Por qué la desinformación se propaga más rápido en X: el algoritmo suma todo el engagement en una sola nota

Que la desinformación en redes sociales viaja más rápido que la información contrastada se sabe desde hace años. Faltaba el porqué mecánico. Un estudio de Pan Li y Shuang Gao, publicado como preprint el 24 de septiembre, lo busca dentro del propio algoritmo de recomendación de X, que analizan componente a componente.

El mecanismo: todo el engagement va a la misma cuenta

El algoritmo predice qué hará cada usuario con una publicación (darle a me gusta, compartirla, responder o citarla) y combina esas predicciones en una única puntuación, una suma ponderada. Los autores lo llaman fungibilidad del engagement: para la puntuación, una reacción se puede cambiar por otra.

La consecuencia es que una publicación puede amplificarse a base de reacciones instantáneas aunque casi nadie se pare a responderla. Y la desinformación atrae sobre todo ese tipo de reacción.

Qué probaron

Con datos de X sobre las elecciones estadounidenses de 2024 comprobaron que retocar el peso de cada métrica apenas cambia nada. Lo que sí funciona, según el estudio, es poner una condición previa: que el contenido no se amplifique hasta que el sistema prevea un mínimo de interacción reflexiva. En 46 pruebas de robustez, esa barrera redujo la exposición a contenido de baja credibilidad sin restar exposición ni interacción al contenido convencional.

Por qué importa fuera de X

Porque casi todo el mundo mide el engagement como lo hace ese algoritmo: sumándolo. Y dos publicaciones con la misma cifra total pueden ser cosas muy distintas. Una ha provocado mil me gusta de pasada. La otra, doscientas respuestas de gente que se ha parado a escribir.

Cómo lo leemos en Trendia

Cuando analizamos una tendencia miramos qué tipo de respuesta genera, no solo cuánta. Ayuda separar tres cosas:

• Reacción rápida: me gusta, visualización, compartir sin comentar.
• Respuesta pensada: comentario con argumento, cita, vídeo de respuesta.
• Amplificación: cuánta exposición nueva llega después.

Por eso los comentarios forman parte del análisis y no son un anexo. En el proyecto con la UOC sobre salud mental en TikTok, el corpus incluía más de 2.200 vídeos y más de 67.000 comentarios.

Una cautela: el estudio habla de X y de un contexto electoral concreto. Los algoritmos de TikTok e Instagram no son públicos, así que no se puede dar por hecho que funcionen igual. Lo que sí se puede trasladar es la pregunta: ¿este pico de engagement es interés o es reflejo?

Puedes ver cómo trabajamos un proyecto real.

Fuente: Why Does Misinformation Propagate Faster? An Algorithmic Perspective on X, arXiv, 24 de septiembre de 2026.