Un grupo de científicos de la Universidad de Carolina del Sur, Estados Unidos, ha logrado determinar con ayuda de inteligencia artificial (IA) la relación directa existente entre las publicaciones aparecidas en Twitter y las protestas en las calles, lo que podría ayudar a predecir las manifestaciones que desemboquen en enfrentamientos violentos.
Para el estudio, los investigadores escogieron los eventos sucedidos en Baltimore en 2015 como un modelo para un experimento empírico.
Las protestas en la ciudad portuaria fueron provocadas por la muerte del afroamericano Freddie Gray, fallecido mientras se encontraba bajo custodia policial. Con la ayuda de la IA, los expertos analizaron 18 millones de tuits publicados antes y durante las protestas.
Los expertos estudiaron la correlación existente entre la cantidad de arrestos producidos, que servía de indicador del nivel de violencia de las protestas, y el número de los denominados tuits «morales», que abordan asuntos que los usuarios consideran como «correctos» o «incorrectos».
Como resultado del estudio, los investigadores descubrieron que el número de detenciones producidas durante las manifestaciones tenía una vinculación directa con la cantidad de tuits «morales» publicados horas antes de protestas.
Además de ello, el número de publicaciones con afirmaciones morales casi se multiplicó por dos en los días en los que se produjeron enfrentamientos violentos entre policías y manifestantes.
Asunto «moral» y apoyo de «la mayoría» como justificación de la violencia
Ello permitió a los científicos llegar a la conclusión de que es más probable que las personas desaten una protesta violenta cuando consideran que esta está causada por un «asunto moral» y creen que «la mayoría comparte su opinión».
Gracias a este estudio, los investigadores han creado un algoritmo de IA que calcula la relación entre tuits y acciones en las calles que podría pronosticar potenciales explosiones de violencia horas antes de que tengan lugar las protestas y ayudar así a las autoridades a prevenirlas.
