metodología

Esta investigación contempla dos experimentos por cuestionario online a un panel de adultos en Chile con acceso a internet. Así, con un mismo instrumento, se logra dos objetivos científicos: máxima validez interna (gracias a la manipulación de variables causales y la medición de sus efectos en variables dependientes) y validez externa (esto es, que los resultados sean generalizables a una población).

Estudio 1

El estudio 1 emplea un diseño factorial 2 x 2, con la manipulación de dos factores identificados como relevantes en la credibilidad y procesamiento de noticias y desinformación: transparencia (esto es, datos sobre el autor de la noticia y sobre el proceso de reporteo) y emocionalización (el uso de imágenes que redundan en intensidad). Siguiendo el ejemplo de Stubenvoll y Matthes (2021), se optó por usar un tema que se considere personalmente relevante y sobre el que hay evidencia de efectos de la cobertura periodística. Así, a partir de una revisión de las principales verificaciones en sitios de fact-checking nacionales en el primer semestre de 2021, se escogió como tema la pandemia del COVID-19, con una corrección sobre una veta más política del tema y otra con una corrección con una veta más científica del asunto.


Estudio 2

El estudio 2 se funda en los resultados del estudio 1 y cuenta con un diseño 2 x 2 x 2. En este caso se volvió a manipular la transparencia y la emocionalización (esta vez, de manera más marcada) y se agregó un nuevo factor: verificaciones pro y contraactitudinales, esto es, en línea o contrarias a las preferencias políticas de los participantes. Así, se escogió el contexto de las elecciones presidenciales chilenas, con verificaciones que desmintieran a cada uno de los candidatos que pasaron a la segunda vuelta.

En ambos estudios se mide el impacto de diferentes maneras de presentar correcciones de desinformación con manipulaciones experimentales a partir de casos reales, pero creadas especialmente para esta investigación. Las ventajas de este tipo de diseño es que se puede estimar claramente los efectos principales y las interacciones entre los factores, hay mayor validez ecológica (esto es, tiene que ver con comportamientos del mundo real) y se producen resultados más generalizables (Coleman, 2018).

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