Como as notícias falsas (fake news) se espalham online

A disseminação de desinformação nas mídias sociais é um fenômeno alarmante que os cientistas ainda não entendem completamente. Embora os dados mostrem que falsas alegações estão aumentando no mundo online, a maioria dos estudos analisou pequenas amostras ou apenas a disseminação de notícias falsas individualizadas.

O professor Sinan Aral, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, nos Estados Unidos, juntamente com seus colegas, Soroush Vosuughi e Deb Roy, resolveram analisar o potencial da disseminação de informações tanto verdadeiras quanto falsas (fake news) no Twitter, desde a criação do microblog em 2006 até o ano de 2017.

Cadeias de informações

Para começar, os cientistas reuniram aproximadamente 126 mil “cascatas de tweets” (cadeias ininterruptas de retweets de origem comum e singular) envolvendo informações espalhadas por 3 milhões de pessoas, mais de 4,5 milhões de vezes.

O resultado foi considerado perturbador pelos pesquisadores: segundo eles, as notícias falsas se espalham mais rápido do que verdadeiras, e de forma significativa. O trabalho elaborado pela equipe foi publicado na revista Science.

Como o trabalho foi feito

Os pesquisadores iniciaram o trabalho identificando centenas de notícias falsas e verdadeiras, usando informações de seis sites independentes de verificação de fatos (fact-checking). Essas organizações exibiram uma concordância considerável (entre 95 e 98%) sobre a veracidade ou falsidade dessas informações.

Em seguida, eles pesquisaram no Twitter as menções dessas notícias, seguindo a atividade de compartilhamento para os tweets de “origem” (a primeira menção de uma informação no Twitter), rastreando todas as “cascatas” de retweets de cada um dos tweets de origem. Depois, os cientistas analisaram como eles se espalharam online.

Resultados assombrosos

Para todas as categorias de informação – política, entretenimento, negócios, e assim por diante –, os pesquisadores descobriram que as notícias falsas têm um alcance muito maior e se espalham mais rápido e de forma mais ampla do que as verdadeiras.

Segundo Aral e sua equipe, as notícias falsas são 70% mais propensas a serem retwitadas, mesmo quando é verificado o tempo de existência da conta de origem, o nível de atividade, o número de seguidores e seguidos, e se o Twitter confirmou a conta como genuína. Além disso, informações políticas falsas se alastram mais rapidamente que qualquer outro tipo de notícia.

Robôs? Que robôs?

Para a surpresa dos cientistas, os usuários que espalharam notícias falsas tinham, na média, menos seguidores e seguidos, eram menos ativos, passavam menos tempo no microblog e tinham menos contas verificadas contra aqueles que espalharam notícias verdadeiras.

E apesar das preocupações sobre o papel dos robôs automatizados na disseminação de notícias falsas, eles descobriram que o comportamento humano contribuiu mais para a disseminação das informações do que os bots. Usando algoritmos de detecção de bot já existentes, os pesquisadores descobriram que os bots aceleraram a disseminação de notícias verdadeiras aproximadamente na mesma proporção que aceleraram a disseminação de notícias falsas, sugerindo que informações falsas se espalham mais do que as verdadeiras como resultado da atividade humana.

Qual é a explicação?

O que motiva as pessoas a espalharem notícias falsas com mais intensidade que as verdadeiras? Uma explicação é o “fator novidade”. Para os pesquisadores, o ineditismo das notícias falsas talvez atraia mais a atenção humana, encorajando o compartilhamento e conferindo certo status aos participantes, que parecem mais "informados".

A análise dos cientistas parece confirmar essa hipótese. Usando métodos computadorizados para inferir conteúdo emocional a partir do uso de palavras, eles descobriram que as notícias falsas inspiraram mais respostas no Twitter expressando surpresa do que notícias verdadeiras. A verdade, por outro lado, inspirou mais alegria e confiança. Tais emoções podem esclarecer o que inspira as pessoas a compartilhar notícias falsas.