Metaestudio de desinformación online relacionada con la salud

Abstract

En los últimos años, el uso de buscadores y redes sociales para consultar dudas sobre salud se ha convertido en una práctica habitual. El auge de internet ha facilitado el acceso rápido a la información, pero también ha incrementado el riesgo de exposición a contenidos falsos y dañinos. La desinformación médica no solo genera confusión, sino que puede derivar en la toma de decisiones erróneas, con consecuencias graves para la salud de las personas. Este trabajo aborda el problema de la desinformación médica en buscadores y plataformas online. A través del análisis de datos de la competición internacional TREC Health Misinformation Track (ediciones 2020, 2021 y 2022), se estudia cómo ciertas consultas médicas pueden estar asociadas a la recuperación de información útil o perjudicial en los resultados de búsqueda. El principal objetivo es identificar patrones en las consultas que permitan anticipar si una búsqueda médica tendrá mayor riesgo de recuperar desinformación. Para ello, se diseñan y evalúan tres predictores diferentes: la frecuencia léxica, el nivel de sesgo y el uso de modelos grandes de lenguaje para estimar el grado de controversia de una consulta. Este análisis busca aportar soluciones que puedan aplicarse en buscadores o redes sociales, ayudando a detectar rápidamente consultas con riesgo de recuperar desinformación médica.