MADRID, 21 (Portaltic/EP)
Las Notas de la Comunidad, también conocidas como Community Notes, son una herramienta para mantener a los usuarios mejor informados sobre lo que leen y comparten en sus perfiles, habilitando la capacidad de añadir mayor contexto a 'posts' potencialmente engañosos.
Estas notas pueden ser calificadas por otros usuarios, para determinar si son útiles. De hecho, tal y como anunció la red social propiedad de Elon Musk en septiembre, se ha puesto a disposición de los usuarios una página en la que se enumeran todas las propuestas de Notas de la Comunidad para una misma publicación, de manera que se pueda evaluar su utilidad.
Además, según comunicó X el pasado mes de octubre, las Notas de la Comunidad deben incluir fuentes verificadas para que sean elegibles para aportar contexto a las publicaciones de los usuarios en la red social.
En este marco, la plataforma ha compartido su intención de continuar trabajando para asegurar que las Notas de la Comunidad aportan contenido que los usuarios encuentren "ampliamente útil, claro y preciso". Para ello, pretende mejorar el modo de identificar aquellas notas que tienen problemas de precisión o soporte de fuentes.
Así, X ha anunciado que ha introducido mejoras en la capacidad del algoritmo de puntuación de código abierto que utiliza para evaluar las Notas de la Comunidad, de cara a detectar de forma más precisa notas "potencialmente inexactas" o que no estén respaldadas por fuentes corroboradas.
Tal y como ha explicado la plataforma desde su perfil de Community Notes en X, con estas mejoras, el algoritmo es capaz de identificar las notas en las que personas de "una amplia gama de puntos de vista" coinciden en que pueden tener problemas de precisión o de apoyo a la fuente.
Asimismo, el algoritmo también identifica a los usurarios que habitualmente evalúan notas de la comunidad, y detectan aquellas que son potencialmente inexactas de forma "sistemática y precisa". De esta manera, una vez el algoritmo ha reconocido a estos usuarios -a los que se refiere como "evaluadores"-, les asigna un peso adicional en el algoritmo.
Siguiendo esta línea, X ha detallado que los evaluadores "reciben más peso" debido a que son "diligentes" a la hora de examinar los detalles de las notas y verificar las fuentes citadas. Así, al contar con sus evaluaciones para las notas, se consigue una identificación "más rápida y precisa" de aquellas con problemas de inexactitud.
Igualmente, la red social también ha indicado que, en caso de que los evaluadores lleven a cabo "calificaciones rápidas" y, por tanto, no detecten errores en las notas, o que, por el contrario, las califiquen como erróneas de forma excesiva, verán reducida su ponderación en el algoritmo.
