O Detroit City Wire não é um jornal de verdade. Seu site apresenta notícias criadas por um modelo de inteligência artificial e de propriedade de uma empresa ligada a mensagens partidárias.

Mas um novo estudo apoiado pela Instituição de Estudos Sociais e Políticos mostra que muitas pessoas preferem esses sites produzidos algoritmicamente a um com jornalistas reais trabalhando para uma organização de notícias tradicional, aberta ao escrutínio e aderindo a práticas éticas.

“As pessoas podem se deparar com esses sites e ser induzidas a acreditar que são reais e confiáveis quando são gerados algoritmicamente”, disse Kevin DeLuca , membro do corpo docente do ISPS e professor assistente de ciência política em Yale. “Mas esse não é o aspecto mais preocupante para mim. Esses sites parecem tirar dinheiro de campanhas ou agentes políticos e escrever matérias tendenciosas ou com algum tipo de viés, com essa aparência de site de notícias legítimo. Esses sites têm o potencial de fazer as pessoas acreditarem em coisas que não são verdadeiras, sem entender de onde vêm as informações.”

DeLuca e David Beavers , um candidato a doutorado no Departamento de Governo da Universidade de Harvard, publicaram um artigo de trabalho no mês passado descrevendo um estudo no qual testaram se as pessoas conseguiam distinguir entre sites de notícias reais e sites gerados em grande parte por algoritmos e se uma folha de dicas de alfabetização em mídia digital poderia ajudar a melhorar seu discernimento.

Os sites gerados por algoritmos estudados pelos pesquisadores imitam a aparência de jornais locais legítimos, mas não necessariamente fabricam notícias. Em vez disso, frequentemente produzem matérias a partir de comunicados de imprensa do governo, relatórios de estatísticas criminais ou artigos sobre financiamento de campanha, provenientes de uma fonte de notícias tradicional.

“Muitos pesquisadores e observadores da mídia se concentram em informações completamente falsas online disfarçadas de notícias, como imagens de IA”, disse DeLuca. “Nesses casos, o desafio é descobrir se o conteúdo é verdadeiro ou falso. A tecnologia está dificultando essa tarefa, mas não é um problema novo. O Photoshop existe há muito tempo e, se não houver registro de um evento, existem maneiras de descobrir se ele é falso.”

Mas esse tipo de jornalismo de "lodo rosa" é mais perigoso. É mais difícil para as pessoas descobrirem se é gerado por humanos ou se é confiável.

Os pesquisadores mostraram aos participantes sites de notícias locais reais e gerados por algoritmos, com base no estado em que viviam, e perguntaram a eles qual site de notícias escolheriam para se informar sobre assuntos públicos em seu estado. Em estudos piloto, os participantes que visualizaram sites ao vivo tiveram 12 pontos percentuais mais probabilidade de preferir os sites reais do que aqueles que viram apenas capturas de tela estáticas dos sites. Para o experimento principal, os pesquisadores optaram por usar links reais e funcionais para páginas iniciais para refletir melhor como as pessoas avaliam as informações no mundo real, e filtraram os participantes que não interagiram com as páginas.

“Queríamos dar uma chance justa aos sites jornalísticos”, disse DeLuca. “Na vida real, as pessoas podem rolar a página, clicar ou procurar por uma página 'Sobre' ou um nome de autor antes de fazer um julgamento sobre o site. Uma captura de tela não captura nada disso.”

No entanto, os pesquisadores descobriram que, mesmo depois de ver a folha de dicas sobre alfabetização em mídia digital, 41% dos participantes ainda preferiram o site algorítmico, em comparação com 46% dos participantes de um grupo de controle que não viram a folha de dicas.

“Achávamos que as pessoas veriam as notícias sobre IA e decidiriam que não as leriam por serem de baixa qualidade e não confiáveis”, disse DeLuca. “Mas as preferências das pessoas acabaram sendo muito mais variadas e próximas de 50-50 do que esperávamos.”

A dica incentivava os usuários a analisarem as assinaturas, as datas dos artigos, as páginas "Sobre" do site e outras informações que demonstrassem a credibilidade do site. Seriam essas pessoas reais trabalhando em um lugar real, com endereço e estrutura de gestão reais? O site poderia ser promocional? Sátira?  

Em respostas abertas, as pessoas mencionaram essas dicas quase três vezes mais do que as pessoas que não receberam o folheto de dicas.

"A dica funcionou como o esperado", disse DeLuca. "Só não mudou muito as preferências das pessoas em relação ao site."

Em vez disso, as pessoas pareciam escolher um site com base nos tópicos abordados e na percepção de viés do conteúdo.

No geral, as descobertas sugerem que as pessoas se importam muito mais com a percepção de preconceito e os tópicos abordados ao escolher um site para ler, em vez de com as características do site que indicam credibilidade jornalística.

Além disso, DeLuca afirmou que sites de notícias reais sofriam com a desordem de anúncios, que não aparecem nos sites algorítmicos utilizados neste estudo. Os participantes que reclamaram dos anúncios tiveram 20% menos probabilidade de escolher o site real. E as pessoas eram mais propensas a preferir um site que parecesse local, mesmo que fosse falso.

“Eles preferem o falso Garden State Times à CNN só porque parece local”, disse ele.

Os pesquisadores também descobriram que educar o público para aumentar a confiança na mídia pode ter consequências indesejadas.

“Se as pessoas têm altos níveis de confiança na mídia, isso afeta tudo — os sites reais e os falsos”, disse DeLuca. “Aumentar a confiança em geral não ajuda necessariamente as pessoas a discernir entre os dois.”

DeLuca recomenda que as organizações de notícias reduzam anúncios intrusivos que prejudicam a credibilidade e a experiência do usuário; tornem os títulos, as políticas de ética e as páginas Sobre mais proeminentes; e expliquem melhor o valor e o esforço por trás do verdadeiro jornalismo.

“As pessoas deveriam preferir os sites reais, porque há muito trabalho envolvido na produção de jornalismo preciso e com boas fontes”, disse ele.

A pesquisa de DeLuca no ISPS concentra-se em economia política e representação política, incluindo eleições, leis eleitorais e o papel da mídia no processo político. A Sociedade de Metodologia Política concedeu a DeLuca e seus coautores o Prêmio Miller de melhor trabalho em análise política no ano passado, por seu artigo sobre como reduzir o viés partidário ao traçar distritos eleitorais .

Atualmente, DeLuca está explorando como o viés nas notícias locais afeta o processamento de informações, como modelos de linguagem ampla, como o ChatGPT, podem ser usados para analisar manchetes em busca de sentimentos positivos ou negativos percebidos em relação a candidatos políticos e o potencial da IA para aprimorar o jornalismo de forma ética.

“Acredito que há potencial para usar IA e ferramentas do tipo Chat-GPT para aprimorar o jornalismo”, disse ele. “Não para substituí-lo.”