Como a tecnologia mais recente e algum ativismo saudável podem conter notícias falsas

p O termo “notícias falsas” tornou-se onipresente nos últimos dois anos. O dicionário Cambridge English o define como "histórias falsas que parecem ser notícias, espalhar na internet ou usando outra mídia, geralmente criado para influenciar visões políticas ou como uma piada ”.

p Como parte de um esforço global para conter a disseminação de desinformação deliberada, pesquisadores estão tentando entender o que leva as pessoas a compartilhar notícias falsas e como seu endosso pode se propagar por meio de uma rede social.

p Mas os humanos são animais sociais complexos, e a tecnologia perde a riqueza do aprendizado e das interações humanas.

p É por isso que decidimos adotar uma abordagem diferente em nossa pesquisa. Usamos as técnicas mais recentes de inteligência artificial para estudar como o apoio ou oposição a uma notícia falsa pode se espalhar em uma rede social. Acreditamos que nosso modelo é mais realista do que as abordagens anteriores porque os indivíduos em nosso modelo aprendem endogenamente a partir de suas interações com o ambiente e não apenas seguem as regras prescritas. Nossa abordagem inovadora nos permitiu aprender uma série de coisas novas sobre como as notícias falsas são espalhadas.

p A principal conclusão de nossa pesquisa é que, quando se trata de evitar a disseminação de notícias falsas, privacidade é a chave. É importante manter seus dados pessoais para você e ser cauteloso ao fornecer informações a grandes sites de mídia social ou mecanismos de pesquisa.

p A mais recente onda de inovações tecnológicas nos trouxe a web 2.0 centrada em dados e com ela uma série de desafios fundamentais para a privacidade do usuário e a integridade das notícias compartilhadas nas redes sociais. Mas, como mostra nossa pesquisa, há motivos para estar otimista com essa tecnologia, emparelhado com uma dose saudável de ativismo individual, também pode fornecer soluções para o flagelo das notícias falsas.

Modelando o comportamento humano

p A literatura existente modela a disseminação de notícias falsas em uma rede social de duas maneiras.

p Na primeira instância, você poderia modelar o que acontece quando as pessoas observam o que seus vizinhos fazem e então usar essas informações em um cálculo complicado para atualizar de forma otimizada suas crenças sobre o mundo.

p A segunda abordagem pressupõe que as pessoas sigam uma regra simples da maioria:todos fazem o que a maioria de seus vizinhos faz.

p Mas ambas as abordagens têm suas deficiências. Eles não podem imitar o que acontece quando a mente de alguém muda após várias conversas ou interações.

p Nossa pesquisa foi diferente. Modelamos os humanos como agentes que desenvolvem suas próprias estratégias sobre como atualizar seus pontos de vista sobre uma notícia dada as ações de seus vizinhos. Em seguida, apresentamos um adversário que tentou espalhar notícias falsas e comparamos o quão eficiente o adversário era quando tinha conhecimento sobre a força das crenças de outros agentes em comparação com quando não tinha.

p Então, em um exemplo do mundo real, um adversário determinado a espalhar notícias falsas pode primeiro ler seu perfil do Facebook e ver o que você acredita, em seguida, adapte a desinformação dele para tentar corresponder às suas crenças para aumentar a probabilidade de você compartilhar as notícias falsas que ele lhe enviou.

p Aprendemos algumas coisas novas sobre como as notícias falsas são espalhadas. Por exemplo, mostramos que fornecer feedback sobre notícias compartilhadas significa que é mais fácil para as pessoas detectar notícias falsas.

p Nosso trabalho também sugere que injetar artificialmente uma certa quantidade de notícias falsas em uma rede social pode treinar os usuários para identificar melhor as notícias falsas.

p Crucialmente, também podemos usar modelos como o nosso para criar estratégias sobre como conter a disseminação de notícias falsas.

p Há três coisas que aprendemos com essa pesquisa sobre o que todos podem fazer para impedir notícias falsas.

Combatendo notícias falsas

p Porque os humanos aprendem com seus vizinhos, que aprendem com seus vizinhos, e assim por diante, todos que detectam e sinalizam notícias falsas podem ajudar a prevenir a disseminação de notícias falsas na rede. Quando modelamos como a disseminação de notícias falsas pode ser evitada, descobrimos que a melhor maneira era permitir que os usuários fornecessem feedback a seus amigos sobre uma notícia que compartilharam.

p Além de apontar notícias falsas, você também pode elogiar um amigo quando ele compartilha um artigo bem pesquisado e equilibrado de jornalismo de qualidade. Mais importante, esse elogio pode acontecer mesmo quando você discorda da conclusão ou do ponto de vista político expresso no artigo. Estudos em psicologia humana e aprendizagem por reforço mostram que as pessoas adaptam seu comportamento em resposta a feedback negativo e positivo - particularmente quando esse feedback vem de seu círculo social.

p A segunda grande lição foi:guarde seus dados para você.

p A web 2.0 foi construída com base na premissa de que as empresas oferecem serviços gratuitos em troca de dados dos usuários. Bilhões seguiram o chamado da sereia, transformando o Facebook, Google, Twitter, e LinkedIn em gigantes de bilhões de dólares. Mas, à medida que essas empresas cresciam, mais e mais dados foram coletados. Alguns estimam que até 90% de todos os dados do mundo foram criados apenas nos últimos anos.

p Não forneça suas informações pessoais facilmente ou livremente. Quando possível, use ferramentas totalmente criptografadas e muito poucas informações sobre você são coletadas online. Existe uma alternativa mais segura e focada na privacidade para a maioria dos aplicativos, de mecanismos de pesquisa a aplicativos de mensagens.

p Os sites de mídia social ainda não têm alternativas voltadas para a privacidade. Felizmente, o surgimento do blockchain forneceu uma nova tecnologia que pode resolver o paradoxo privacidade-lucratividade. Em vez de ter que confiar no Facebook para manter seus dados seguros, agora você pode colocá-lo em um blockchain descentralizado que foi projetado para operar como um ambiente sem confiança.