Una investigación desarrollada por Newtral y el Centro de Investigación Mente, Cerebro y Comportamiento (CIMCYC) de la Universidad de Granada identificó una estructura recurrente en los contenidos desinformativos, prejuiciosos y agresivos que circulan en redes sociales.
El estudio examinó cerca de 290 mil mensajes publicados durante los incidentes ocurridos en Torre-Pacheco, Murcia, en julio de 2025, y encontró que determinados mecanismos psicológicos tienden a aparecer juntos de manera sistemática.
Los investigadores denominaron “paquete retórico” a esta combinación, compuesta por cuatro elementos: la construcción de un “nosotros” frente a un “ellos”, la presentación parcial o distorsionada de los hechos, la atribución de causas simplistas o conspirativas y la utilización de emociones como ira, miedo o asco.
Según los resultados, estos mecanismos aparecen combinados entre el 86 % y el 99 % de las veces, independientemente de si el contenido circula en X, TikTok o Telegram.
Un patrón que se repite entre plataformas
El hallazgo apunta a que la propagación de ciertos discursos no depende únicamente del funcionamiento de cada red social.
La estructura narrativa se reproduce de manera similar en plataformas con características distintas, lo que sugiere que determinados contenidos pueden ganar capacidad de persuasión por la manera en que presentan los hechos y movilizan emociones.
La oposición entre grupos contribuye a simplificar la realidad en términos de aliados y adversarios, mientras las explicaciones causales reducen problemas complejos a responsables concretos o teorías conspirativas.
Cuando estas narrativas se acompañan de emociones intensas, aumenta su capacidad para captar atención y estimular respuestas inmediatas.
Insultos acompañan las llamadas a actuar
Uno de los resultados más significativos fue la relación entre los mensajes que llaman a realizar una determinada acción y aquellos que contienen insultos o descalificaciones.
El estudio encontró una correlación de entre el 99 % y el 100 %, dependiendo de la plataforma.
Esto significa que las exhortaciones a actuar, incluidas aquellas que pueden promover comportamientos agresivos, aparecen prácticamente siempre acompañadas de una representación negativa de la persona o colectivo hacia el cual se dirige el mensaje.
Para los investigadores, este mecanismo puede ayudar a comprender cómo determinados discursos evolucionan desde expresiones hostiles hasta intentos de legitimar comportamientos agresivos.
La apariencia de autoridad aumenta la difusión
La investigación también identificó que recurrir a supuestas fuentes de autoridad puede incrementar considerablemente la interacción.
En X, los mensajes que utilizan este recurso pueden obtener hasta cinco veces más interacciones que el promedio de los contenidos analizados.
Estas apelaciones pueden incluir referencias a expertos, instituciones, medios, documentos o testimonios que se presentan como respaldo de una determinada interpretación.
El problema aparece cuando esa autoridad es utilizada para dar credibilidad a explicaciones parciales, manipuladas o sin suficiente fundamento.
Pocas cuentas generan una parte importante del contenido
Los resultados también muestran que la difusión de mensajes hostiles no siempre responde a una participación masiva y espontánea.
En X, apenas el 12.4 % de las cuentas que participaron en la conversación sobre Torre-Pacheco generó la mitad de los contenidos que incluían interacciones despectivas.
En Telegram, la concentración fue todavía mayor: solo 14 canales produjeron el 50 % de todos los mensajes clasificados como tóxicos durante el período estudiado.
El dato evidencia la capacidad de un grupo relativamente pequeño de usuarios o canales para amplificar narrativas hostiles y generar la impresión de que determinadas posiciones tienen una presencia mucho mayor de la que realmente representan.
IA para estudiar cientos de miles de mensajes
El proyecto combinó el trabajo de periodistas especializados en verificación con investigadores del área de psicología.
Newtral realizó la extracción y tratamiento inicial de los datos, mientras el CIMCYC desarrolló el marco teórico utilizado para identificar emociones, sesgos, identidades grupales, inferencias causales y llamadas a la acción.
A partir de esos criterios, ambas organizaciones desarrollaron un modelo de inteligencia artificial capaz de analizar cientos de miles de publicaciones, manteniendo procesos de validación humana.
La investigación fue financiada por Journalism Science Alliance y busca proporcionar a medios, verificadores y plataformas nuevos indicadores para reconocer discursos con capacidad de alimentar desinformación, polarización y hostilidad.
Los resultados plantean además una advertencia: detrás de muchos contenidos virales no solo importa si una afirmación es verdadera o falsa, sino también cómo está construida para dividir, provocar emociones y movilizar a quienes la reciben.
