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Como um modelo computacional quer ajudar no combate às fake news

·2 min de leitura

Pesquisadores da Universidade Tufts, nos EUA, desenvolveram um novo modelo computacional capaz de identificar como notícias falsas e a desinformação se espalham na vida real. Além de explicar a forma de disseminação, o sistema sugere contramedidas para combater as fake news.

A ideia é fornecer dados importantes que possam contribuir para a proteção de pessoas expostas ao atual cenário de propagação de informações enganosas nas redes sociais, com potencial para ameaçar a saúde pública, interferir em processos democráticos ou induzir indivíduos a cometer atos criminosos.

“Nossa sociedade tem lutado com crenças generalizadas em conspirações, crescente polarização política e desconfiança em descobertas científicas. Esse modelo computacional pode nos ajudar a entender como a desinformação e as teorias da conspiração são espalhadas, criando estratégias para combatê-las”, explica o estudante de ciência da computação Nicholas Rabb, autor principal do estudo.

Crenças individuais

Para tornar o sistema mais preciso, os cientistas basearam o modelo no princípio de que as crenças preexistentes podem influenciar a aceitação de novas informações. Como exemplo, eles observaram que pacientes que morreram de covid-19 se apegaram à crença de que a doença não existia.

Gráfico de como a desinformação se espalha na rede (Imagem: Reprodução/Tufts University)
Gráfico de como a desinformação se espalha na rede (Imagem: Reprodução/Tufts University)

Eles então treinaram o modelo, atribuindo uma “crença” representada por números que variavam de 0 a 6, a cada indivíduo em uma rede social artificial. Zero demonstrava forte descrença e 6 forte crença nas informações, independentemente do assunto analisado.

“O modelo cria uma extensa rede de indivíduos virtuais, bem como fontes institucionais fictícias que originam grande parte das informações que se propagam pela rede. Na vida real, esses podem ser meios de comunicação, igrejas, governos e influenciadores sociais”, acrescenta Rabb.

Fatores externos

Os cientistas também analisaram como o número de contatos que propagam informações, a pressão de amigos e familiares ou o nível de confiança em uma determinada fonte, podem influenciar na maneira como as pessoas atualizam e disseminam suas crenças e valores nas redes sociais.

Comparações de resultados de contágio cognitivo linear: crédulo, normal e teimoso (Imagem: Reprodução/Tufts University)
Comparações de resultados de contágio cognitivo linear: crédulo, normal e teimoso (Imagem: Reprodução/Tufts University)

Embora o modelo atual sugira que as crenças podem mudar apenas de forma incremental, outros cenários podem ser modelados para causar uma mudança maior nas crenças individuais. Com o tempo, esse modelo pode se tornar mais complexo para refletir com precisão o que está causando o compartilhamento de qualquer tipo de desinformação.

“Futuras melhorias no modelo levarão em conta novos conhecimentos da ciência e da psicologia da rede, comparando os resultados obtidos com pesquisas de opinião do mundo real. Está claro que a simples transmissão de informações factuais pode não ser suficiente para causar impacto na mentalidade do público, particularmente entre aqueles que estão presos a um sistema de crenças que não é baseado em fatos”, encerra Rabb.

Fonte: Canaltech

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