Tela do politoscópio mostrando contas do Twitter que comentaram sobre o escândalo Penelopegate. Quanto mais vermelha uma conta, quanto mais tweets postar neste tópico. Crédito:CNRS / ISC-PIF - Chavalarias D, Gaumont N, Panahi M. 2018.
Pesquisadores do CNRS e EHESS analisaram quase 60 milhões de tweets políticos postados durante a eleição presidencial de 2017 na França. Eles observaram que notícias falsas sinalizadas pelo site de checagem de fatos Le Monde Decodex representavam apenas 0,1 por cento de todo o conteúdo do Twitter, e que 73 por cento das informações falsas foram espalhadas por duas comunidades políticas. Suas descobertas são publicadas em PLOS ONE (19 de setembro, 2018).
A mídia social se tornou uma importante ferramenta de comunicação para os partidos políticos durante as campanhas eleitorais. Para a eleição presidencial francesa de 2017, uma equipa de investigadores do Institut des Systèmes Complexes (CNRS) e do Centro de Análise Social e Matemática (CNRS / EHESS) liderada por David Chavalarias desenvolveu o Politoscópio, uma ferramenta que permite a análise em tempo real da atividade das comunidades políticas e a circulação de informações na rede Twitter.
A equipe usou o Politoscope para rastrear as interações entre 2,4 milhões de contas do Twitter durante o período da campanha (junho de 2016 a maio de 2017). Essas contas geraram 60 milhões de Tweets com temas políticos. Os pesquisadores primeiro demonstraram que era possível identificar as comunidades políticas com extrema precisão e estudar seu desenvolvimento em tempo real. Por exemplo, eles monitoraram a distância percorrida por uma parte do campo pró-Sarkozy em relação à comunidade de Fillon alguns dias antes do escândalo de Penelopegate.
A equipe arrecadou apenas 5, 000 tweets (ou seja, 0,081 por cento de todos os considerados) com links para conteúdo identificado como notícia falsa pelos verificadores de fatos do Le Monde Décodeur. Portanto, os pesquisadores não detectaram um tsunami de notícias falsas no Twitter, "embora eles acreditem que esses números são subestimados.
Tela do politoscópio mostrando o cenário político três meses antes do primeiro turno de votação da eleição presidencial (parte superior) e ao longo de 2017 (parte inferior). As comunidades políticas são diferenciadas pela cor. Os nós de contas do Twitter associados aos principais candidatos presidenciais foram rotulados. Usando o mapa de afiliações políticas como base, contas que espalham notícias falsas são destacadas em amarelo, enquanto aqueles que desmascaram tais informações falsas são pintados de verde. Crédito:CNRS / ISC-PIF - Chavalarias D, Gaumont N, Panahi M. 2018.
Baseando sua investigação na lista de notícias falsas do Le Monde e nas observações dos 200, 000 contas do Twitter afiliadas a comunidades políticas, A equipe de Chavalarias estudou o papel dessas comunidades na disseminação de informações falsas e até que ponto essas notícias falsas ganharam espaço entre os 2 milhões de contas - chamadas coletivamente de "mar" - que não estavam vinculadas a uma comunidade política, mas que postou tweets políticos com frequência variável.
De acordo com as análises dos pesquisadores, 50,75 por cento das notícias falsas foram tuitadas pela comunidade Fillon; e 22,21 por cento, pela comunidade Le Pen. Esses dois grupos, portanto, eram responsáveis pela grande maioria das notícias falsas que circulavam na rede do Twitter. Também deve ser notado que apenas 18,9 por cento das notícias falsas foram espalhadas por usuários do Twitter no "mar, "embora esses mesmos usuários tenham produzido 43% dos 60 milhões de Tweets coletados.
Este estudo não fez distinção entre relatos oficialmente afiliados a uma comunidade e os de militantes ou "trolls" que potencialmente procuram influenciar uma comunidade alvo por meio de suas interações com ela. Mas, ao analisar o fenômeno das notícias falsas, oferece uma melhor compreensão dos mecanismos e desafios em questão.
