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Pesquisa/Tecnologia
Segunda, 08 de outubro de 2018, 14h09

Polarização política eleva índice de desinformação propagada nas redes sociais, diz estudo


Estudo do Instituto para Internet de Oxford, da Universidade de Oxford (EUA), revela que polarização política no Brasil motivou a maior propagação de dois tipos de desinformação nas redes sociais no primeiro turno da eleição: as junk news – ou notícias distorcidas – e as informações falsas. A pesquisa foi feita com base em publicações no Twitter, onde apenas 1,2% do conteúdo mostrou ser lixo digital. Os pesquisadores, entretanto, alertam que, no caso do Brasil, as notícias falsas são preferencialmente propagadas em outras redes e em aplicativos de mensagens, como o WhatsApp.

"Apenas uma pequena parte da população brasileira politicamente experiente usa o Twitter, enquanto plataformas de mensagens privadas como WhatsApp e Facebook Messenger são mais populares no público em geral, oferecendo novos caminhos para a disseminação da desinformação”, exploca Nahema Marchal, uma das pesquisadoras. “A polarização do discurso político usando retórica ideologicamente extrema e populista tornou-se uma receita para o sucesso nas eleições na Europa, nos Estados Unidos e na América Latina. Os eleitores brasileiros não estão imunes a tais ameaças”, complementa outra autora da pesquisa, Lisa-Maria Neudert.

No Twitter, indica o estudo, ao contrário de outros países da Europa ou dos Estados Unidos, os eleitores no Brasil compartilham um nível muito baixo de conteúdo conspiratório, enganoso ou falso mascarado como notícia no período que antecede as eleições, diz Neudert. “Os usuários do Twitter no Brasil compartilharam altos níveis de notícias profissionais.”

Junk news e robôs

Mesmo assim, a pesquisa, que analisou dados de quase um milhão de tweets de mais de 200 mil usuários únicos enviados entre 19 e 28 de agosto de 2018, revela os perigos da desinformação espalhada nas redes sociais, principalmente em ambientes políticos polarizados. As junk news, mais usadas pelos apoiadores do candidato do PSL à Presidência, Jair Bolsonaro, são classificadas, segundo informou o jornal O Estado de S.Paulo, como publicações com ao menos três dos cinco critérios estabelecidos pelos pesquisadores, que incluem falta de profissionalismo; estilo emocional; problema de credibilidade e informação falsa; enviesamento ideológico; ou falsificação de marcas e fontes para deixar conteúdo produzido com aparência de verdadeiro.

As junk news tiram de contexto um assunto para transmitir outra mensagem. Isso inclui não só notícias falsas, mas publicações excessivamente polarizadas com intuito de confundir o leitor, por exemplo, sem indicar a autoria. "Esse tipo de notícia de baixa qualidade se espalha rapidamente na rede social, não necessariamente pela atividade de robôs, mas porque é produzida para causar reações emocionais no público – como raiva – o que causa maior compartilhamento", diz Marchal.

No total de publicações no Twitter, informou o Estado de S.Paulo, o PT reúne a maior parcela de publicações de alta frequência (47% do total). As contas de alta frequência, com muitas publicações ao dia, são consideradas um indício de uso de robôs para amplificar o conteúdo.

O coordenador do instituto de Oxford, Philip Howard, assina o trabalho junto com outros cinco pesquisadores vinculados à universidade. O time tem três brasileiros. Howard já conduziu pesquisas sobre o uso de robôs nas eleições americanas de 2016 e foi um dos especialistas ouvidos pelo Senado americano nas investigações sobre interferência externa na disputa presidencial dos EUA.

 ANJ


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