Para lidiar con la información falsa, relacionada con el COVID-19, Twitter está restringiendo el contenido que va en contra de lo dicho por fuentes de información autorizadas de salud pública, como por ejemplo, la Organización Mundial de la Salud (OMS). 

Adicional a esto, y para determinar si un trino debe ser eliminado o no, Twitter revisa varios factores. Primero, si lo expresado es un hecho y no una opinión. Segundo, que esta afirmación tenga la intención de influir en el comportamiento de los demás, por ejemplo, dando información sobre tratamientos o características del virus. Tercero, si las autoridades de salud pública han confirmado que las afirmaciones hechas por el tuit son falsas, y si no es así, pueden estar siendo compartidas de una manera que podría confundir o engañar a las personas. Y, por último, se revisa si la información compartida puede aumentar la probabilidad de exposición al virus o tener efectos adversos en el sistema de salud pública. 

Así, Twitter clasifica los tuits en tres categorías. Primero, afirmaciones engañosas, es decir aquellas confirmadas como falsas o engañosas. Segundo, declaraciones disputadas, en las que existe una discusión sobre si el contenido es veraz, exacto o creíble. Y tercero, las afirmaciones no verificadas, aquellas que no están confirmadas al momento en que el usuario lo comparte.

Estas reglas son implementadas por Twitter para evitar la difusión de información falsa y sus posibles consecuencias. Sin embargo, en algunos casos estas pueden afectar la libertad de expresión.

Primero, es riesgoso que la veracidad se mida únicamente de acuerdo a si la información proviene de las autoridades sanitarias o no. La pandemia por el COVID-19 es un contexto en donde los expertos en salud pública no siempre han tenido un consenso y también han modificado sus recomendaciones con el paso del tiempo. Por ejemplo, en un principio la OMS alertaba que la cuarentena estricta era la medida que los gobiernos debían tomar, meses después desincentivaron esta medida para contener el virus. Otro ejemplo es que a pesar de que la OMS ha aconsejado una distancia de dos metros para prevenir el contagio, expertos han advertido que esta distancia podría no ser suficiente.

En conclusión, la norma no establece con certeza quiénes son las fuentes expertas que determinan la veracidad del contenido sobre la pandemia, ni tampoco qué sucede si existen contradicciones entre las fuentes autorizadas. Tampoco es claro qué tipo de afirmaciones sobre el COVID-19 pueden conducir a confusión o el engaño en las personas.

En segundo lugar, se puede afectar la capacidad de conocer asuntos de interés público. Parte del derecho a la información está vinculado con que las personas puedan conocer qué piensa un mandatario, en este caso, acerca del virus y cómo está manejando la situación. Este derecho existe, incluso si lo que llegase a decir este político o funcionario público fuera falso, engañoso o sin pruebas. Que haya la posibilidad de que el contenido se elimine, en vez de solo poner advertencias, es peligroso. 

En tercer lugar, Twitter ha aumentado rápidamente el uso de herramientas como el machine learning y la automatización para tomar acciones sobre contenido potencialmente abusivo y manipulador. Sin embargo, Twitter mismo ha dicho que estas herramientas pueden carecer del contexto que los equipos humanos aportan, y esto puede provocar que se cometan errores. Por esta razón, en los casos que pueden significar medidas graves (como eliminación de cuentas) o en los que es necesario un análisis de contexto más amplio, Twitter acude a fuentes humanas. Lo mismo cuando se trata de trinos en los que se debe analizar el contexto de lo que se dice.

Twitter toma distintas acciones dependiendo el nivel de veracidad o verificación de una información y la visibilidad de quien emite los mensajes. Por ejemplo, si lo que dice un funcionario público es falso, se pone una etiqueta si genera un daño moderado, pero se elimina si genera un daño grave. En caso de que lo que diga el funcionario es algo que todavía es disputado, como por ejemplo la eficacia de un tratamiento de COVID-19, Twitter lo etiqueta si es moderado, pero pone una advertencia al usuario si es grave.

Todo esto puede llevar a la censura de contenidos que no necesariamente contradicen las normas comunitarias sobre COVID-19 y presenta un problema para la libertad de expresión. Las plataformas deben procurar no eliminar contenido de interés público e intentar no eliminar contenido sin haber estudiado el contexto detrás de lo que se dice.