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Análise de 100 milhões de tweets encontra fontes por trás de notícias falsas da pandemia inicial

Análise de 100 milhões de tweets encontra fontes por trás de notícias falsas da pandemia inicial

Uma análise de mais de 100 milhões de tweets publicados nos primeiros meses da pandemia revela as fontes de desinformação e desinformação que desde então atormentam a sociedade e geram desconfiança nas vacinas COVID-19. Profissionais médicos mal orientados, teóricos da conspiração e checagem de fatos com pessoas erradas foram todos citados como fatores contribuintes.

O novo estudo vem da Universidade de Cincinnati, onde os pesquisadores investigaram para determinar as principais fontes de desinformação e desinformação que se espalharam pelas mídias sociais no início da pandemia. Um exemplo de desinformação foi a crença (agora persistente) entre algumas pessoas de que medicamentos antimaláricos como a cloroquina poderiam proteger contra o vírus.

Usando fundos da Andrew W. Mellon Foundation e do UC Office of Research Digital Futures Initiative, os pesquisadores foram capazes de analisar centenas de milhões de tweets especificamente sobre COVID-19. Estes incluíam gostos em tweets, os próprios tweets e retweets, de acordo com o estudo, nomeadamente aqueles que citam os medicamentos antipalúdicos.

“A ciência e a política competiam diretamente entre si”, explicou a equipe, observando que os cientistas estavam tendo que lutar contra afirmações opostas em um esforço para divulgar informações corretas. Como era de se esperar, a desinformação do COVID-19 do Twitterverse foi fortemente promovida pelo então presidente Donald Trump, embora o estudo observe que ele não inventou as afirmações que iria promover.

O principal autor do estudo, Jeffrey Blevins, explicou :

Temos que estar cientes de que existem todos os tipos de atores nas redes sociais, e nem todos têm credibilidade; só porque algo está em tendência ou na câmara de eco, isso tende a soar mais confiável. O grande volume da mensagem ou o fato de que algo se torna viral não significa necessariamente que seja verdade.

Os pesquisadores descobriram que, por exemplo, um “ciclo de feedback” se formou entre os seguidores de Trump e a Fox News em relação aos medicamentos antimaláricos e o COVID-19 depois que Trump tuitou sobre eles. Algumas das questões relacionadas à disseminação de absurdos tinham a ver com verificadores de fatos focando nas pessoas erradas também, de acordo com o estudo, como passar mais tempo verificando os tuítes de Trump do que indo atrás das fontes das alegações que ele fez .

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