Facebook intenta censurar publicaciones de escépticos de la vacuna COVID-19

Según los informes, Facebook está tratando de silenciar a los escépticos de la vacuna COVID-19 mediante el uso de un algoritmo que apunta y degrada sus comentarios en el sitio, lo último en el impulso de censura de Big Tech.

Dos empleados anónimos de Facebook filtraron memorandos internos al proyecto Veritas que pretenden mostrar que el gigante de las redes sociales ha probado una versión beta de su algoritmo para rastrear a los usuarios que dudan de las vacunas. 

El algoritmo se estaba ejecutando en el 1,5 por ciento de los casi 3.800 millones de usuarios de Facebook e Instagram en todo el mundo, según los documentos filtrados. 

Las calificaciones de vacilación de la vacuna se dividen en niveles cero, uno y dos, según los documentos filtrados. Los comentarios en el nivel cero son una violación explícita de la política de Facebook, mientras que los del nivel uno se cuentan como “Alarmismo y crítica”, según los documentos obtenidos por Project Veritas.

Los comentarios del nivel dos son “Desaliento indirecto de las vacunas”, que incluyen “historias impactantes” que pueden disuadir a otros de tomar la vacuna, incluso si son ciertas, muestran los documentos.

El algoritmo luego asignaría a los comentarios en dichos niveles una “vacilación de la vacuna” o un “Puntaje VH”, dijeron los documentos, y podría ocultarse de la sección de comentarios “más relevantes” o incluso eliminarse por completo. 

“Están tratando de controlar este contenido antes de que aparezca en su página, incluso antes de que lo vea”, agregó un denunciante.

Uno de los documentos filtrados se titula “Degradación de comentario de vacilación de vacunas”. Su resumen ejecutivo establece que el objetivo es “reducir drásticamente la exposición de los usuarios a la vacilación de vacunas (VH) en los comentarios”.

Facebook ha reconocido que puede reducir la visibilidad de contenido que puede no violar la política de la empresa, pero desalienta a alguien a vacunarse al compartir información fuera de contexto, por ejemplo.