A desinformação online tem consequências significativas na vida real, como surtos de sarampo e incentivo a assassinos racistas em massa . A desinformação online também pode ter consequências políticas.
O problema da desinformação e da propaganda que enganam os utilizadores das redes sociais foi grave em 2016, continuou inabalável em 2018 e espera-se que seja ainda mais grave no próximo ciclo eleitoral de 2020 nos EUA.
A maioria das pessoas pensa que pode detectar esforços fraudulentos online, mas na nossa investigação recente, menos de 20% dos participantes conseguiram identificar correctamente conteúdo intencionalmente enganoso. O resto não se saiu melhor do que se jogasse uma moeda para decidir o que era real e o que não era.
Evidências psicológicas e neurológicas mostram que as pessoas são mais propensas a acreditar e a prestar atenção a informações que se alinham com as suas opiniões políticas – independentemente de serem verdadeiras. Eles desconfiam e ignoram postagens que não condizem com o que já pensam.
Como investigadores de sistemas de informação, queríamos encontrar formas de ajudar as pessoas a discernir informações verdadeiras e falsas – quer confirmassem ou não o que pensavam anteriormente, e mesmo quando viessem de fontes desconhecidas. A verificação de artigos individuais é um bom começo, mas pode levar dias para ser feita, por isso geralmente não é rápido o suficiente para acompanhar a rapidez com que as notícias correm .
Decidimos descobrir a forma mais eficaz de apresentar ao público o nível de precisão de uma fonte – ou seja, a forma que teria o maior efeito na redução da crença e da propagação da desinformação.
Avaliações de especialistas ou usuários?
Uma alternativa é uma classificação de fonte baseada em artigos anteriores que é anexada a cada novo artigo à medida que é publicado, assim como as classificações de vendedores da Amazon ou do eBay.
As classificações mais úteis são aquelas que uma pessoa pode utilizar no momento mais relevante – descobrir experiências de compradores anteriores com um vendedor ao considerar fazer uma compra online, por exemplo.
Quando se trata de fatos, porém, há outro problema. As classificações de comércio eletrônico são normalmente feitas por usuários regulares, pessoas com conhecimento em primeira mão sobre o uso do item ou serviço.
A verificação de factos, por outro lado, tem sido tradicionalmente feita por especialistas como o PolitiFact porque poucas pessoas têm conhecimento em primeira mão para avaliar notícias. Ao comparar as classificações geradas por usuários e as classificações geradas por especialistas, descobrimos que diferentes mecanismos de classificação influenciam os usuários de maneiras diferentes .
Realizamos dois experimentos online, com um total de 889 participantes. Cada pessoa viu um grupo de manchetes, algumas rotuladas com classificações de precisão de especialistas, outras rotuladas com classificações de outros usuários e o restante sem nenhuma classificação de precisão.
Perguntamos aos participantes até que ponto eles acreditavam em cada manchete e se iriam ler o artigo, curtir, comentar ou compartilhar.
Kim et al. , CC POR-ND
Kim et al. , CC POR-ND
As classificações de especialistas de fontes de notícias tiveram efeitos mais fortes sobre a crença do que as classificações de utilizadores não especializados, e os efeitos foram ainda mais fortes quando a classificação era baixa, sugerindo que a fonte provavelmente era imprecisa. Estas fontes imprecisas e de baixa classificação são as culpadas habituais na disseminação de desinformação, pelo que a nossa descoberta sugere que as classificações de especialistas são ainda mais poderosas quando os utilizadores mais precisam delas.
A crença dos entrevistados num título influenciou até que ponto se envolveriam com ele: quanto mais acreditassem que um artigo era verdadeiro, maior seria a probabilidade de lerem, gostarem, comentarem ou partilharem o artigo.
Essas descobertas nos dizem que ajudar os usuários a desconfiar de materiais imprecisos no momento em que os encontram pode ajudar a conter a propagação da desinformação.
Efeitos de repercussão
Descobrimos também que a aplicação de classificações de origem a algumas manchetes tornou nossos entrevistados mais céticos em relação a outras manchetes sem classificações.
Conteúdo de nossos parceiros
Kim et al.
Esta descoberta surpreendeu-nos porque descobriu-se que outros métodos de alertar os leitores – como anexar avisos apenas a títulos questionáveis – fazem com que os utilizadores sejam menos cépticos em relação a títulos não rotulados . Essa diferença é especialmente notável porque o sinalizador de alerta do Facebook teve pouca influência sobre os usuários e acabou sendo descartado . Talvez as classificações das fontes possam fornecer o que a bandeira do Facebook não conseguiu.
Captura de tela de Antino Kim
O que aprendemos indica que as classificações de especialistas fornecidas por empresas como a NewsGuard são provavelmente mais eficazes na redução da propagação da propaganda e da desinformação do que fazer com que os próprios utilizadores avaliem a fiabilidade e precisão das fontes de notícias. Isso faz sentido, considerando que, como colocamos no Buzzfeed, “ o crowdsourcing de 'notícias' foi o que nos colocou nesta confusão em primeiro lugar ”.
Antino Kim , professor assistente de operações e tecnologias de decisão, Universidade de Indiana ; Alan R. Dennis , Professor de Sistemas de Internet, Universidade de Indiana ; Patricia L. Moravec , professora assistente de gerenciamento de informações, riscos e operações, Universidade do Texas em Austin , e Randall K. Minas , professor associado de gerenciamento de tecnologia da informação, Universidade do Havaí
Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original .
