A disseminação de desinformação nas ma­dias sociais éum problema social urgente que as empresas de tecnologia e os legisladores continuam a enfrentar, mas aqueles que estudam essa questãoainda não tem um entendimento profundo de por que e como as nota­cias falsas se espalham.

Para lana§ar alguma luz sobre este ta³pico obscuro, pesquisadores do MIT desenvolveram um modelo tea³rico de uma rede social semelhante ao Twitter para estudar como as nota­cias são compartilhadas e explorar situações em que uma nota­cia não confia¡vel se espalhara¡ mais amplamente do que a verdade. Os agentes do modelo são movidos pelo desejo de persuadir os outros a assumirem seu ponto de vista: A suposição principal do modelo éque as pessoas se preocupam em compartilhar algo com seus seguidores se acharem que épersuasivo e capaz de aproximar os outros de seus mentalidade. Caso contra¡rio, eles não va£o compartilhar.

Os pesquisadores descobriram que, em tal cena¡rio, quando uma rede estãoaltamente conectada ou as opiniaµes de seus membros são fortemente polarizadas, nota­cias que provavelmente são falsas se espalhara£o mais amplamente e viajara£o mais fundo na rede do que nota­cias com maior credibilidade.

Este trabalho tea³rico pode informar estudos empa­ricos sobre a relação entre a credibilidade da nota­cia e o tamanho de sua divulgação, o que pode ajudar as empresas de ma­dia social a adaptarem as redes para limitar a disseminação de informações falsas.

“Mostramos que, mesmo que as pessoas sejam racionais na forma como decidem divulgar a nota­cia, isso ainda pode levar a  ampliação de informações com baixa credibilidade. Com esse motivo de persuasão, não importa o quanto extremas sejam minhas crena§as - visto que quanto mais extremas, mais eu ganho ao mover as opiniaµes dos outros - sempre hálguém que amplificaria [as informações] ”, diz o autor saªnior Ali Jadbabaie, professor e chefe do Departamento de Engenharia Civil e Ambiental e membro do corpo docente do Instituto de Dados, Sistemas e Sociedade (IDSS) e pesquisador principal do Laborata³rio de Sistemas de Informação e Decisão (LIDS).

Jadbabaie estãoparticipando do artigo, o primeiro autor Chin-Chia Hsu, um estudante de pós-graduação no programa de Sistemas Sociais e de Engenharia do IDSS, e Amir Ajorlou, um cientista pesquisador do LIDS. A pesquisa seráapresentada esta semana na Conferência IEEE sobre Decisão e Controle.

Esta pesquisa baseia-se em um estudo de 2018 por Sinan Aral, o David Austin Professor of Management na MIT Sloan School of Management; Deb Roy, professora de artes e ciências da ma­dia no Media Lab; e o ex-pa³s-doutorado Soroush Vosoughi (agora professor assistente de ciência da computação na Dartmouth University). Seu estudo empa­rico de dados do Twitter descobriu que as nota­cias falsas se espalham de forma mais ampla, rápida e profunda do que as nota­cias reais.

Jadbabaie e seus colaboradores queriam detalhar por que isso ocorre.

Eles levantaram a hipa³tese de que a persuasão pode ser um forte motivo para compartilhar nota­cias - talvez os agentes da rede queiram persuadir os outros a assumirem seu ponto de vista - e decidiram construir um modelo tea³rico que lhes permitisse explorar essa possibilidade.

Em seu modelo, os agentes tem alguma crena§a anterior sobre uma pola­tica e seu objetivo épersuadir os seguidores a mover suas crena§as para mais perto do lado do agente do espectro.

Um item de nota­cia éinicialmente liberado para um subgrupo pequeno e aleata³rio de agentes, que deve decidir se deseja compartilhar essa nota­cia com seus seguidores. Um agente pesa o valor jornala­stico do item e sua credibilidade, e atualiza sua crena§a com base em quanto surpreendente ou convincente a nota­cia anã. 

“Eles va£o fazer uma análise de custo-benefa­cio para ver se, em média, essa nota­cia vai aproximar as pessoas do que pensam ou afasta¡-las. E inclua­mos um custo nominal para compartilhamento. Por exemplo, ao realizar alguma ação, se vocêestiver navegando nas redes sociais, tera¡ que parar para fazer isso. Pense nisso como um custo. Ou um custo de reputação pode surgir se eu compartilhar algo que seja constrangedor. Todo mundo tem esse custo, portanto, quanto mais extrema e interessante a nota­cia, mais vocêquer compartilha¡-la ”, diz Jadbabaie.

Se a nota­cia afirma a perspectiva do agente e tem poder de persuasão que supera o custo nominal, o agente sempre compartilha a nota­cia. Mas se um agente pensa que a nota­cia éalgo que outras pessoas já viram, o agente não se incentiva a compartilha¡-la.

Uma vez que a disposição de um agente em compartilhar nota­cias éum produto de sua perspectiva e do quanto persuasiva éa nota­cia, quanto mais extrema a perspectiva de um agente ou mais surpreendente a nota­cia, maior a probabilidade de o agente compartilha¡-la.

Os pesquisadores usaram esse modelo para estudar como a informação se espalha durante uma cascata de nota­cias, que éuma cadeia de compartilhamento ininterrupta que permeia rapidamente a rede.

A equipe descobriu que quando uma rede tem alta conectividade e as nota­cias são surpreendentes, o limite de credibilidade para iniciar uma cascata de nota­cias émenor. Alta conectividade significa que existem várias conexões entre muitos usuários na rede.

Da mesma forma, quando a rede estãobastante polarizada, hámuitos agentes com visaµes extremas que querem compartilhar a nota­cia, iniciando uma cascata de nota­cias. Em ambos os casos, nota­cias com baixa credibilidade criam as maiores cascatas.

“Para qualquer nota­cia, existe um limite natural de velocidade da rede, uma faixa de conectividade, que facilita uma boa transmissão de informações onde o tamanho da cascata émaximizado por nota­cias verdadeiras. Mas se vocêexceder esse limite de velocidade, vocêentrara¡ em situações em que nota­cias imprecisas ou com baixa credibilidade tem um tamanho de cascata maior ”, diz Jadbabaie.

Se as visaµes dos usuários na rede se tornarem mais diversificadas, émenos prova¡vel que uma nota­cia com pouca credibilidade se espalhe mais amplamente do que a verdade.

Jadbabaie e seus colegas projetaram os agentes na rede para se comportarem racionalmente, de modo que o modelo capturasse melhor as ações que humanos reais poderiam realizar se quisessem persuadir os outros.

“Alguanãm pode dizer que não épor isso que as pessoas compartilham, e isso éva¡lido. Por que as pessoas fazem certas coisas éum assunto de intenso debate nas ciências cognitivas, psicologia social, neurociaªncia, economia e ciência pola­tica ”, diz ele. “Dependendo das suas suposições, vocêacaba obtendo resultados diferentes. Mas eu sinto que essa suposição de que a persuasão éo motivo éuma suposição natural. ”

Seu modelo também mostra como os custos podem ser manipulados para reduzir a disseminação de informações falsas. Os agentes fazem uma análise de custo-benefa­cio e não compartilhara£o nota­cias se o custo para fazer isso superar o benefa­cio do compartilhamento.

“Nãofazemos prescrições de políticas, mas uma coisa que esse trabalho sugere éque, talvez, ter algum custo associado ao compartilhamento de nota­cias não seja uma ma¡ ideia. A razãode vocêter muitas dessas cascatas éporque o custo de compartilhar as nota­cias érealmente muito baixo ”, diz ele.

“O papel das redes sociais em formar opiniaµes e afetar o comportamento tem sido amplamente notado. A pesquisa empa­rica de Sinan Aral em seus colaboradores no MIT mostra que nota­cias falsas são transmitidas mais amplamente do que nota­cias verdadeiras ”, disse Sanjeev Goyal, professor de economia da Universidade de Cambridge, que não esteve envolvido nesta pesquisa. “Em seu novo artigo, Ali Jadbabaie e seus colaboradores nos oferecem uma explicação para este quebra-cabea§a com a ajuda de um modelo elegante” 

Este trabalho foi apoiado por uma bolsa de Iniciativa de Pesquisa Universita¡ria Multidisciplinar do Gabinete de Pesquisa do Exanãrcito e uma bolsa Vannevar Bush do Gabinete do Secreta¡rio de Defesa.