Propaganda e outras formas de "notícias lixo" no Twitter correram com mais força em uma dúzia de Estados com eleitorado dividido do que no país como um todo nos dias imediatamente antes e depois da eleição presidencial de 2016, sugerindo que havia um esforço coordenado dirigido aos eleitores mais decisivos, relataram na quinta-feira (28) pesquisadores da Universidade de Oxford (Reino Unido).
Os volumes de informação de baixa qualidade no Twitter —grande parte dela distribuída por "bots" e "trolls" online trabalhando em benefício de atores políticos invisíveis— foram extremamente fortes em todos os EUA, disseram os pesquisadores do Projeto de Propaganda Computacional de Oxford.
Eles descobriram que reportagens falsas, enganosas e altamente partidárias foram compartilhadas no Twitter pelo menos com a mesma frequência que as notícias divulgadas por organizações profissionais.
Mas em 12 Estados mais disputados, entre eles New Hampshire, Virgínia e Flórida, a quantidade do que eles chamaram de "notícias lixo" superou a de organizações noticiosas profissionais, levando os pesquisadores a concluir que os que promovem a desinformação abordaram o trabalho com um enfoque geográfico, na esperança de ter máximo impacto no resultado da votação.
Os pesquisadores definiram as notícias lixo como "propaganda e notícias e informação políticas radicais, hiperpartidárias ou conspiratórias".
Os pesquisadores também classificaram reportagens da Rússia e as do WikiLeaks —que publicou postagens embaraçosas sobre a candidata democrata, Hillary Clinton, baseadas em uma invasão do e-mail do presidente de sua campanha— como "conteúdo político polarizante" para os fins da análise.
| Timothy A. Clary- 26.set.2016/AFP | ||
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| Donald Trump e Hillary Clinton após o primeiro debate da campanha presidencial |
"A distribuição de conteúdo lixo, conspiratório e polarizante pelo país não foi igual", disse Philip Howard, um professor de Oxford que é coautor do relatório. "Alguns Estados receberam mais que outros."
O Twitter proíbe muitos tipos de "bots" e ampliou seus esforços para combater o problema após anos em que pesquisadores independentes documentaram a proliferação de contas falsas e automatizadas.
A companhia, que forneceu antecipadamente cópias do relatório dos pesquisadores, queixou-se dos limites da pesquisa conduzida usando conjuntos publicamente disponíveis de tuítes, como foi a de Oxford, através de uma função chamada API de busca no Twitter.
"A pesquisa conduzida por terceiros por meio de nosso API de busca sobre o impacto de bots e desinformação no Twitter é quase sempre imprecisa e metodologicamente falha", disse o Twitter.
A empresa também comentou que o relatório não foi revisto por pares acadêmicos antes da publicação.
Howard reconheceu que o relatório não foi revisado por pares, dizendo: "Isto é um documento de trabalho, mas se baseia em um corpo de trabalho empiricamente vasto: nossos próprios estudos de cinco eleições somente no último ano e estudos de caso de mais de 26 países; pesquisas de outras pessoas sobre o uso do Twitter e das redes sociais. Admito que eles têm melhores dados que não compartilham por meio de seu API, e apreciariam a oportunidade de ter melhor resolução de tudo isso. É improvável que a conclusão mudasse".
Howard e seus colegas e coautores, Bence Kollanyi e Lisa-Maria Neuderg, do Instituto de Internet em Oxford, disseram que grande parte da propaganda compartilhada no Twitter teve origem entre bots e trolls.
Os bots são programas de computador que publicam informação automaticamente nas redes sociais, muitas vezes para impor ideias e narrativas programadas por seus criadores.
Os trolls, em contraste, são usuários humanos que publicam frequentemente nas redes sociais, às vezes usando identidades falsas, para moldar a conversa online, muitas vezes em troca de pagamento.
O uso de bots e trolls na eleição presidencial de 2016 se tornou um motivo de preocupação nacional, especialmente depois que o Facebook revelou que 470 contas e páginas administradas por uma famosa fazenda de trolls russa, a Agência de Pesquisa da Internet, comprou mais de 3.000 anúncios durante a temporada eleitoral.
Muitos pesquisadores independentes mapearam como a informação flui cada vez mais entre plataformas como Twitter, Facebook e YouTube, cada qual ampliando e às vezes manipulando informação que aparece em outras plataformas.
Legisladores e investigadores do Capitólio forçaram as companhias de tecnologia a revelar o que elas sabem sobre a utilização de propaganda e desinformação em suas plataformas durante a campanha.
Howard disse que as notícias lixo são originárias de três fontes principais que o grupo de Oxford vem rastreando: agentes russos, apoiadores de Trump e ativistas da direita alternativa, grupo que inclui racistas, antissemitas e outros que criticam a "correção política".
"Esses três tipos de organização compartilham muito conteúdo e promovem muito conteúdo entre si", disse Howard. "Elas trabalharam em concerto, com os mesmos fins, sendo o objetivo polarizar coisas nos Estados indecisos."
O estudo usou uma amostra de tuítes emitidos entre 1º e 11 de novembro, usando o API do Twitter, que contém até 1% de todos os tuítes.
Os pesquisadores reduziram ainda mais essa amostra, estudando um subconjunto de tuítes que, por meio de palavras-chaves ou hashtags, pareciam ter conteúdo político e também incluíam algum indicador da localização do dono da conta.
Os pesquisadores então classificaram os links do Twitter resultantes com base em se eram originários de organizações de notícias profissionais, partidos políticos ou alguma fonte de "notícias lixo". A amostra geral incluía 781.087 ligações.
O relatório identificou 16 Estados mais decisivos. Destes, disseram os pesquisadores, 12 receberam fluxos acima do normal de propaganda e outras informações de baixa qualidade perto da eleição: Ohio, Geórgia, Pensilvânia, Colorado, Carolina do Norte, Nevada, Michigan, Missouri e Arizona, juntamente com Virgínia, New Hampshire e Flórida.
Quatro Estados de grande disputa —Iowa, Minnesota, Maine e Wisconsin— receberam menos informação de baixa qualidade no Twitter do que o país como um todo.
Tradução de LUIZ ROBERTO MENDES GONÇALVES