Apenas uma pequena quantidade de notícias falsas é necessária para interromper qualquer debate ou discussão sobre um assunto, de acordo com pesquisa publicada hoje em PLOS ONE .

Mas existe uma maneira de desencorajar aqueles que espalham notícias falsas, e até mesmo para eliminá-lo completamente.

A pesquisa é experimental, com base em modelagem e simulações, mas pelo menos mostra que é possível conter a disseminação da desinformação.

O surgimento de 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 das "notícias falsas" se tornou um flagelo e é explorada para ganho pessoal ou político.

Mídia social, projetado para incentivar os usuários a contribuir e compartilhar conteúdo, tornou-se o grande facilitador da divulgação de notícias falsas.

De nações se intrometendo na política de democracias e partidos políticos tentando manipular a opinião pública, para 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 compreender os mecanismos mais fundamentais que determinam o comportamento das notícias falsas nas 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 sobre sua capacidade de infestar uma população.

No mundo real, os custos podem ser externos, como multas, penalidades, exclusões, despesas na criação e distribuição de falsificações; ou podem ser internos, tais como sentimentos de perda ou constrangimento devido a ser ridicularizado ou envergonhado.

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

Ao contrário do trabalho anterior nesta área, fizemos alguns desses robôs de software um pouco tortuosos, adicionando código que permitia que eles enganassem uns aos outros. A vítima de tal engano fica confusa sobre a intenção do jogador adversário, ou convencido de que o jogador adversário é um "mocinho" desinteressadamente cooperativo.

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

Quantas notícias falsas 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 os comportamentos cooperativos na população simulada.

No caso extremo de enganos gratuitos - em que os produtores de notícias falsas não são impedidos - os comportamentos cooperativos desapareceram por completo. Somente onde o custo dos enganos era maior do 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 dos enganos. Se o custo fosse alto o suficiente, enganadores não podiam sobreviver na população.

Aplicando isso à divulgação de notícias falsas, custos muito elevados levarão à sua extinção.

Do experimento ao mundo real

O que esses resultados experimentais nos dizem sobre o mundo real da distribuição de notícias falsas na mídia social e de massa?

O primeiro resultado, e provavelmente o mais importante, é que poucas notícias falsas são necessárias para criar confusão na população, e evitar a formação de consenso que é fundamental para debates públicos. Se as vítimas estão confusas, ou acredite em falsidades, é imaterial. É sua capacidade de chegar a um consenso que é interrompida.

Nossa modelagem se concentrou em pequenos grupos de influenciadores que debatem ativamente as questões. Onde os influenciadores não podem concordar, os seguidores, por sua vez, não podem se alinhar a um consenso. Esta 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 atribuir um alto custo à produção, mas, especialmente, a distribuição de notícias falsas pode provar ser a ferramenta mais eficaz de que dispomos para derrotar sua disseminação. Um alto investimento social para aumentar esses custos vale a pena, porque os efeitos das notícias falsas são muito perturbadores.

Quebrando a corrente

A pesquisa da guerra de informação, há mais de uma década, descobriu que a entrega por procuração era um grande multiplicador na distribuição de propaganda tóxica.

Por exemplo, os meios de comunicação de massa distribuindo imagens violentas e filmagens produzidas por terroristas agiam como representantes dos terroristas que produziam a propaganda, se eles sabiam disso ou não.

Os usuários de mídia social que compartilham notícias falsas também estão agindo como representantes dos produtores de notícias falsas. Esses usuários costumam ser considerados vítimas de notícias falsas - o que geralmente acontece - mas, sempre que compartilham notícias falsas, eles se tornam participantes do engano do produtor de notícias falsas.

Atribuir um custo à distribuição de notícias falsas nas redes sociais não é simples. A saída informal de pôsteres habituais de notícias falsas é uma opção, o 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 falsas por tecnologia de aprendizado de máquina ou verificadores de fatos de terceiros, e diz que teve alguns sucessos recentes.

Mas ambas as ideias esbarram no problema mais complicado de determinar exatamente o que é ou não uma notícia falsa. Fatos desagradáveis ​​são freqüentemente rotulados como "notícias falsas".

A confiabilidade e a objetividade dos verificadores de fatos podem variar amplamente - verdades fundamentais são frequentemente obscurecidas por preconceitos, e limitações na compreensão.

Neste momento, ao contrário do que afirmam 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 sobre nós, humanos.

Todos nós podemos ajudar simplesmente pensando um pouco antes de gostar, compartilhar ou retuitar qualquer informação nas redes sociais. Faça algumas pesquisas para ver se as informações são verdadeiras ou falsas.

O controle de pragas é uma prática estabelecida em ecossistemas biológicos, e está claramente atrasado para o ecossistema de informações.

Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.