TikTok lanza Footnotes en EE.UU. para verificar datos

TikTok estrena Footnotes, un sistema colaborativo de verificación similar a Community Notes, para combatir la desinformación en su plataforma.
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TikTok lanza Footnotes en EE.UU. para verificar datos con usuarios

La plataforma estrena un sistema colaborativo de verificación similar a Community Notes. La función, en fase piloto, permite a contribuidores añadir y valorar notas en vídeos. Se implementa tras un periodo de pruebas iniciado en abril.

«Consenso entre opiniones diversas»

TikTok utiliza un algoritmo que busca acuerdos entre usuarios con perspectivas opuestas. «Si ambos lados consideran útil una nota, es más probable que sea veraz», explica la compañía. El sistema evita manipulaciones masivas de votación (brigading). Cualquier usuario estadounidense puede ver las notas mejor valoradas y puntuarlas.

Requisitos para participar

Los contribuidores deben ser mayores de 18 años, llevar más de seis meses en TikTok y no tener infracciones recientes. Casi 80.000 usuarios en EE.UU. ya están cualificados. La función complementa, pero no reemplaza, el Programa Global de Verificación con organizaciones acreditadas por la IFCN.

De Birdwatch a Footnotes

Twitter (ahora X) pionereó este modelo en 2020 bajo el nombre Birdwatch. Meta adoptó un sistema similar este año, abandonando sus verificaciones tradicionales. YouTube también prueba su versión, llamada Notes. Las plataformas buscan equilibrar la moderación con la participación comunitaria, especialmente tras críticas por supuesta censura.

Contexto en la era de la desinformación

El auge de estos sistemas responde a presiones regulatorias y debates sobre neutralidad. X abrió el código de Community Notes, inspirando a otras empresas. TikTok mantiene colaboración con más de 20 entidades verificadoras en 60 idiomas, aunque Footnotes amplía la supervisión sin depender solo de expertos.

Un experimento con miras globales

El éxito en EE.UU. determinará si Footnotes se extiende a otros mercados. La plataforma insiste en que es una herramienta adicional para contextualizar contenido, ya sea por errores involuntarios o desinformación intencionada. Su impacto real se medirá con el uso masivo.

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