Saiba como você pode ajudar a impedir a disseminação de 'notícias falsas'

Publicado por: Editor
07/02/2022 04:18 PM
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Cortesia Editorial Shutterstock
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Apenas uma pequena quantidade de notícias falsas é necessária para interromper qualquer debate ou discussão sobre um assunto, de acordo com pesquisa publicada no PLOS ONE .

 

Mas há uma maneira de desencorajar aqueles que espalham notícias falsas e até de acabar com isso completamente.

 

A pesquisa é experimental, baseada em modelagem e simulações, mas pelo menos mostra que é possível combater a disseminação de desinformação.

 

A ascensão das notícias falsas

A disseminação de informações maliciosas e falsas atormenta as sociedades humanas há séculos .

 

Nesta era de conectividade digital global instantânea, a atual encarnação de “ notícias falsas ” tornou-se um flagelo e é explorada para ganho pessoal ou político .

 

As redes sociais, projetadas para incentivar os usuários a contribuir e compartilhar conteúdo, tornaram-se o grande facilitador da disseminação de notícias falsas.

 

De nações que se intrometem na política das democracias e partidos políticos que tentam manipular a opinião pública, a uma indústria de “notícias falsas” centrada no lucro , todos exploraram essa disseminação para obter ganhos, semeando confusão e discórdia nas populações vítimas que visam.

 

O jogo de simulação

Fizemos alguns experimentos com o objetivo de entender os mecanismos mais fundamentais que determinam o comportamento de notícias falsas em populações.

 

Estávamos especialmente interessados ​​em duas questões:

  1. quanto impacto as notícias falsas podem ter na formação de consenso em uma população
  2. o impacto do custo de distribuição de notícias falsas em sua capacidade de infestar uma população.

 

No mundo real, os custos podem ser externos, como multas, penalidades, exclusões, gastos na criação e distribuição de falsificações; ou podem ser internos, como sentimentos de perda ou constrangimento por serem ridicularizados ou envergonhados.

 

A ferramenta que usamos foi uma simulação evolutiva, na qual robôs de software simples em uma população interagem, jogando o conhecido jogo Dilema do Prisioneiro . Basicamente, um prisioneiro que trai o outro ganha muito, enquanto o traído perde mal, enquanto ambos ganham apenas modestamente se cooperarem e sofrem igualmente se traírem um ao outro.

 

 

Ao contrário do trabalho anterior nesta área, tornamos alguns desses robôs de software um pouco desonestos, adicionando código que permitia que eles enganassem uns aos outros. A vítima de tal decepção fica confusa sobre a intenção do jogador adversário, ou convencida de que o jogador adversário é um “bom rapaz” cooperativo e altruísta.

 

Nosso código fez uso de nosso trabalho na modelagem teórica da informação de enganos , permitindo que enganos conhecidos fossem mapeados em modelos de teoria dos jogos. Cada enganador na simulação incorreu em um custo quando enganou, que foi então subtraído da recompensa que ganhou no jogo do dilema do prisioneiro.

 

Quanta fake news para atrapalhar o consenso?

Descobrimos que mesmo uma porcentagem muito pequena de jogadores enganadores na população – em nossas simulações menos de 1% – poderia perturbar catastroficamente comportamentos cooperativos na população simulada.

 

No caso extremo de enganos gratuitos – onde os produtores de notícias falsas não são impedidos – os comportamentos cooperativos desapareceram completamente. Somente onde o custo das decepções foi maior que zero, a cooperação sobreviveu. Onde os custos eram muito altos, a cooperação realmente prospera.

 

Também descobrimos que, para todas as simulações, a capacidade de enganar os jogadores para sobreviver dependia muito do custo das decepções. Se o custo fosse alto o suficiente, os enganadores não poderiam sobreviver na população.

 

Aplicando isso à disseminação de notícias falsas, custos muito altos levarão à sua extinção.

 

Da experiência ao mundo real

O que esses resultados experimentais nos dizem sobre o mundo real da distribuição de notícias falsas nas mídias sociais e de massa?

 

O primeiro e sem dúvida mais importante resultado é que muito poucas notícias falsas são necessárias para criar caos em uma população e impedir a formação de consenso que é fundamental para os debates públicos. Se as vítimas estão confusas ou acreditam em falsidades, é irrelevante. É sua capacidade de chegar a um consenso que é interrompida.

 

Nossa modelagem se concentrou em pequenos grupos de influenciadores que debatem ativamente questões. Onde os influenciadores não podem concordar, os seguidores, por sua vez, não podem se alinhar a um consenso. Essa é uma das razões pelas quais as notícias falsas são tão destrutivas para as sociedades democráticas.

 

O segundo resultado de interesse mais amplo é que atrelar um alto custo à produção, mas principalmente a distribuição de notícias falsas, pode vir a ser a ferramenta mais eficaz de que dispomos para derrotar sua disseminação. Vale a pena um alto investimento social para aumentar esses custos, porque os efeitos das notícias falsas são muito perturbadores.

 

Quebrando a cadeia

Pesquisas de guerra de informação há mais de uma década descobriram que a entrega de proxy era um grande multiplicador na distribuição de propaganda tóxica.

 

Por exemplo, os meios de comunicação de massa que distribuem imagens violentas e filmagens produzidas por terroristas estavam agindo como representantes dos terroristas que produziam a propaganda, quer eles soubessem ou não.

 

Os usuários de mídia social que compartilham notícias falsas também atuam como representantes dos produtores de notícias falsas. Esses usuários geralmente são considerados vítimas de notícias falsas – o que geralmente são – mas toda vez que compartilham notícias falsas, tornam-se participantes do engano do produtor de notícias falsas.

 

Anexar um custo à distribuição de notícias falsas nas mídias sociais não é simples. A divulgação informal dos habituais cartazes de notícias falsas é uma opção, que está de acordo com a psicologia evolutiva da detecção de trapaceiros .

 

Organizações de mídia social como o Facebook dizem que estão tentando ser mais proativas na detecção de notícias falsas e notícias falsas, seja por tecnologia de aprendizado de máquina ou verificadores de fatos de terceiros, e diz que teve alguns sucessos recentes .

 

Mas essas duas idéias se deparam com o problema mais complicado de determinar exatamente o que é ou não é uma notícia falsa . Fatos desagradáveis ​​são muitas vezes rotulados como “notícias falsas”.

 

A confiabilidade e a objetividade dos verificadores de fatos podem variar muito – as verdades básicas são muitas vezes obscurecidas por preconceitos e limitações na compreensão.

 

Neste momento, ao contrário das alegações de alguns provedores de mídia social, a IA não está à altura da tarefa de encontrar e eliminar notícias falsas, o que coloca o ônus de volta em nós, humanos.

 

Todos nós podemos ajudar simplesmente pensando um pouco antes de curtir, compartilhar ou retweetar qualquer informação nas redes sociais. Talvez faça algumas verificações de pesquisa para ver se a informação é verdadeira ou falsa.

 

O controle de pragas é uma prática estabelecida em ecossistemas biológicos e está claramente atrasada para o ecossistema de informação.

 

Por 

  1. Professor de Ciência da Computação, Monash University

  2. Leitor em Ciência da Computação, Monash University

Originalmente publicado por: The Conversation

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