O surgimento das notícias falsas destaca a erosão das barreiras institucionais de longa data contra a desinformação na era da internet. A preocupação com o problema é global. No entanto, ainda há muito a ser descoberto sobre as vulnerabilidades dos indivíduos, das instituições e da sociedade às manipulações por agentes mal-intencionados. É necessário um novo sistema de salvaguardas. Abaixo, discutimos pesquisas existentes nas áreas de ciências sociais e da computação sobre a crença em notícias falsas e os mecanismos pelos quais elas se espalham. As notícias falsas têm uma longa história, mas nos concentramos em questões científicas ainda sem resposta levantadas pela proliferação de sua encarnação mais recente, com orientação política. Além das referências selecionadas no texto, sugestões de leituras adicionais podem ser encontradas nos materiais complementares.
O que é uma Fake News?
Definimos “notícias falsas” como informações fabricadas que imitam o conteúdo da mídia jornalística na forma, mas não no processo organizacional ou na intenção. Os veículos de notícias falsas, por sua vez, carecem das normas e processos editoriais da mídia jornalística para garantir a precisão e a credibilidade das informações. As notícias falsas se sobrepõem a outros tipos de distúrbios da informação, como a desinformação (informações falsas ou enganosas) e a desinformação (informações falsas disseminadas propositalmente para enganar as pessoas).
As notícias falsas têm chamado a atenção principalmente no contexto político, mas também foram documentadas em informações divulgadas sobre temas como vacinação, nutrição e valores de ações. Elas são particularmente perniciosas por serem parasitas dos veículos de notícias tradicionais, beneficiando-se e prejudicando simultaneamente sua credibilidade.
Alguns — nomeadamente a First Draft e o Facebook — preferem o termo “notícias falsas” devido ao uso de notícias falsas como arma política (1). Mantivemos este termo devido ao seu valor como conceito científico e porque a sua relevância política chama a atenção para um assunto importante.
O Contexto Histórico
As normas jornalísticas de objetividade e equilíbrio surgiram como uma reação dos jornalistas contra o uso generalizado da propaganda na Primeira Guerra Mundial (em particular o seu próprio papel na sua divulgação) e o surgimento das relações públicas corporativas na década de 1920. Os oligopólios locais e nacionais criados pelas tecnologias dominantes de distribuição de informação do século XX (imprensa e radiodifusão) sustentaram essas normas. A internet reduziu o custo de entrada de novos concorrentes — muitos dos quais rejeitaram essas normas — e minou os modelos de negócio das fontes de notícias tradicionais que gozavam de altos níveis de confiança e credibilidade pública. A confiança geral na mídia de massa caiu para níveis históricos em 2016, especialmente na direita política, com 51% dos democratas e 14% dos republicanos expressando “uma quantidade razoável” ou “muita” confiança na mídia de massa como fonte de notícias (2).
Os Estados Unidos passaram por uma evolução geopolítica e sociopolítica paralela. A polarização geográfica das preferências partidárias aumentou drasticamente nos últimos 40 anos, reduzindo as oportunidades de interação política transversal. As redes sociais homogêneas, por sua vez, reduzem a tolerância a visões alternativas, amplificam a polarização de atitudes, aumentam a probabilidade de aceitação de notícias ideologicamente compatíveis e aumentam o fechamento a novas informações. A aversão ao “outro lado” (polarização afetiva) também aumentou. Essas tendências criaram um contexto em que as notícias falsas podem atrair um público massivo.
Prevalência e impacto
Quão comuns são as notícias falsas e qual é o seu impacto sobre os indivíduos? Surpreendentemente, existem poucas respostas científicas para essas perguntas básicas.
Ao avaliar a prevalência das notícias falsas, defendemos que o foco deve ser nas fontes originais — os editores — e não nas histórias individuais, pois consideramos que o elemento definidor das notícias falsas é a intenção e os processos do editor. O foco nos editores também nos permite evitar o emaranhado de tentar avaliar a precisão de cada notícia.
Um estudo que avaliou a disseminação de notícias falsas proeminentes estimou que o americano médio encontrou entre uma e três notícias de editores conhecidos de notícias falsas durante o mês anterior às eleições de 2016 (3). Esta é provavelmente uma estimativa conservadora, uma vez que o estudo acompanhou apenas 156 notícias falsas. Outro estudo relatou que informações falsas no Twitter são normalmente retuitadas por muito mais pessoas e com muito mais rapidez do que informações verdadeiras, especialmente quando o tema é política (4). O Facebook estimou que as manipulações por agentes mal-intencionados representaram menos de um décimo de 1% do conteúdo cívico compartilhado na plataforma (5), embora não tenha apresentado detalhes de sua análise.
Ao curtir, compartilhar e pesquisar informações, os bots sociais (contas automatizadas que se passam por humanos) podem ampliar a disseminação de notícias falsas em ordens de magnitude. De acordo com uma estimativa recente — que classificou contas com base em características observáveis, como comportamento de compartilhamento, número de conexões e características linguísticas —, entre 9% e 15% das contas ativas no Twitter são bots (6). O Facebook estimou que até 60 milhões de bots (7) podem estar infestando sua plataforma. Eles foram responsáveis por uma parte substancial do conteúdo político publicado durante a campanha eleitoral de 2016 nos Estados Unidos, e alguns dos mesmos bots foram usados posteriormente para tentar influenciar as eleições francesas de 2017 (8). Os bots também são utilizados para manipular algoritmos usados para prever o potencial engajamento de uma população mais ampla com o conteúdo. De fato, um white paper do Facebook relata esforços generalizados para realizar esse tipo de manipulação durante as eleições de 2016 nos EUA (5).
No entanto, na ausência de métodos para obter amostras representativas de bots e humanos em uma determinada plataforma, qualquer estimativa pontual da prevalência de bots deve ser interpretada com cautela. A detecção de bots sempre será um jogo de gato e rato, no qual um número grande, mas desconhecido, de bots semelhantes a humanos pode passar despercebido. Qualquer sucesso na detecção, por sua vez, inspirará futuras contramedidas por parte dos produtores de bots. A identificação de bots será, portanto, um grande desafio de pesquisa contínuo.
Sabemos que, assim como as notícias legítimas, as notícias falsas se tornaram virais nas redes sociais. No entanto, saber quantas pessoas encontraram ou compartilharam uma notícia falsa não é o mesmo que saber quantas pessoas a leram ou foram afetadas por ela. Avaliações do impacto de médio a longo prazo da exposição a notícias falsas no comportamento político (por exemplo, se e como votar) são essencialmente inexistentes na literatura. O impacto pode ser pequeno — as evidências sugerem que os esforços das campanhas políticas para persuadir os indivíduos podem ter efeitos limitados (9). No entanto, a mediação de muitas notícias falsas pelas redes sociais pode acentuar seu efeito devido ao endosso implícito que vem com o compartilhamento. Além dos impactos eleitorais, o que sabemos sobre os efeitos da mídia de maneira mais geral sugere muitos caminhos potenciais de influência, desde o aumento do cinismo e da apatia até o incentivo ao extremismo. Existem poucas avaliações dos impactos das notícias falsas a esse respeito.
Intervenções potenciais
Que intervenções podem ser eficazes para conter o fluxo e a influência das notícias falsas? Identificamos duas categorias de intervenções: (i) aquelas destinadas a capacitar os indivíduos para avaliar as notícias falsas com que se deparam e (ii) mudanças estruturais destinadas a impedir a exposição dos indivíduos a notícias falsas em primeiro lugar.
Capacitando indivíduos
Existem muitas formas de verificação de fatos, desde sites que avaliam alegações factuais de reportagens, como PolitiFact e Snopes, até avaliações de reportagens por meios de comunicação confiáveis, como o Washington Post e o Wall Street Journal, passando por informações contextuais sobre o conteúdo inserido por intermediários, como as utilizadas pelo Facebook.
Apesar da aparente elegância da verificação de fatos, a ciência que sustenta sua eficácia é, na melhor das hipóteses, ambígua. Isso pode refletir tendências mais amplas na cognição coletiva, bem como mudanças estruturais em nossa sociedade. Os indivíduos tendem a não questionar a credibilidade das informações, a menos que elas violem seus preconceitos ou sejam incentivados a fazê-lo. Caso contrário, eles podem aceitar as informações sem questionar. As pessoas também tendem a alinhar suas crenças com os valores de sua comunidade.
Pesquisas também demonstram que as pessoas preferem informações que confirmam suas atitudes pré-existentes (exposição seletiva), consideram as informações consistentes com suas crenças pré-existentes mais persuasivas do que as informações dissonantes (viés de confirmação) e tendem a aceitar informações que lhes agradam (viés de desejabilidade). Crenças partidárias e ideológicas prévias podem impedir a aceitação da verificação de fatos de uma determinada notícia falsa.
A verificação de fatos pode até ser contraproducente em determinadas circunstâncias. Pesquisas sobre fluência — a facilidade de lembrar informações — e viés de familiaridade na política mostram que as pessoas tendem a lembrar informações, ou como se sentem a respeito delas, enquanto esquecem o contexto em que as encontraram. Além disso, elas são mais propensas a aceitar informações familiares como verdadeiras (10). Existe, portanto, o risco de que a repetição de informações falsas, mesmo em um contexto de verificação de fatos, possa aumentar a probabilidade de um indivíduo aceitá-las como verdadeiras. As evidências sobre a eficácia da repetição de alegações na verificação de fatos são contraditórias (11).
Embora pesquisas experimentais e levantamentos tenham confirmado que a percepção da verdade aumenta quando a desinformação é repetida, isso pode não ocorrer se a desinformação for acompanhada de uma retratação válida. Algumas pesquisas sugerem que a repetição da desinformação antes de sua correção pode até ser benéfica. São necessárias mais pesquisas para conciliar essas contradições e determinar as condições em que as intervenções de verificação de fatos são mais eficazes.
Outra abordagem, de longo prazo, busca melhorar a avaliação individual da qualidade das fontes de informação por meio da educação. Tem havido uma proliferação de esforços para introduzir o treinamento de habilidades de informação crítica nas escolas primárias e secundárias (12). No entanto, não é certo que tais esforços melhorem as avaliações da credibilidade da informação ou que tais efeitos persistam ao longo do tempo. A ênfase nas notícias falsas também pode ter a consequência indesejada de reduzir a credibilidade percebida dos veículos de notícias reais. Há uma grande necessidade de avaliação rigorosa dos diferentes programas de intervenção educacional.
Detecção e intervenção baseadas em plataforma: algoritmos e bots
As plataformas da Internet tornaram-se os facilitadores mais importantes e os principais canais de disseminação de notícias falsas. É barato criar um site com as características de uma organização de notícias profissional. Também tem sido fácil monetizar o conteúdo por meio de anúncios online e divulgação nas redes sociais. A Internet não só fornece um meio para publicar notícias falsas, mas também oferece ferramentas para promover ativamente a sua divulgação.
Cerca de 47% dos americanos em geral relatam obter notícias das redes sociais com frequência ou às vezes, sendo o Facebook, de longe, a fonte dominante (13). As redes sociais são canais importantes para sites de notícias falsas (3). De fato, a Rússia manipulou com sucesso todas as principais plataformas durante as eleições de 2016 nos EUA, de acordo com um depoimento recente no Congresso (7).
Como a internet e as plataformas de mídia social podem ajudar a reduzir a disseminação e o impacto das notícias falsas? O Google, o Facebook e o Twitter são frequentemente mediadores não apenas de nossa relação com a mídia, mas também com nossos amigos e parentes. Geralmente, seu modelo de negócios depende da monetização da atenção por meio da publicidade. Eles usam modelos estatísticos complexos para prever e maximizar o engajamento com o conteúdo (14). Deveria ser possível ajustar esses modelos para aumentar a ênfase na qualidade da informação.
As plataformas poderiam fornecer aos consumidores sinais da qualidade da fonte que poderiam ser incorporados nas classificações algorítmicas do conteúdo. Elas poderiam minimizar a personalização das informações políticas em relação a outros tipos de conteúdo (reduzindo a criação de “câmaras de eco”). Funções que enfatizam o conteúdo atualmente em alta poderiam procurar excluir a atividade de bots das medidas do que está em alta. De maneira mais geral, as plataformas poderiam coibir a disseminação automatizada de conteúdo noticioso por bots e ciborgues (usuários que compartilham automaticamente notícias de um conjunto de fontes, com ou sem lê-las), embora, no futuro previsível, os produtores de bots provavelmente sejam capazes de criar contramedidas eficazes.
As plataformas tentaram cada uma dessas medidas e outras (5, 15). O Facebook anunciou a intenção de mudar seu algoritmo para levar em conta a “qualidade” em seu processo de curadoria de conteúdo. O Twitter anunciou que bloqueou certas contas vinculadas à desinformação russa e informou aos usuários expostos a essas contas que eles podem ter sido enganados. No entanto, as plataformas não forneceram detalhes suficientes para avaliação pela comunidade científica nem submeteram suas conclusões à revisão por pares, tornando-as problemáticas para uso por formuladores de políticas ou pelo público em geral.
Instamos as plataformas a colaborar com acadêmicos independentes na avaliação do alcance da questão das notícias falsas e na concepção e eficácia das intervenções. Há poucas pesquisas focadas em notícias falsas e nenhum sistema abrangente de coleta de dados para fornecer uma compreensão dinâmica de como os sistemas de divulgação de notícias falsas estão evoluindo. É impossível recriar o Google de 2010. O próprio Google não poderia fazer isso mesmo que tivesse o código subjacente, porque os padrões emergem de uma interação complexa entre código, conteúdo e usuários. No entanto, é possível registrar o que o Google de 2018 está fazendo. De maneira mais geral, os pesquisadores precisam realizar uma auditoria rigorosa e contínua de como as principais plataformas filtram as informações.
Existem desafios para a colaboração científica do ponto de vista da indústria e da academia. No entanto, existe uma responsabilidade ética e social, que transcende as forças do mercado, para que as plataformas contribuam com os dados que só elas podem fornecer para a ciência das notícias falsas.
A possível eficácia das políticas baseadas em plataformas apontaria para a regulamentação governamental das plataformas ou para a autorregulação. A regulamentação governamental direta de uma área tão sensível como a notícia acarreta seus próprios riscos, constitucionais e outros. Por exemplo, os reguladores poderiam manter (e, tão importante quanto, ser vistos como mantendo) a imparcialidade na definição, imposição e aplicação de quaisquer requisitos? De modo geral, qualquer intervenção direta do governo ou das plataformas que impeça os usuários de ver o conteúdo levanta preocupações sobre a censura governamental ou corporativa.
Uma alternativa à regulamentação governamental direta seria permitir ações judiciais por danos morais, alegando, por exemplo, difamação por parte daqueles diretamente e concretamente prejudicados pela disseminação de notícias falsas. Na medida em que uma plataforma online auxiliou na disseminação de uma história manifestamente falsa (mas ainda assim persuasiva), pode haver vias para responsabilização consistentes com o direito constitucional vigente, o que, por sua vez, pressionaria as plataformas a intervir com mais regularidade. No contexto dos EUA, no entanto, uma disposição da Lei de Decência nas Comunicações de 1996 oferece imunidade quase total às plataformas por declarações falsas ou passíveis de ação judicial feitas por terceiros. Qualquer mudança nesse regime jurídico levantaria questões espinhosas sobre até que ponto o conteúdo das plataformas (e as decisões de curadoria de conteúdo) deveriam estar sujeitos a questionamentos por parte de pessoas que alegam danos. O “direito ao esquecimento” europeu nos mecanismos de busca está testando essas questões.
Intervenções estruturais geralmente levantam preocupações legítimas sobre o respeito à iniciativa privada e à ação humana. Mas, assim como as empresas de mídia do século XX moldaram as informações às quais os indivíduos eram expostos, os oligopólios da internet, muito mais vastos, já estão moldando a experiência humana em escala global. As questões que se colocam são como esses imensos poderes estão sendo — e devem ser — exercidos e como responsabilizar essas empresas gigantescas.
Agenda Futura
Nosso apelo é promover pesquisas interdisciplinares para reduzir a disseminação de notícias falsas e abordar as patologias subjacentes que elas revelaram. As falhas da mídia norte-americana no início do século XX levaram ao surgimento de normas e práticas jornalísticas que, embora imperfeitas, geralmente nos serviram bem, buscando fornecer informações objetivas e confiáveis. Precisamos redesenhar nosso ecossistema de informação no século XXI. Esse esforço deve ter alcance global, pois muitos países, alguns dos quais nunca desenvolveram um ecossistema de notícias robusto, enfrentam desafios em torno de notícias falsas e reais que são mais agudos do que nos Estados Unidos. De forma mais ampla, precisamos responder a uma pergunta fundamental: como podemos criar um ecossistema e uma cultura de notícias que valorize e promova a verdade?
Agradecimentos
Agradecemos o apoio do Shorenstein Center da Harvard Kennedy School e do NULab for Texts, Maps, and Networks da Northeastern University. D.M.J.L. agradece o apoio do Conselho de Pesquisa Econômica e Social ES/N012283/1. D.M.J.L. e M.A.B. contribuíram igualmente para este artigo. Y.B. faz parte do conselho consultivo da Open Science Foundation. C.R.S. prestou consultoria para o Facebook. K.M.G. agradece o apoio da National Endowment for the Humanities.
Notas e referências
H. Allcott, M. Gentzkow, J. Econ. Perspect. 31, 211 (2017).
O. Varol et al., in Proceedings of the 11th AAAI Conference on Web and Social Media (Association for the Advancement of Artificial Intelligence, Montreal, 2017), pp. 280–289.
E. Bakshy et al., Science 348, 1130 (2015).
Autor: David M. J. Lazer, Matthew A. Baum, Yochai Benkler, Adam J. Berinsky, Kelly M. Greenhill, Filippo Menczer, Miriam J. Metzger, Brendan Nyhan, Gordon Pennycook, David Rothschild, Michael Schudson, Steven A. Sloman, Cass R. Sunstein, Emily A. Thorson, Duncan J. Watts, and Jonathan L. Zittrain
Fonte: Science
Artigo Original: http://bit.ly/4eF2n6w
