Acceso usuarios
Jesús Pérez Dasilva, Koldobika Meso Ayerdi 
, Terese Mendiguren Galdospin
La crisis sanitaria global surgida por la expansión del Covid-19 ha llevado a la OMS a acuñar el término infodemia para definir una situación de miedo e inseguridad en la que la difusión de información falsa se ha generalizado. Estos bulos se aprovechan de este tipo de emociones para propagarse más rápido que el propio coronavirus, generando a su paso temor y desconfianza en la población. La difusión de estas mentiras, parte de las cuales circula por las redes sociales, resulta peligrosa porque afecta a la salud y puede hacer que se agrave el contagio y provocar la muerte de personas. Esta investigación tiene como objetivo analizar y visualizar la red tejida alrededor de las noticias falsas que circulan en Twitter sobre la pandemia del coronavirus mediante la técnica del análisis de redes sociales. Se ha empleado el software NodeXL Pro. Se han utilizado varias medidas de centralidad para generar la red de conexiones entre los usuarios, representar sus patrones de interacción e identificar los actores clave dentro de la estructura. Además, también se ha creado una red semántica para descubrir las diferencias en la forma en que los grupos de personas hablan sobre el tema. Los resultados muestran que la situación en EUA domina la conversación, pese a que en ese momento apenas registraba casos y Europa se había convertido en el epicentro global del Covid-19. A pesar de las acusaciones de inacción de periodistas y críticos del gobierno de Trump, se observan varias semanas en las que la desinformación distrae de tomar medidas más eficaces y prevenir verdaderamente el contagio. Además, entre los actores con posiciones más destacadas en la red se constata la escasa presencia de científicos e instituciones que ayuden a desmentir los bulos y expliquen las medidas de higiene.
The global health crisis arising from the expansion of Covid-19 has led the WHO to coin the term infodemics to define a situation of fear and insecurity in which the dissemination of false information has become widespread. These hoaxes take advantage of this type of emotion to spread faster than the coronavirus itself, generating fear and distrust in the po-pulation. The spread of these lies, part of which circulates on social networks, is dangerous because it affects health and can make the contagion worse and cause people to die. This research aims to analyse and visualise the network created around the false news circulating on Twitter about the coronavirus pandemic using the technique of social network analysis. NodeXL Pro software has been used. Several measures of network centrality have been used to generate the network of connections between users, to represent their interaction patterns and to identify the key actors within the network. In addition, a semantic network has also been created to discover the differences in the way groups of people talk about the topic. The results show that the situation in the USA dominates the conversation, despite the fact that at that time there were hardly any cases, and Europe had become the global epicentre of the Covid-19. Despite reports of inaction by journalists and critics of the Trump government, there are several weeks in which disinformation distracts from taking more effective action and actually preventing contagion. Moreover, among the actors with the most promi-nent positions in the network, there is little presence of scientists and institutions that help to disprove the hoaxes and explain the hygiene measures.
