O TikTok é uma das cinco principais plataformas de mídia social do mundo este ano.
No Sudeste Asiático no ano passado, 198 milhões de pessoas, cerca de 29% da população da região, usaram o TikTok. Não é exagero dizer que a plataforma se tornou um dos mercados de ideias e opiniões da população da região.

Como outros estudiosos interessados, minha equipe de pesquisa também ficou intrigada em investigar o TikTok. Especificamente, queríamos ver como as informações, incluindo desinformação política e desinformação, fluem na plataforma. A distinção entre as duas formas de informação falsa é que a desinformação é intencionalmente enganosa e maliciosa.

Durante nossa pesquisa de oito meses, descobrimos que rastrear desinformação política e desinformação no TikTok é bastante desafiador. Isso ocorreu apesar do fato de a plataforma ter lançado um programa de verificação de fatos em 2020 em parceria com organizações independentes de verificação de fatos que "ajudariam a revisar e avaliar a precisão do conteúdo" na plataforma.

Sob este programa, o TikTok apresenta possíveis informações erradas a seus parceiros. Pode incluir vídeos sinalizados por usuários do TikTok por desinformação, ou aqueles relacionados ao COVID-19 ou outros tópicos "sobre os quais a disseminação de informações enganosas é comum".

No entanto, ainda encontramos dificuldades para rastrear desinformação e desinformação na plataforma, como checagem de conteúdo audiovisual e identificação de idiomas e termos estrangeiros.

Conteúdo audiovisual de verificação de fatos

É difícil verificar o conteúdo audiovisual no TikTok.

Para rastrear efetivamente a desinformação/desinformação, todo o conteúdo deve ser observado com atenção e entendido com base no contexto local. Para garantir a avaliação correta, isso exigiu longas horas de observação humana e análise de vídeo (observação da linguagem, pistas não verbais, termos, imagens, texto e legendas).

É por isso que os verificadores de fatos em todo o mundo confiam na participação do público para relatar conteúdo enganoso, além de ter os verificadores de fatos humanos se concentrando em verificar principalmente o conteúdo viral.

A tecnologia de IA pode ajudar a verificar algumas dessas postagens. No entanto, o conteúdo audiovisual de verificação de fatos ainda depende muito da avaliação humana para precisão.

Até o momento, o conteúdo audiovisual é sem dúvida um dos formatos mais desafiadores para checagem de fatos em todo o mundo. Outras plataformas de mídia social enfrentam o mesmo desafio.

Em nossa pesquisa, descobrimos que grande parte do conteúdo monitorado não continha reivindicações verificáveis. Isso significava que não poderia ser objetivamente corroborado, ou desmascarado e marcado como desinformação.

Para determinar quais vídeos ou comentários continham reivindicações imprecisas, desenvolvemos uma estrutura de desinformação com base nos critérios para determinar declarações verificáveis ​​usadas por VERA Files nas Filipinas e Tirto.id na Indonésia. Ambas as organizações são signatárias da Rede Internacional de Verificação de Fatos do Poynter.

Também consideramos a lista de 10 pontos de alertas e dicas na identificação de informações erradas fornecidas por Colleen Sinclair, professora associada de psicologia clínica da Universidade Estadual do Mississippi.

Usando essa estrutura de desinformação, descobrimos que a maioria dos vídeos e comentários correspondentes monitorados continham meras declarações subjetivas (opinião, apelos à ação, especulação) ou eram difíceis de verificar devido à falta de viabilidade.

Os exemplos incluíram comentários sobre a controversa nova lei trabalhista da Indonésia, conhecida como Lei Omnibus, debates sobre a inadequação de piadas de estupro nas escolas que iniciaram o movimento #MakeSchoolASaferPlace na Malásia, argumentos em torno de políticas governamentais ruins na Malásia em meio ao COVID-19, que iniciaram outra campanha online #kerajaangagal , e a Lei Antiterrorista das Filipinas. Esses comentários foram considerados não verificáveis, uma vez que foram motivados emocionalmente e baseados nas opiniões dos usuários sobre os problemas. Portanto, eles não podem ser marcados como contendo ou possivelmente contendo desinformação/desinformação.

Essas descobertas poderiam ser diferentes se criadores de conteúdo e comentaristas de vídeo integrassem declarações de fatos ou "reivindicações viáveis" que pudéssemos cruzar com fontes confiáveis ​​e autorizadas.

Identificando diversos idiomas, gírias e jargões no TikTok

Alguns verificadores de fatos e pesquisadores notaram anteriormente que diversos idiomas e dialetos na região dificultaram a verificação de fatos para as agências locais.

Neste estudo, também descobrimos que a gíria dificulta o rastreamento de desinformação/desinformação política no TikTok, mesmo quando analisamos o conteúdo enviado em nossa língua materna.

Fatores como lacunas geracionais e falta de conhecimento de gírias e jargões da moda usados ​​por criadores de conteúdo e usuários não devem ser subestimados na verificação de conteúdo na plataforma. Sem dúvida, isso também será um problema para os mecanismos de verificação de fatos orientados por IA.

Difícil para todos

Durante nossa pesquisa, percebemos que rastrear informações erradas na plataforma pode ser um pouco mais desafiador para a equipe de pesquisa e pessoas comuns.

A menos que você seja um cientista de dados com a capacidade de codificar a API Python para coletar dados, a extração de dados no TikTok exigiria trabalho manual.

Para este projeto, nossa equipe optou pelo último, considerando que a maioria de nossos membros não estava equipada com habilidades em ciência de dados. Rastreamos informações erradas na plataforma mapeando manualmente hashtags relevantes por meio da função de pesquisa do TikTok.

Uma desvantagem que observamos no uso dessa estratégia é que ela pode ser demorada devido às limitações da função de busca.

Por um lado, a guia Descobrir do TikTok permite que os usuários classifiquem os resultados apenas de acordo com a relevância e/ou o número total de curtidas. Eles não podem classificar os resultados pelo número total de visualizações, compartilhamentos e/ou comentários.

Também permite filtrar os resultados por data de upload, mas apenas para os últimos seis meses. Isso dificulta a busca por dados mais antigos, como no nosso caso.

Como tal, tivemos que vasculhar manualmente as entradas para encontrar vídeos relevantes com mais visualizações ou maior número de engajamentos enviados dentro do período de monitoramento escolhido.

Isso tornou o processo bastante avassalador, especialmente para as hashtags que renderam milhares (ou mais) de vídeos do TikTok.

O TikTok deve estar pensando em melhorar sua plataforma para permitir que os usuários filtrem e classifiquem vídeos nos resultados de pesquisa. Especificamente, eles devem ser capazes de classificar por número de visualizações e/ou engajamentos e data de upload personalizada. Indivíduos interessados ​​e verificadores de fatos seriam capazes de rastrear desinformação/desinformação política com mais eficiência.

Isso ajudaria o TikTok a ficar menos poluído com informações falsas, pois mais pessoas teriam os meios para monitorar a desinformação de forma eficiente. Isso poderia complementar os esforços existentes da própria equipe de verificação de fatos do TikTok.