Scroll Top

¿Por qué las malas noticias se difunden más que las buenas?

¿Por qué las malas noticias se difunden más que las buenas?

Ilustración: Gemini

Si un historiador del año 2500 reconstruyera el siglo XXI únicamente a partir de los titulares de prensa, probablemente concluiría que fue una época de guerras, pandemias, crisis y catástrofes casi permanentes. Sin embargo, muchos indicadores de largo plazo ofrecerían una imagen bastante más matizada. Algunos mostrarían avances extraordinarios aunque otros revelarían problemas igualmente extraordinarios. Lo que difícilmente harían sería confirmar la impresión de que todo empeora tal como parecen sugerir los titulares cotidianos.

El mundo quizá mejora, pero según las noticias empeora
Inundados como estamos de malas noticias, cuesta ser optimistas. Pero hay algunas buenas tendencias:

Aumenta la esperanza de vida, ha caído la mortalidad infantil, disminuye la pobreza extrema (según el Banco Mundial), aumenta la alfabetización; generalización de accesos a electricidad, agua potable, vacunas, educación y saneamiento.

Aunque también hay indicadores que han empeorado:

Aumenta el cambio climático, la biodiversidad disminuye, aumenta la polarización política, empeora la salud mental, especialmente entre adolescentes y jóvenes; las tensiones geopolíticas dan lugar a una nueva Guerra Fría…

Fuentes: Hans Rosling en Factfulness, Steven Pinker en Enlightenment Now y Max Roser en Our World in Data.

 

«If it bleeds, it leads». El viejo dicho del periodismo anglosajón («si sangra, atrae») resume una realidad que la investigación lleva décadas documentando: las noticias negativas atraen más atención, se recuerdan mejor y se difunden más que las positivas. No es una simple intuición de los periodistas, sino el resultado de la interacción entre nuestra psicología, las rutinas profesionales de los medios y, más recientemente, los algoritmos de las plataformas digitales.

La explicación comienza con el llamado «sesgo de negatividad» (negativity bias). En un trabajo clásico, Bad is stronger than good (2001), Roy F. Baumeister et al. demostraron que los acontecimientos negativos producen respuestas cognitivas y emocionales más intensas que los positivos. Es algo que tiene sentido desde una perspectiva evolutiva: ignorar una buena noticia rara vez es peligroso; ignorar una amenaza puede resultar fatal.

Este sesgo psicológico encuentra un aliado perfecto en los criterios periodísticos de selección. Ya en 1965, Johan Galtung y Mari Holmboe Ruge identificaron la negatividad como uno de los principales news values. Un accidente, un atentado o un escándalo constituyen acontecimientos claramente delimitados en el tiempo, con protagonistas, víctimas e imágenes. En cambio, el progreso social suele ser lento, acumulativo y estadístico. La reducción gradual de la pobreza, el aumento de la esperanza de vida o la mejora de la alfabetización difícilmente producen un titular diario.

Aquí entra en juego el «gatekeeping», concepto desarrollado por David Manning White (1950) a partir de las ideas iniciales de Kurt Lewin (1947). Los periodistas y editores actúan como «porteros», decidiendo qué acontecimientos llegan al público. Sin pretender manipular la realidad, aplican criterios profesionales que favorecen los conflictos, las novedades, los dramas o cualquier excepcionalidad. El resultado es un flujo informativo en el que los hechos negativos aparecen sobrerrepresentados.

Ese flujo alimenta, a su vez, la «agenda setting» formulada por Maxwell McCombs y Donald Shaw (1972). Los medios no dicen a la ciudadanía qué pensar, pero sí sobre qué pensar. Si la agenda mediática está dominada por guerras, delitos, crisis y catástrofes, esos temas pasan a ocupar un lugar desproporcionado en la percepción pública de la realidad.
https://www.scimagoepi.com/agenda-setting-54-anos-despues-de-los-medios-tradicionales-a-los-modelos-de-lenguaje

Además, el «framing» añade una segunda capa de influencia. Como mostraron Erving Goffman (1974) y posteriormente Robert Entman (1993), no solo importa qué temas se seleccionan, sino también cómo se presentan. Una misma evolución económica puede enmarcarse como «crecimiento insuficiente» o como «recuperación sostenida»; una innovación tecnológica puede describirse como oportunidad o como amenaza. El marco interpretativo condiciona profundamente la percepción del público.
https://www.scimagoepi.com/que-es-el-framing-o-encuadre-de-las-noticias

Peter Schwartz y Peter Leyden expresaron esta paradoja con gran claridad en The Long Boom (Wired, 1997): «Las noticias ofrecen una visión inherentemente distorsionada de la realidad». Un brote epidémico genera titulares; los millones de muertes infantiles evitadas gracias a las vacunas no. El cierre de una fábrica tiene fecha, fotografías y trabajadores entrevistables; la creación paulatina de miles de empleos en centenares de pequeñas empresas apenas produce cobertura. Así, una persona puede consumir un flujo completamente veraz de noticias y, sin embargo, obtener una imagen profundamente errónea de la evolución del mundo.

Las redes sociales han amplificado todavía más este fenómeno. Numerosos estudios muestran que los contenidos que despiertan emociones intensas (especialmente indignación, miedo o ira) generan más comentarios, comparticiones e interacción (por ej., Arce-García et al., 2020; Palau-Sampio; Carratalá, 2022; Segado-Boj et al., 2020). Como los algoritmos optimizan precisamente esas métricas, tienden a recomendar contenidos emocionalmente negativos, creando un círculo de retroalimentación entre usuarios, plataformas y creadores de contenido. El resultado es una economía de la atención donde la negatividad posee una ventaja competitiva.

Sin embargo, reconocer este sesgo no implica abrazar un optimismo ingenuo. Como advierten Schwartz y Leyden, las narrativas excesivamente optimistas también pueden invisibilizar desigualdades o justificar intereses particulares. La alternativa no es elegir entre pesimismo y optimismo, sino practicar un «optimismo disciplinado»: evaluar la realidad con datos, distinguir las tendencias estructurales del ruido cotidiano y analizar tanto los problemas como los avances.

En The Rational Public (1992), Benjamin I. Page y Robert Y. Shapiro mostraban que la opinión pública suele ser mucho más estable y racional de lo que parece cuando se observan únicamente las noticias del día. Hay que distinguir entre el ruido cotidiano y las tendencias de largo plazo.

Informar sobre los conflictos es indispensable para una sociedad democrática, pero también lo es contextualizarlos. Si el periodismo aspira a representar fielmente el mundo, no basta con contar los acontecimientos extraordinarios; debe ayudar a comprender las transformaciones lentas que, aunque raramente ocupen una portada, son las que acaban cambiando la historia.

Confundimos acontecimientos con tendencias

El periodismo está diseñado para detectar acontecimientos; las ciencias sociales, la demografía, la economía o la epidemiología intentan detectar tendencias.

Las noticias informan de eventos, pero los indicadores describen tendencias.

Son dos niveles de observación distintos. Un terremoto ocurre un martes. La reducción de la mortalidad infantil ocurre durante treinta años. El primero genera una portada. El segundo, una gráfica en la página n.

Y tenemos que hablar otra vez de inteligencia artificial…
La aparición de los grandes modelos de lenguaje (LLM) introduce un nuevo elemento en esta cadena de influencia. A diferencia de los medios de comunicación, los LLM no realizan gatekeeping diario ni establecen una agenda editorial. Sin embargo, se entrenan con enormes cantidades de textos procedentes de periódicos, libros, webs y redes sociales, es decir, sobre un ecosistema informativo que ya incorpora los sesgos derivados de la selección de noticias, del framing y de la propia economía de la atención.

En cierto modo, los LLM actúan como un «meta-intermediario» de la información. No suelen crear un nuevo sesgo de negatividad, sino que pueden reproducir y consolidar el que ya existe en el corpus con el que han aprendido. Si durante décadas los medios han dedicado más espacio a guerras que a la reducción de la pobreza, a los escándalos que a las mejoras institucionales o a las crisis que a los avances graduales, es probable que esa desproporción también quede reflejada en el conocimiento estadístico del modelo.

Sin embargo, los LLM pueden contribuir a corregir ese desequilibrio. Mientras que el periodismo está orientado hacia la actualidad y la excepcionalidad, un modelo de lenguaje puede integrar información procedente de múltiples disciplinas y escalas temporales, relacionando acontecimientos puntuales con tendencias de largo plazo. Ante una pregunta bien formulada, un LLM puede «recordar» que una guerra constituye una tragedia inmediata, pero también contextualizarla mostrando cómo han evolucionado históricamente la violencia, la salud pública, la educación o la esperanza de vida. Además, parece que las empresas han ajustado un poco las respuestas para que satisfagan a los usuarios. Por tanto, la inteligencia artificial no debería sustituir al periodismo, sino complementarlo aportando contexto, síntesis y perspectiva histórica.

Quizá por ello necesitemos ampliar las teorías clásicas de la comunicación. Al gatekeeping, la agenda setting y el framing habría que añadir un nuevo nivel de mediación: el de los sistemas de inteligencia artificial generativa, que no deciden qué ocurre ni qué se publica, pero sí influyen cada vez más en cómo millones de personas organizan y comprenden el conocimiento disponible.

Durante más de medio siglo hemos estudiado cómo los medios construyen la agenda pública. En la próxima década quizá debamos estudiar cómo los modelos de lenguaje reconstruyen esa agenda al sintetizar millones de agendas anteriores. No sustituyen a los medios, pero se están convirtiendo en el principal intérprete de lo que los medios han contado sobre el mundo.

Los medios informan sobre acontecimientos; la ciencia estudia tendencias; y los modelos de lenguaje intentan sintetizar ambas cosas. Esperemos que ninguno de los tres eclipse a los otros. Un acontecimiento sin contexto puede inducir al alarmismo; una tendencia sin acontecimientos no resulta creíble. Comprender el mundo exige ambas perspectivas.

Referencias

Arce-García, Sergio; Orviz-Martínez, Natalia; Cuervo-Carabel, Tatiana (2020). “Impacto de las emociones vertidas por diarios digitales en Twitter”. Profesional de la información, v. 29, n. 5, e290520.
https://doi.org/10.3145/epi.2020.sep.20

Baumeister, Roy F.; Bratslavsky, Ellen; Finkenauer, Catrin; Vohs, Kathleen D. (2001). Bad is stronger than good. Review of General Psychology, 5(4), 323-370.
https://doi.org/10.1037/1089-2680.5.4.323

Brady, William J.; Wills, Julian A.; Jost, John T.; Tucker, Joshua A.; Van Bavel, Jay J. (2017). Emotion shapes the diffusion of moralized content in social networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(28), 7313-7318.
https://doi.org/10.1073/pnas.1618923114

Entman, Robert M. (1993). Framing: Toward clarification of a fractured paradigm. Journal of Communication, 43(4), 51-58.
https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.1993.tb01304.x

Galtung, Johan; Ruge, Mari Holmboe (1965). The structure of foreign news. Journal of Peace Research, 2(1), 64-91.
https://doi.org/10.1177/002234336500200104

Goffman, Erving (1974). Frame analysis. Harvard University Press. ISBN: 0 930350 91 X

Lewin, Kurt (1947). Frontiers in group dynamics: II. Channels of group life; Social planning and action research. Human Relations, 1, 143-153.
https://doi.org/10.1177/001872674700100201

McCombs, Maxwell E.; Shaw, Donald L. (1972). The agenda-setting function of mass media. Public Opinion Quarterly, 36(2), 176-187.
https://doi.org/10.1086/267990

Page, Benjamin I.; Shapiro, Robert Y. (1992). The rational public. Fifty years of trends in Americans’ policy preferences. Chicago University Press.

Palau-Sampio, Dolors; Carratalá, Adolfo (2022). “Injecting disinformation into public space: pseudo-media and reality-altering narratives”. Profesional de la información, v. 31, n. 3, e310312.
https://doi.org/10.3145/epi.2022.may.12

Pinker, Steven (2018). Enlightenment now. Viking. ISBN: 978 0 525559023

Roser, Max (s.f.). Our World Data. Oxford
https://ourworldindata.org

Rosling, Hans; Rosling, Ola; Rönnlund, Anna-Rosling (2018). Factfulness. Flatiron Books. ISBN: 978 1 250 10781 7

Schwartz, Peter; Leyden, Peter (1997). The Long Boom. Wired, July 1.
https://www.wired.com/1997/07/longboom

Segado-Boj, Francisco; Díaz-Campo, Jesús; Navarro-Sierra, Nuria (2020). Emociones y difusión de noticias sobre el cambio climático en redes sociales. Influencia de hábitos, actitudes previas y usos y gratificaciones en universitarios. Revista Latina de Comunicación Social, 75, 245-269.
https://www.doi.org/10.4185/RLCS-2020-1425

White, David-Manning (1950). The «gate keeper»: A case study in the selection of news. Journalism Quarterly, 27(4), 383-390.
https://doi.org/10.1177/107769905002700403

 

Tomàs Baiget, Editor
Ediciones Profesionales de la Información
SCImago Research Group
https://www.scimagoepi.com
baiget@gmail.com