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    mayo 4, 2024 | 22:56

    Twitter etiqueta información controvertida sobre coronavirus

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    Las nuevas etiquetas están disponibles en aproximadamente 40 idiomas y deberán empezar a aparecer a partir de hoy.

    Washington, DC. (VOA) – Twitter advertirá a usuarios cuando un tuit contenga información controvertida o engañosa sobre el coronavirus, anunció el lunes la compañía.

    La nueva norma es la más reciente de una serie de políticas más estrictas que las compañías tecnológicas implementan para hacer frente a la información falsa relacionada con el virus en sus plataformas.

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    Twitter señaló que decidirá caso por caso sobre la colocación de la etiqueta y sólo eliminará publicaciones que son dañinas, informaron el lunes los directivos de la empresa.

    Algunos tuits se publicarán con una etiqueta abajo que dirigirá a los usuarios a un vínculo con información adicional sobre el COVID-19. Otros tuits podrían estar cubiertos en su totalidad por una etiqueta diciendo “parte o todo el contenido compartido en este tuit discrepa con la guía de los expertos de salud pública relacionada con el COVID-19”.

    Las nuevas etiquetas están disponibles en aproximadamente 40 idiomas y deberán empezar a aparecer a partir de este (lunes 11 de mayo). La advertencia puede aplicar retroactivamente a tuits pasados.

    Twitter no verificará datos directamente ni catalogará de falsos los tuits en el sitio, dijo Nick Pickles, estratega global de políticas públicas de la compañía. Las etiquetas de advertencia podrían dirigir a usuarios a tuits curados, sitios de salud pública o artículos de noticias.

    “La gente no quiere que decidamos en su lugar lo que es verdadero y lo que no es verdadero, pero sí quieren tener mayor participación al ofrecer contexto”, dijo Pickles.

    La medida es similar a la que adoptó su rival Facebook, que dijo que no quiere ser un “árbitro de la verdad”, pero ha planeado que verificadores de datos externos revisen falsedades en su sitio. The Associated Press es parte de su programa de verificación de datos.

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