A desinformação online tem consequências significativas na vida real, como surtos de sarampo e encorajamento de assassinos em massa racistas. A desinformação online também pode ter consequências políticas.

O problema de desinformação e propaganda enganando os usuários de mídia social era sério em 2016, continuou inabalável em 2018 e espera-se que seja ainda mais severo no próximo ciclo eleitoral de 2020 nos EUA.

A maioria das pessoas pensa que pode detectar esforços de engano online, mas em nossa pesquisa recente, menos de 20% dos participantes foram realmente capazes de identificar corretamente o conteúdo intencionalmente enganoso. O resto não se saiu melhor do que teria se jogasse uma moeda para decidir o que era real e o que não era.

As evidências psicológicas e neurológicas mostram que as pessoas são mais propensas a acreditar e prestar atenção às informações que se alinham com suas visões políticas - independentemente de serem verdadeiras. Eles desconfiam e ignoram postagens que não se alinham com o que eles já pensam.

Como pesquisadores de sistemas de informação, queríamos encontrar maneiras de ajudar as pessoas a discernir informações verdadeiras e falsas - confirmando o que elas pensavam anteriormente ou não, e mesmo quando veio de fontes desconhecidas. Artigos individuais de checagem de fatos são um bom começo, mas pode levar dias para fazer, portanto, geralmente não é rápido o suficiente para acompanhar a velocidade com que as notícias chegam.

Decidimos descobrir a maneira mais eficaz de apresentar o nível de precisão de uma fonte ao público, ou seja, a maneira que teria o maior efeito na redução da crença em, e propagação de, desinformação.

Avaliações de especialistas ou usuários?

Uma alternativa é uma classificação da fonte com base em artigos anteriores que é anexada a cada novo artigo à medida que é publicado, muito parecido com as classificações de vendedor da Amazon ou do eBay.

As classificações mais úteis são aquelas que uma pessoa pode usar no momento mais relevante - descobrir sobre as experiências de compradores anteriores com um vendedor ao considerar fazer uma compra online, por exemplo.

Quando se trata de fatos, no entanto, há outra ruga. As classificações de comércio eletrônico são normalmente feitas por usuários regulares, pessoas com conhecimento em primeira mão do uso do item ou serviço.

Verificando os fatos, por outro lado, tradicionalmente é feito por especialistas como o PolitiFact porque poucas pessoas têm o conhecimento em primeira mão para avaliar as notícias. Ao comparar avaliações geradas por usuários e avaliações geradas por especialistas, descobrimos que diferentes mecanismos de classificação influenciam os usuários de maneiras diferentes.

Conduzimos dois experimentos online, com um total de 889 participantes. Cada pessoa viu um grupo de manchetes, alguns rotulados com classificações de precisão de especialistas, outros rotulados com classificações de outros usuários e o restante sem nenhuma classificação de precisão.

Perguntamos aos participantes até que ponto eles acreditavam em cada manchete e se liam o artigo, gosto disso, comentar ou compartilhar.

As avaliações de especialistas de fontes de notícias tiveram efeitos mais fortes sobre a crença do que as avaliações de usuários não especialistas, e os efeitos eram ainda mais fortes quando a avaliação era baixa, sugerindo que a fonte provavelmente não era precisa. Essas fontes imprecisas de baixa classificação são os culpados usuais na disseminação de desinformação, portanto, nossa descoberta sugere que as avaliações de especialistas são ainda mais eficazes quando os usuários mais precisam delas.

A crença dos entrevistados em um título influenciou a extensão em que eles se envolveriam com ele:quanto mais eles acreditavam que um artigo era verdadeiro, maior a probabilidade de lerem, gostar, comentar ou compartilhar o artigo.

Essas descobertas nos dizem que ajudar os usuários a desconfiar de material impreciso no momento em que o encontram pode ajudar a conter a disseminação da desinformação.

Efeitos colaterais

Também descobrimos que a aplicação de classificações de fontes a algumas manchetes tornou nossos entrevistados mais céticos em relação a outras manchetes sem classificações.

Essa descoberta nos surpreendeu porque outros métodos de advertir os leitores - como anexar avisos apenas a manchetes questionáveis ​​- mostraram que os usuários são menos céticos em relação a manchetes não rotuladas. Essa diferença é especialmente notável porque a bandeira de aviso do Facebook teve pouca influência sobre os usuários e acabou sendo descartada. Possivelmente, classificações de fontes podem entregar o que a bandeira do Facebook não conseguiu.

O que aprendemos indica que as avaliações de especialistas fornecidas por empresas como o NewsGuard são provavelmente mais eficazes na redução da propagação de propaganda e desinformação do que fazer com que os usuários avaliem a confiabilidade e a precisão das próprias fontes de notícias. Isso faz sentido, considerando que, conforme colocamos no Buzzfeed, "crowdsourcing 'notícias' foi o que nos colocou nessa confusão em primeiro lugar."

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