p Você gostaria de livrar a Internet de notícias políticas falsas e desinformação? Em seguida, considere usar - sim - crowdsourcing. p Isso mesmo. Um novo estudo com a coautoria de um professor do MIT mostra que julgamentos de crowdsourcing sobre a qualidade das fontes de notícias podem efetivamente marginalizar notícias falsas e outros tipos de desinformação online.

p "O que descobrimos é que, embora existam discordâncias reais entre democratas e republicanos em relação aos principais meios de comunicação, basicamente todos - democratas, Republicanos, e verificadores de fatos profissionais - concordam que os sites falsos e hiperpartidários não são confiáveis, "diz David Rand, um acadêmico do MIT e co-autor de um novo artigo detalhando os resultados do estudo.

p De fato, usando duas pesquisas de opinião pública para avaliar 60 fontes de notícias, os pesquisadores descobriram que os democratas confiavam nos meios de comunicação convencionais mais do que os republicanos - com exceção da Fox News, no qual os republicanos confiavam muito mais do que os democratas. Mas quando se trata de sites menos conhecidos que vendem informações falsas, bem como sites políticos "hiperpartidários" (os pesquisadores incluem Breitbart e Daily Kos nesta categoria), tanto democratas quanto republicanos mostram um desprezo semelhante por essas fontes. Os níveis de confiança para esses sites alternativos foram baixos em geral. Por exemplo, em uma pesquisa, quando os entrevistados foram solicitados a dar uma classificação de confiança de 1 a 5 para os meios de comunicação, o resultado foi que os sites hiperpartidários receberam uma classificação de confiança de apenas 1,8 de republicanos e democratas; sites de notícias falsas receberam uma classificação de confiança de apenas 1,7 dos republicanos e 1,9 dos democratas. Por contraste, os principais meios de comunicação receberam uma classificação de confiança de 2,9 dos democratas, mas apenas 2,3 dos republicanos; Notícias da raposa, Contudo, recebeu uma classificação de confiança de 3,2 dos republicanos, em comparação com 2,4 dos democratas.

p O estudo adiciona uma reviravolta a um problema de alto perfil. Notícias falsas proliferaram online nos últimos anos, e sites de mídia social como o Facebook têm recebido críticas severas por lhes dar visibilidade. O Facebook também enfrentou resistência em um plano de janeiro de 2018 para permitir que os leitores avaliassem a qualidade das fontes de notícias online. Mas o estudo atual sugere que essa abordagem de crowdsourcing pode funcionar bem, se implementado corretamente.

p "Se o objetivo é remover conteúdo realmente ruim, isso realmente parece bastante promissor, "Rand diz.

p O papel, "Combater a desinformação nas redes sociais usando julgamentos de crowdsourcing sobre a qualidade da fonte de notícias, "está sendo publicado em Proceedings of the National Academy of Science s. Os autores são Gordon Pennycook da Universidade de Regina, e Rand, professor associado da MIT Sloan School of Management.

p Promover, ou silenciar?

p Para realizar o estudo, os pesquisadores realizaram duas pesquisas online que tinham cerca de 1, 000 participantes cada, um na plataforma Mechanical Turk da Amazon, e um por meio da ferramenta de pesquisa Lucid. Em cada caso, os entrevistados foram solicitados a avaliar sua confiança em 60 veículos de notícias, cerca de um terço dos quais eram de destaque, fontes principais.

p Os participantes da segunda pesquisa tinham características demográficas semelhantes às do país como um todo - incluindo filiação partidária. (Os pesquisadores ponderaram republicanos e democratas igualmente na pesquisa para evitar qualquer percepção de preconceito.) Essa pesquisa também mediu as avaliações do público em geral em relação a um conjunto de julgamentos de verificadores de fatos profissionais, para ver se os julgamentos do público maior eram semelhantes às opiniões de pesquisadores experientes.

p Mas, embora democratas e republicanos considerassem os meios de comunicação proeminentes de forma diferente, essa incompatibilidade com base no partido desapareceu em grande parte quando se tratou de outros tipos de sites de notícias, Onde, como Rand diz, "De um modo geral, não descobrimos que as pessoas estivessem realmente cegas por seu partidarismo."

p Nessa veia, Os republicanos confiavam mais na MSNBC do que em Breitbart, embora muitos deles o considerassem um canal de notícias de esquerda. Enquanto isso, Democratas, embora confiassem menos na Fox News do que em qualquer outra fonte de notícias mainstream, confiava mais nele do que em veículos hiperpartidários de esquerda (como o Daily Kos).

p Além disso, porque os entrevistados geralmente não confiavam nos sites mais marginais, houve concordância significativa entre o público em geral e os verificadores de fatos profissionais. (Como os autores apontam, isso também desafia as alegações de que os verificadores de fatos têm fortes preconceitos políticos.)

p Isso significa que a abordagem de crowdsourcing pode funcionar especialmente bem na marginalização de notícias falsas - por exemplo, construindo julgamentos do público em um algoritmo de classificação de histórias por qualidade. Crowdsourcing provavelmente seria menos eficaz, Contudo, se um site de mídia social está tentando construir um consenso sobre as melhores fontes de notícias e histórias.

p Onde o Facebook falhou:familiaridade?

p Se o novo estudo de Rand e Pennycook reabilitar a ideia de crowdsourcing de julgamentos de fontes de notícias, sua abordagem difere do plano declarado do Facebook para 2018 em um aspecto crucial. O Facebook só permitiria que leitores familiarizados com uma determinada fonte de notícias dessem avaliações de confiança.

p Mas Rand e Pennycook concluem que este método realmente criaria viés no sistema, porque as pessoas são mais céticas em relação às fontes de notícias com as quais têm menos familiaridade - e provavelmente há um bom motivo para a maioria das pessoas não conhecer muitos sites que veiculam notícias falsas ou hiperpartidárias.

p "As pessoas que estão familiarizadas com os meios de comunicação falsos são, em geral, as pessoas que gostam de notícias falsas, "Rand diz." Essas não são as pessoas que você quer que pergunte se elas confiam nisso. "

p Assim, para que os julgamentos crowdsourced façam parte de um algoritmo de classificação online, pode ser necessário haver um mecanismo para usar os julgamentos de membros da audiência que não estão familiarizados com uma determinada fonte. Ou, melhor ainda, sugerir, Pennycook e Rand, mostrar aos usuários um exemplo de conteúdo de cada meio de comunicação antes de fazer com que os usuários produzam classificações de confiança.

p Para a parte dele, Rand reconhece um limite para a generalização geral do estudo:a dinâmica poderia ser diferente em países com tradições mais limitadas de liberdade de imprensa.

p "Nossos resultados pertencem aos EUA, e não temos nenhuma noção de como isso vai se generalizar para outros países, onde o problema das notícias falsas é mais sério do que aqui, "Rand diz.

p Tudo dito, Rand diz, ele também espera que o estudo ajude as pessoas a olhar para o problema das notícias falsas da América com algo menos do que o desespero total.

p "Quando as pessoas falam sobre notícias falsas e desinformação, eles quase sempre têm conversas muito sombrias sobre como tudo é terrível, Rand diz. "Mas muito do trabalho que Gord [Pennycook] e eu temos feito acabou produzindo uma visão muito mais otimista das coisas."