudio:

Esteban Ponce de León, “Analizando el volumen de las narrativas del Kremlin dirigidas al mundo hispanohablante,” Digital Forensic Research Lab (DFRLab), 30 de noviembre de 2022, https://medium.com/dfrlab/analizando-el-volumen-de-las-narrativas-del-kremlin-dirigidas-al-mundo-hispanohablante-212ca1cad821.