Cuando un medio tiene una noticia sobre algo malo (un desastre natural, una muerte o simplemente una sensación de terror general), otros medios se mueven más rápido para alcanzarlo, que con las buenas noticias.
Como dice el antiguo dicho periodístico: «Mil aviones que aterrizan de manera segura no son una historia. Un avión que no lo hace lo es». Esa lente sobre el interés periodístico siempre ha dado una ventaja a las noticias negativas: guerras por sobre la paz, crímenes por sobre la seguridad, y peleas por sobre acuerdo.
Ya sabemos que a la audiencia no siempre le importan esas elecciones. Muchos ven las noticias como poco más que una fuente de agravación, impotencia, ansiedad, estrés y negatividad general. Pero también sabemos que las historias negativas, especialmente aquellas que vienen con una respuesta emocional, también son las que las que invitan a las personas a hacer clic en y compartirlas.
Ese es el contexto para un estudio de tres investigadores de la Universidad de Muenster, Florian Buhl , Elisabeth Günther y Thorsten Quandt. Ellos están interesados en cómo se difunden las historias, pero en su caso, están interesados en cómo se propagan de sala de redacción a sala de redacción, no entre los lectores de las redes sociales.
Los investigadores crearon un gran conjunto de datos que rastreaba todos los artículos publicados en sitios web de 28 de los principales medios de noticias alemanes durante un período de nueve meses, entre 2013-14. Esto representa un total de 480.727 artículos. Luego revisaron ese montón de noticias en busca de historias que fueron cubiertas por una gran cantidad de medios: «eventos caracterizados por un interés periodístico ampliamente compartido». Eso redujo el universo a 95 eventos que se representaron en 1.919 artículos en los 28 sitios de noticias. (Entre las grandes historias internacionales cubiertas se encontraban: Amanda Knox, la muerte de Nelson Mandela, ataques de tiburones, MH370, Qatar obtiene la Copa Mundial, Google vende Motorola, Uruguay legaliza la marihuana y «encuentran misteriosa Momia en un ático alemán»).
Con toda esa información, pudieron analizar cómo se propagaron estas historias de sala de redacción a sala de redacción, para calcular sus «curvas de difusión», y qué factores asociados con las historias ayudaron a predecir la velocidad y el alcance de esa difusión. Definieron una serie de características que cada historia podría tener: ¿es una historia dentro de Alemania o fuera del país? ¿Alguna de las personas en la historia es una figura prominente y conocida? ¿Las noticias fueron impredecibles o polémicas? ¿El resultado del evento informativo tuvo efectos beneficiosos importantes para alguien o algún grupo?
Como probablemente puedan adivinar por el título del informe: “Las malas noticias viajan más rápido: un enfoque computacional de los predictores de la inmediatez en los ecosistemas de periodismo digital”, el patrón más significativo que pudieron encontrar en los datos fue que las noticias sobre resultados negativos se propagan más rápidamente que otras noticias.
Curiosamente, el estudio descubrió que no muchos de los factores identificados tuvieron mucho impacto: “Encontramos que la mayoría de los factores de las noticias no hicieron ninguna diferencia en un patrón recurrente de dinámica de difusión básicamente rápida. Sólo las noticias e historias negativas que involucran a personalidades prominentes aceleraron aún más los procesos de difusión y se propagaron aún más rápido”. Por lo tanto, la muerte de una celebridad es esencialmente un factor de máxima difusión.
¿Qué factores pueden frenar la propagación de una noticia? Uno es obvio: si una noticia aparece en medio de la noche, cuando hay menos periodistas de guardia, demorará más en difundirse. El otro es interesante: los eventos de noticias «caracterizados por un amplio alcance más allá de los grupos pequeños… desaceleraron la difusión digital». Es decir, una historia que afecta principalmente a individuos o grupos pequeños se propagará más rápidamente que una que afecta principalmente a «la clase media» o «los trabajadores» o «la sociedad»: “Cuanto más amplia sea la gama de personas afectadas por un evento, menos probable será la difusión rápida y amplia de la historia desde el principio».
No es particularmente sorprendente que las malas noticias se difundan más rápidamente. Aparte de los patrones de psicológicos profundos que pueden estar en juego, una gran historia negativa es también el tipo de cosas que un medio no quiere perderse. También tienden a ser más fácilmente replicables; si alguien está muerto, es más fácil de confirmarlo en 20 minutos, que una historia sobre intriga política.
Pero es desesperante pensar en todas esas horas de periodismo que las personas dedicaron a escribir de manera relativamente similar a una noticia que tuvo otro periódico. Trece medios pasaron tiempo con esa momia del ático, que resultó no ser tan egipcia y tener huesos hechos de plástico (aunque era un cráneo humano real. ¡Espeluznante!). Y el hecho de que las noticias que impactan a más personas se propaguen más lentamente dice algo sobre nuestro deseo colectivo de reducir los fenómenos complicados a historias individuales y humanas (pensemos en cómo las historias sobre el cambio climático que a veces avanzan a menudo son aquellas que se centran en su impacto en una sola comunidad).
Como concluyen los investigadores:
“Consideramos este estudio como un ejemplo prometedor de cómo un enfoque de ecosistema analítico asistido por métodos computacionales y una amplia muestra de medios puede mejorar nuestra comprensión del trabajo digital de noticias. Específicamente, nuestros resultados sugieren que la investigación periodística no debe tomar en cuenta la lógica de teorías clásicas, como los valores de las noticias, cuando se aplican a fenómenos nuevos. Esperamos que nuestra visión de la sofisticación de la producción de noticias online desde una perspectiva de proceso inspire futuras investigaciones para complementar las deficiencias de este estudio y desenredar aún más la interacción de oportunidades y posibilidades tecnológicas y profesionales en las salas de redacción digitales”.
“Por ejemplo, los investigadores podrían delinear y probar indicadores más precisos para los elementos destacados de las noticias con las que los usuarios se relacionan fácilmente (por ejemplo, categorías de personas, sitios o acciones). Del mismo modo, los investigadores podrían distinguir entre los eventos que confirman el status quo y los eventos que indican puntos de inflexión cruciales en el desarrollo de un problema establecido, por lo que es necesario contar con una cobertura inmediata”.
