analysis of texts · Frontiers in Communication · la publicación, 24 jul 2026 · gratis
México: verificadores y observatorios académicos siguieron lo falso en las campañas; el estudio no midió si eso cambió el voto.
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- El estudio, de un vistazo
- Quiénes
- Dos organizaciones mexicanas: Verificado y el Observatorio de Medios Digitales del Tecnológico de Monterrey
- Cuántos
- 2 casos
- Dónde
- México
- Cuándo
- Elecciones de 2024
- Tipo de estudio
- analysis of what people did
- Quién lo hizo
- Tecnológico de Monterrey y Columbia University
- El límite que importa
- No midió el efecto de las intervenciones entre los usuarios finales
Porcentaje de encuestados que usan cada plataforma para informarse en México; TikTok creció 6 puntos porcentuales, pero no se da su nivel base.
El estudio describe estas estrategias; no midió cuánta gente vio o creyó lo falso.

En 2024, dos organizaciones mexicanas trabajaron contra la desinformación electoral. Verificado verificó datos y discursos de odio hacia las candidatas, y entre marzo y mayo de 2024 publicó 26 reportes. También dio talleres de alfabetización mediática: 40 personas terminaron cinco sesiones en Monterrey en 2025. El Observatorio de Medios Digitales del Tecnológico de Monterrey usó herramientas de cómputo y tableros públicos para observar las conversaciones en redes. El estudio describe estas estrategias; no midió cuánta gente vio o creyó lo falso.
Usted puede buscar el veredicto de Verificado sobre ese contenido, y consultar los tableros públicos del Observatorio del Tecnológico de Monterrey. El documento no da ninguna página para que usted revise su inscripción.
El artículo no cita ninguna resolución, auditoría ni regla de una autoridad electoral. Tampoco hay marco de alfabetización mediática en los planes de estudio oficiales de México, según el documento.
Qué significa para usted
Lo que usted puede hacer es buscar el veredicto de Verificado sobre ese contenido y mirar los tableros públicos del Observatorio del Tecnológico de Monterrey, que muestran qué candidatos generaron más conversación en las redes. Lo que el estudio no puede decirle es si esas herramientas cambiaron un voto ni si el conteo fue confiable. Para eso, usted tendrá que esperar los informes de las autoridades electorales, que este trabajo no revisó.
Fernández Chapou, M. D. C., Frias Deniz, A. (2026). Media and information literacy and civic actors to counter disinformation in the age of artificial intelligence: insights from Mexico. Frontiers in Communication. https://doi.org/10.3389/fcomm.2026.1874444
Quién pagó: Los autores declararon que no recibieron apoyo financiero para este trabajo ni para su publicación, y no declararon relaciones comerciales o financieras que pudieran constituir un conflicto de interés.
Los hallazgos de otros estudios que aquí se mencionan los conocemos por este documento, que fue el que leímos; no abrimos cada uno de esos estudios.
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La regla y la evidencia: méxico: verificadores y observatorios académicos siguieron lo falso en las campañas; el estudio no midió si eso cambió el voto
### EL ACTO, citado y enlazado
En México no existe un marco de alfabetización mediática e informacional dentro de los planes de estudio formales financiados por el Estado, y el tema todavía no ha ganado presencia en la agenda pública1. Esa ausencia es, en este expediente, el único dato que se sostiene sobre lo que está en vigor. No hay aquí una resolución, una sentencia, una auditoría ni un proyecto de ley que podamos citarle palabra por palabra, porque el artículo que leemos no los contiene.
Lo que sí queda registrado es un límite de método: el estudio prioriza estrategias institucionales, metodologías y prácticas de colaboración frente a los desórdenes informativos, en lugar de evaluar la efectividad de intervenciones concretas entre los usuarios finales1. Dicho de otro modo: nadie midió, en este trabajo, qué cambió en la cabeza de un votante.
Para usted, en la fecha fija que le pone la ley, esto significa que no hay una norma nueva que invocar, ni una autoridad nueva a la que reclamar, ni un plazo nuevo que cumplir. Lo que hay son esfuerzos de organizaciones civiles y universidades, y un vacío normativo que el propio artículo nombra1.
### EL CASO QUE RESPONDE
Esta semana no se encontró ningún caso real que pudiéramos contarle con nombre, lugar, fecha y segunda fuente. Lo decimos en una sola frase, como corresponde: no hubo instancia esta semana.
Lo más cercano que el registro permite es un patrón, no un caso. El Observatorio de Medios Digitales del Tecnológico de Monterrey identificó perfiles manipulados en redes sociales de candidatas como Xóchitl Gálvez y Claudia Sheinbaum, usados para difundir promesas de campaña falsas o para desacreditarlas mediante imágenes alteradas, sacadas de contexto o generadas con inteligencia artificial2. Eso es un hallazgo institucional, no un expediente verificable con fecha y lugar propios; le falta la segunda fuente para ser una instancia.
Podría parecer que es de este tipo de cosa de la que hablan cuando describen el problema. Las imágenes falsas están diseñadas para hacer creer que una persona dijo o hizo algo que nunca hizo3. Y la producción de ese material ya no depende de un taller ni de un equipo: los sistemas generativos aumentan de forma significativa la escala y la velocidad de la desinformación, porque permiten generar texto automáticamente, medios sintéticos realistas y mensajes políticos muy personalizados4.
El mecanismo, paso a paso, es este. Primero circula un contenido. Una plataforma lo recomienda porque retiene atención. El contenido llega a alguien que ya piensa parecido, porque los filtros de burbuja presentan contenido personalizado según los intereses, las opiniones y la conducta previa de cada usuario5. Ese usuario lo comparte. Y entonces el contenido falso avanza más rápido de lo que una redacción puede responder: la verificación tradicional queda desafiada porque lo engañoso se produce y se difunde más rápido de lo que las organizaciones de verificación alcanzan a contestar6.
Hay dos cosas que el registro permite comparar. La primera: en 2018 el entorno mexicano ya era muy activo y organizado, amplificado por redes de bots, con participación destacada de la sociedad civil y del Instituto Nacional Electoral en respuestas basadas en verificación junto con plataformas tecnológicas7. La segunda: en 2024 la observación usó herramientas de raspado web, como Information Tracer, que permitieron a investigadores capacitados extraer grandes conjuntos de datos de redes sociales para analizarlos8. Lo que cambió entre una elección y otra no fue la existencia del problema, sino la capacidad de mirarlo a escala.
### LO QUE SE MIDIÓ
El estudio que leemos no midió ningún efecto sobre las personas. Es un diseño cualitativo de dos casos, sin comparación, y su propio texto lo dice: prioriza estrategias institucionales en lugar de evaluar la efectividad de intervenciones concretas entre usuarios finales1.
Lo que sí puede contarse con números es otra cosa, y conviene decirla con precisión. Un informe de observación electoral sobre México 2024 analizó una muestra de fuentes de verificación y antidésinformación, entre ellas Animal Político, el Instituto Nacional Electoral e Infodemia, y encontró que los formatos más comunes para difundir desinformación eran tuits y videos9. El objetivo más común identificado fue la "distorsión", muy por encima de las demás categorías10.
Sobre lo que usted ve en su teléfono, el registro da un retrato del lugar donde vive: Facebook es la plataforma más usada para informarse (52%), seguida de YouTube (35%); WhatsApp es la aplicación de mensajería más usada para noticias (28%), y TikTok creció de forma notable, subiendo 6 puntos porcentuales11.
Ahora, la pregunta que importa para su voto. ¿Se ha medido esto alguna vez en una elección y no en un laboratorio? El registro que tenemos no lo dice. No hay en estos pasajes una medición de exposición, persuasión, segmentación o participación electoral.
### LA RESPUESTA DE LA OTRA REGIÓN A LO MISMO
No encontramos esta semana, en los pasajes verificados, una corte, una ley o una autoridad de otro país pronunciándose sobre este mismo método. Lo decimos en una sola frase, como corresponde: no la hallamos.
### LA LECTURA DE LA BIBLIOTECA, oída y no invocada
Así lo leemos nosotros. Un rumor falso sobre alguien que quiere gobernar nunca empieza de cero: se pega a una grieta que ya existía, a un miedo que ya estaba en la mesa, a una desconfianza que ya tenía dueño. Casi siempre llega por una voz de confianza, con una foto o un papel que parece documento, y pide una sola cosa: que usted decida rápido y con el cuerpo, no con el expediente.
Lo nuevo no es la mentira. Es la velocidad y el acabado. Antes había que esperar a que alguien imprimiera el panfleto; ahora la imagen se fabrica y se reparte sola, y llega con la cara de alguien que usted conoce. Lo que un público aprende a revisar es lo que puede ver dos veces: si la foto aparece en otro lado, si la fecha cuadra, si la voz suena a la persona. Lo que no puede revisar solo es lo que ya le llegó con la emoción puesta, y ahí necesita que alguien más lo mire con él.
En nuestra región esto tiene historia propia. Ya hemos visto campañas construidas sobre materiales legítimos retorcidos hasta parecer otra cosa, y hemos visto cómo esa técnica se repite de un país al siguiente. Por eso, cuando una elección se llena de imágenes falsas y de acusaciones cruzadas, lo esperable es que la sospecha se corra del contenido a las personas: a la oposición, a los medios, a las candidatas, a los verificadores y, de ahí, al organismo que organiza la jornada y al conteo. Podríamos estar equivocados: nos lo mostraría que, después de la jornada, amplios sectores de ambos lados reconocieran la validez del conteo y siguieran tratándose como vecinos y no como adversarios. Usted puede empezar por separar dos cosas que se mezclan solas: la desconfianza hacia lo que circula en redes y la confianza hacia el conteo, que sí se puede auditar con actas y documentos.
### LO QUE NO SE SABE
No se sabe cuántas personas vieron los perfiles manipulados que identificó el observatorio, ni cuántas les creyeron2. El registro nombra el hallazgo, no su alcance.
No se sabe si los talleres, las plataformas de aprendizaje y los eventos de verificación cambiaron lo que alguien creyó o hizo, porque el estudio no midió efecto alguno sobre usuarios finales1.
No se sabe si la metodología de observación resistirá el escrutinio, porque el informe metodológico del observatorio se cita como fuente primaria y está por aparecer8.
No se sabe si lo que aquí se describe describe su país. El expediente es de México, con dos organizaciones y un ciclo electoral, y no dice nada sobre la autoridad, las auditorías ni los tribunales de donde usted vota.
Y no se sabe, aunque se repita en todas partes, cuánto de esto llegó de verdad a alguien: el registro admite que la producción y la difusión de contenido falso superan la capacidad de respuesta de verificadores y herramientas automáticas6, pero no cuantifica a cuántos votantes alcanzó.
Y aquí lo que usted puede hacer con todo esto, hoy, antes de la fecha que le fija la ley. Pídale a su autoridad electoral los documentos del conteo —actas, publicaciones, informes de observación— y léalos como leería una foto sospechosa: buscando la segunda fuente. Cuando alguien le mande un contenido que acusa a otro de la desinformación, pregúntese si esa acusación se apoya en un documento que usted pueda abrir, o solo en la sensación de que alguien maneja todo desde lejos. Y si aprende a hacer esa pregunta, enséñesela a una persona más: vale más que darle la respuesta. ¿Puede usted, en su propia casilla, nombrar el documento exacto que probaría que el conteo está bien?
De dónde sale cada dato de contexto, y cuánto leímos de cada documento
- Fernández Chapou, M. D. C., Frias Deniz, A. (2026). Media and information literacy and civic actors to counter disinformation in the age of artificial intelligence: insights from Mexico. Frontiers in Communication. https://doi.org/10.3389/fcomm.2026.1874444 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "The study prioritizes institutional strategies, methodologies, and collaborative practices for addressing information disorders, rather than evaluating the effectiveness of specific interventions among end users."
- Fernández Chapou, M. D. C., Frias Deniz, A. (2026). Media and information literacy and civic actors to counter disinformation in the age of artificial intelligence: insights from Mexico. Frontiers in Communication. https://doi.org/10.3389/fcomm.2026.1874444 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "The OMD-Tec also identified manipulated social media profiles of candidates such as Xóchitl Gálvez and Claudia Sheinbaum, which were used to spread false campaign promises or discredit them through altered, decontextualized, or AI-generated images."
- Fernández Chapou, M. D. C., Frias Deniz, A. (2026). Media and information literacy and civic actors to counter disinformation in the age of artificial intelligence: insights from Mexico. Frontiers in Communication. https://doi.org/10.3389/fcomm.2026.1874444 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "Coined deepfakes, these types of content are designed to make it appear that a person said or did something they never actually did."
- Fernández Chapou, M. D. C., Frias Deniz, A. (2026). Media and information literacy and civic actors to counter disinformation in the age of artificial intelligence: insights from Mexico. Frontiers in Communication. https://doi.org/10.3389/fcomm.2026.1874444 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "generative AI systems significantly increase the scale and speed of disinformation production by enabling automated text generation, realistic synthetic media, and highly personalized political messaging."
- Fernández Chapou, M. D. C., Frias Deniz, A. (2026). Media and information literacy and civic actors to counter disinformation in the age of artificial intelligence: insights from Mexico. Frontiers in Communication. https://doi.org/10.3389/fcomm.2026.1874444 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "Filter bubbles describe a phenomenon in which social media platforms and search engines use algorithms to present personalized content based on users' interests, opinions, and prior behavior."
- Fernández Chapou, M. D. C., Frias Deniz, A. (2026). Media and information literacy and civic actors to counter disinformation in the age of artificial intelligence: insights from Mexico. Frontiers in Communication. https://doi.org/10.3389/fcomm.2026.1874444 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "These technologies challenge traditional verification practices because misleading content can now be produced and disseminated faster than fact-checking organizations can respond (OECD, 2024)."
- Fernández Chapou, M. D. C., Frias Deniz, A. (2026). Media and information literacy and civic actors to counter disinformation in the age of artificial intelligence: insights from Mexico. Frontiers in Communication. https://doi.org/10.3389/fcomm.2026.1874444 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "During the 2018 elections, Mexico faced a highly active and organized disinformation environment, amplified by bot networks and characterized by the prominent involvement of civil society and the National Electoral Institute (INE) in implementing verification-based responses in collaboration with technology platforms"
- Fernández Chapou, M. D. C., Frias Deniz, A. (2026). Media and information literacy and civic actors to counter disinformation in the age of artificial intelligence: insights from Mexico. Frontiers in Communication. https://doi.org/10.3389/fcomm.2026.1874444 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "For the observation of the 2024 elections, OMD-Tec implemented a web scraping tool (Information Tracer) that enabled researchers, following training aligned with specific research objectives, to extract large datasets from social media platforms for analysis."
- Fernández Chapou, M. D. C., Frias Deniz, A. (2026). Media and information literacy and civic actors to counter disinformation in the age of artificial intelligence: insights from Mexico. Frontiers in Communication. https://doi.org/10.3389/fcomm.2026.1874444 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "In its electoral observation report on Mexico 2024, the OCD analyzed a sample of fact-checking and anti-disinformation sources, including Animal Político, the National Electoral Institute (INE), and Infodemia, and found that the most common formats for disseminating disinformation were tweets and videos"
- Fernández Chapou, M. D. C., Frias Deniz, A. (2026). Media and information literacy and civic actors to counter disinformation in the age of artificial intelligence: insights from Mexico. Frontiers in Communication. https://doi.org/10.3389/fcomm.2026.1874444 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "The most common objective identified was "distortion," significantly exceeding other categories (Rubio-Núñez et al., 2024b, 55)."
- Fernández Chapou, M. D. C., Frias Deniz, A. (2026). Media and information literacy and civic actors to counter disinformation in the age of artificial intelligence: insights from Mexico. Frontiers in Communication. https://doi.org/10.3389/fcomm.2026.1874444 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "Facebook is the most widely used platform for news (52%), followed by YouTube (35%). WhatsApp is the most used messaging app for news (28%), while TikTok has experienced notable growth, rising by 6 percentage points."
Fernández Chapou, M. D. C., Frias Deniz, A. (2026). Media and information literacy and civic actors to counter disinformation in the age of artificial intelligence: insights from Mexico. Frontiers in Communication. https://doi.org/10.3389/fcomm.2026.1874444
Quién pagó: Los autores declararon que no recibieron apoyo financiero para este trabajo ni para su publicación, y no declararon relaciones comerciales o financieras que pudieran constituir un conflicto de interés.
Los hallazgos de otros estudios que aquí se mencionan los conocemos por este documento, que fue el que leímos; no abrimos cada uno de esos estudios.
analysis of texts · Frontiers in Communication · the paper, 24 Jul 2026 · free
A fact-checker and a university lab tracked fakes in Mexico's 2024 race, but nobody measured whether their workshops changed a single vote.
Short version · the longer version follows, about 6 min
Ask the weeklyAI chat
Ask me about this study: who was studied, what it found, and what it does not say.
Conversations are saved for as long as weeklyAI exists, to improve the publication. Answers come in the language you write in.
- The study at a glance
- Who
- Verificado, a Mexican fact-checking group, and the Digital Media Observatory at Tecnológico de Monterrey
- How many
- 26 fact-checking reports between March and May 2024; 40 participants in five weekly sessions; 3,423 candidates in the 2025 Judicial Elections
- Where
- Mexico
- When
- March to May 2024; 2025
- Kind of study
- analysis of what people did
- Who did it
- Tecnológico de Monterrey and Columbia University
- The limit that matters
- The study did not measure whether these efforts changed what any voter believed or did.
The study states no effect on voters.

Verificado, a Mexican fact-checking group, produced 26 reports between March and May 2024 on false narratives aimed at women candidates and LGBTQ+ people, the study records. Tecnológico de Monterrey's Digital Media Observatory scraped social posts and built public dashboards. The study states no effect on voters.
The observatory's dashboards were publicly accessible, the study says. Verificado's Observatory on Hate Speech and Disinformation produced 26 fact-checking reports between March and May 2024. It names no way for a voter elsewhere to check a specific post.
Mexico has no state-sponsored media literacy curriculum, the article says. It does not state what Mexico's electoral authority ruled on any post.
What this means for you
The study followed what two Mexican groups did, not what their work changed for voters, so treat these findings as a description of one country's efforts and nothing more. If you want to know whether a claim you see before an election is solid, ask your electoral authority what it checked and published.
Fernández Chapou, M. D. C., Frias Deniz, A. (2026). Media and information literacy and civic actors to counter disinformation in the age of artificial intelligence: insights from Mexico. Frontiers in Communication. https://doi.org/10.3389/fcomm.2026.1874444
Who paid: The authors declared that no financial support was received for this work or its publication, and no commercial or financial relationships were declared as a potential conflict of interest.
The findings of other studies mentioned here are known to us through this document, which is the one we read; we did not open each of those studies.
The longer versionThe passages copied from the paper, the pictures, and every source with how much of it we read · 1128 words · about 6 minRead it →Close
The rule and the evidence: A fact-checker and a university lab tracked fakes in Mexico's 2024 race, but nobody measured whether their workshops changed a single vote
### THE ACT
The record this week is a research article, not a resolution, a court ruling, an audit or a bill: it is the study "Media and information literacy and civic actors to counter disinformation in the age of artificial intelligence: insights from Mexico," published 24 July 2026, and it puts no rule in force for anyone1.
What the article does describe, in its own words, is a set of institutional strategies rather than an enforceable instrument: the study "prioritizes institutional strategies, methodologies, and collaborative practices for addressing information disorders, rather than evaluating the effectiveness of specific interventions among end users"2.
No passage gives a date from which a duty, a ban or a right begins, names an authority that enforces anything against a person, or sets a deadline by which a voter must do something; the only dates the document fixes are its own publication, 24 July 2026, and the 13 June 2025 interview with Verificado's founder2.
### THE CASE IT ANSWERS
No real instance was found this week.
### WHAT WAS MEASURED
The study measured no effect on voters: it says it prioritizes institutional strategies, methodologies, and collaborative practices for addressing information disorders, rather than evaluating the effectiveness of specific interventions among end users2.
The article does report things its authors counted: 26 fact-checking reports produced by Verificado's Observatory on Hate Speech and Disinformation between March and May 2024, and a most recent edition of the media and information literacy academy MILA held in 2025 in Monterrey with a cohort of 40 participants across five weekly sessions.
The article also states that the 2025 Judicial Elections had 3,423 candidates competing for positions within the federal judiciary, a figure offered as context for the election, not as a measurement of any intervention.
Whether any of these efforts changed what a reader believed, saw, shared or did was not measured here, in Mexico or anywhere else; the study says so itself, and one sentence is enough: no measurement of effect exists in this document2.
### THE OTHER REGION'S ANSWER TO THE SAME THING
A separate study measured something in the United States, not a rule: in a pre-registered two-wave experiment with 4,293 registered voters there, articles written to pre-empt election rumours and generated with large language models significantly reduced belief in those rumours, with effects persisting though attenuated one week later, and modestly offset declines in confidence in national election administration, with no evidence of partisan backlash34.
The same authors report that after the prompt was finalized, articles written with human feedback were no more effective than articles using only AI, and they released an interactive demonstration that automatically drafts pre-bunking articles from trusted facts56.
A review of scientific literature published between 2020 and 2024 in the Web of Science and Scopus databases found that AI-manipulated content keeps evolving and increasingly surpasses the verification capacities of both media outlets and users, and it argues for verification tools that people without technical expertise can actually use78.
That review is a systematised review of literature, not an election result, and it advocates new media literacy strategies and mechanisms to track and regulate AI-modified or AI-generated content — proposals, not rules in force910.
### THE LIBRARY'S READING
Here is how we read it. A false story about a candidate has always worked the same way before a vote: it plants a doubt, then lets the doubt do the walking, because once a charge is loose it is the accused who must clear it and the audience who remembers the smoke. What is new is not the lie but the speed and the finish — a voice, a face, a video that looks like proof, produced faster than anyone can answer it.
We expect a voter in a race like this to end up trusting the loudest number on a screen more than the paperwork, and to feel that a clean count is somehow less real than a post that travelled. We could be wrong: if people in that election leaned harder on the authority's published record, on a local reporter, on the poll worker at the table, and treated the trending figure as secondary, then this reading fails.
A public can learn to check some things together: where an image first appeared, whether a claim has a source, what the authority itself has published. What no crowd can check alone is the inside of the machine that decided which of us saw it, and how often — and that invisible sorting is exactly where the doubt gets manufactured.
So watch for it in your own feed before the date fixed by law. Name one human source you trust — a poll worker, a local reporter, your electoral authority's own published report — and hold the loudest claim of the week against that person or that document, not against how many people shared it. Deliberately read one thing that argues the opposite of what you already believe, and go looking for the authority's own numbers on the specific claim you saw; if you cannot find them, the absence is information too. When someone shows you a chart about the race, ask who built the tool that produced it and what it was built to count. And remember what the trade is: a feed that feels complete and satisfying is exactly the one that may have quietly left out the correction, the ruling and the other side's actual proposal.
### WHAT IS NOT KNOWN
What is not known is most of what a voter would want: the study did not measure impact on end users, so nothing here tells you how many people saw or believed any false post2.
The study says it prioritizes institutional strategies, methodologies, and collaborative practices for addressing information disorders, rather than evaluating the effectiveness of specific interventions among end users2.
The study says it prioritizes institutional strategies, methodologies, and collaborative practices for addressing information disorders, rather than evaluating the effectiveness of specific interventions among end users, and it records that real-time verification grows harder as false content outpaces fact-checkers and automated tools112.
The record is also silent on the deepfake that was reported everywhere and reached almost no one, and on any rule with no enforcement behind it; no instance was found this week, and no measurement of exposure, persuasion or turnout in Mexico appears in this document.
One thing you can carry to the booth: before you decide, find the authority's own published record of the race and read the loudest claim of the week against it — and if you cannot find the claim there, ask why not.
Where each piece of context comes from, and how much of it we read
- Fernández Chapou, M. D. C., Frias Deniz, A. (2026). Media and information literacy and civic actors to counter disinformation in the age of artificial intelligence: insights from Mexico. Frontiers in Communication. https://doi.org/10.3389/fcomm.2026.1874444 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Electoral processes have become particularly vulnerable, as algorithmic recommendation systems, generative AI tools, and platform-based communication facilitate the production, circulation, and amplification of misleading, manipulated, or false content."
- Fernández Chapou, M. D. C., Frias Deniz, A. (2026). Media and information literacy and civic actors to counter disinformation in the age of artificial intelligence: insights from Mexico. Frontiers in Communication. https://doi.org/10.3389/fcomm.2026.1874444 - the article this story is about — the whole article — the passage: "The study prioritizes institutional strategies, methodologies, and collaborative practices for addressing information disorders, rather than evaluating the effectiveness of specific interventions among end users."
- Linegar M, Sinclair B, van der Linden S, Alvarez RM. (2026). Towards scalable AI-assisted pre-bunking of election misinformation: evidence from a pre-registered US panel experiment. Royal Society Open Science. https://doi.org/10.1098/rsos.252226 — only the abstract - the full text could not be fetched — the passage: "In a pre-registered two-wave experiment with 4293 United States (US) registered voters, we test this framework against politically charged election misinformation—one of the most challenging domains for misinformation intervention."
- Linegar M, Sinclair B, van der Linden S, Alvarez RM. (2026). Towards scalable AI-assisted pre-bunking of election misinformation: evidence from a pre-registered US panel experiment. Royal Society Open Science. https://doi.org/10.1098/rsos.252226 — only the abstract - the full text could not be fetched — the passage: "We find that large language model (LLM)-generated pre-bunking significantly reduced belief in election rumours (effects persisting, though attenuated, one week later) and modestly offset declines in confidence in national election administration, with no evidence of partisan backlash."
- Linegar M, Sinclair B, van der Linden S, Alvarez RM. (2026). Towards scalable AI-assisted pre-bunking of election misinformation: evidence from a pre-registered US panel experiment. Royal Society Open Science. https://doi.org/10.1098/rsos.252226 — only the abstract - the full text could not be fetched — the passage: "After finalizing the prompt, articles written with human feedback were no more effective than articles using only AI, indicating that per-rumour human effort can be substantially reduced once the prompt is in place."
- Linegar M, Sinclair B, van der Linden S, Alvarez RM. (2026). Towards scalable AI-assisted pre-bunking of election misinformation: evidence from a pre-registered US panel experiment. Royal Society Open Science. https://doi.org/10.1098/rsos.252226 — only the abstract - the full text could not be fetched — the passage: "To facilitate real-world use, we release an interactive demonstration that automatically drafts pre-bunking articles from trusted facts at electionbot.chat/article."
- Pascual-Presa N, Gutiérrez-Caneda B. (2026). Tools to Combat Artificial Intelligence-Generated Disinformation in the Digital Ecosystem: Future Challenges and Solutions. Communication & Society. https://doi.org/10.15581/003.39.2.011 — only the abstract - the full text could not be fetched — the passage: "The findings reveal the constant evolution and increasing sophistication of AI-manipulated content, which surpasses the current verification capacities of both media outlets and users."
- Pascual-Presa N, Gutiérrez-Caneda B. (2026). Tools to Combat Artificial Intelligence-Generated Disinformation in the Digital Ecosystem: Future Challenges and Solutions. Communication & Society. https://doi.org/10.15581/003.39.2.011 — only the abstract - the full text could not be fetched — the passage: "A key theme is the need to enhance access to and usability of verification tools. Such tools must be readily accessible to both media professionals and users who lack technical expertise."
- Pascual-Presa N, Gutiérrez-Caneda B. (2026). Tools to Combat Artificial Intelligence-Generated Disinformation in the Digital Ecosystem: Future Challenges and Solutions. Communication & Society. https://doi.org/10.15581/003.39.2.011 — only the abstract - the full text could not be fetched — the passage: "It further proposes the development of new media literacy strategies tailored to the current context."
- Pascual-Presa N, Gutiérrez-Caneda B. (2026). Tools to Combat Artificial Intelligence-Generated Disinformation in the Digital Ecosystem: Future Challenges and Solutions. Communication & Society. https://doi.org/10.15581/003.39.2.011 — only the abstract - the full text could not be fetched — the passage: "Finally, the study advocates for the establishment of effective mechanisms to track and regulate content that has been modified or generated by AI."
- Fernández Chapou, M. D. C., Frias Deniz, A. (2026). Media and information literacy and civic actors to counter disinformation in the age of artificial intelligence: insights from Mexico. Frontiers in Communication. https://doi.org/10.3389/fcomm.2026.1874444 - the article this story is about — the whole article — the passage: "The report also highlighted the growing difficulty of real-time verification, as the production and dissemination of false content outpace the capabilities of fact-checkers and automated tools."
Fernández Chapou, M. D. C., Frias Deniz, A. (2026). Media and information literacy and civic actors to counter disinformation in the age of artificial intelligence: insights from Mexico. Frontiers in Communication. https://doi.org/10.3389/fcomm.2026.1874444
Who paid: The authors declared that no financial support was received for this work or its publication, and no commercial or financial relationships were declared as a potential conflict of interest.