Em períodos eleitorais, quando os ânimos ficam ainda mais alterados, o Facebook vira um grande campo de batalha e o tal botãozinho de unfollow nunca foi tão bem-vindo do que na hora de banir as publicações daquele parente com um discurso político mais radical. E voilà, graças a ele nosso feed de notícias retorna à harmonia e não raramente nos orgulhamos de compartilhar conteúdos e likes com outros integrantes da nossa bolha, bastante restrita a indivíduos que pensam de forma parecida conosco.

A verdade é que o recurso de deixar de seguir é só mais uma forma das redes sociais filtrarem o que você prefere ou não ver, trabalho esse já majoritariamente feito através da analise de curtidas, compartilhamentos e interações que você realiza enquanto está online. Graças a esses algoritmos, os conteúdos que chegam até você são precisamente os que mais despertam a sua atenção, selecionados sob medida para a sua orientação política, entre outros critérios.

Apesar de nos colocar em uma grande zona de conforto que, com base na amostragem do que cai no nosso feed, nos faz achar que quem pensa diferente de nós só pode estar louco, viver em uma bolha virtual não nos traria consequências tão graves assim, não fossem pelas fake news.
Quer saber mais sobre essa dinâmica e como ela afeta os conteúdos que chegam até você? Então acompanha o post de hoje!

Bolhas de filtro

Ferramentas de recomendação estão sendo utilizadas para treinar os sites que você visita frequentemente a desenvolverem a capacidade de prever que tipo de informação desperta mais o seu interesse. Embora essa seja uma excelente ferramenta de análise do tráfego online, ela também vem se mostrando um grande desafio no que diz respeito à questão das fake news.

No entanto, essa saga por entregar ao usuário o tipo de conteúdo que ele deseja acessar o quanto antes está criando verdadeiras bolhas de filtro. Do inglês filter bubbles, as bolhas de filtro são formadas quando os algoritmos utilizados para segmentar conteúdos criam bolhas tão profundas que você só recebe informações baseadas nas suas ideias pré-concebidas, blindando os usuários de receber notícias e posts que apontem outros pontos de vistas. Ou seja, há uma tendência de que nós recebamos apenas recomendações de conteúdo que reafirmem aquilo em que já acreditamos, excluindo manifestações contrárias.

Terreno fértil para as fake news

O que faz com que as notícias falsas provoquem um alto nível de engajamento é em grande parte o seu caráter sensacionalista. Por frequentemente conterem palavras-chaves que atraem os algoritmos de buscas, elas acabam recebendo maior destaque nos rankings de conteúdo e alcançado cada vez mais pessoas, em um belo exemplo de efeito viral. O problema é que esses algoritmos estão tão ávidos para recomendar o que você quer ler, que pouco se preocupam com a credibilidade do conteúdo, desde que ele esteja bem posicionado.

Os algoritmos também podem ser manipulados através das fake news e de comentários automáticos. De forma geral, as fórmulas de indicação de conteúdo são bastante negligentes com a veracidade da informação recomendada, criando um ambiente bastante fértil para que esse tipo de notícia atinja um bom posicionamento nos rankings de sugestão.

Nos últimos anos nós pudemos testemunhar o impacto das notícias falsas em resultados relevantes de ordem global, como a eleição do atual presidente dos Estados Unidos, Donald Trump, e a saída do Reino Unido da União Europeia, apelidada de Brexit. Outro exemplo preocupante é a forma como as fake news têm sido utilizadas para validar movimentos antivacina pelo mundo afora, causando o retorno de doenças que já eram consideradas erradicadas em diversos países.

 

Os governos e empresas de tecnologia vêm se posicionando cada vez mais contra as notícias falsas e procurando mais alternativas para combatê-las. Essa força-tarefa apresenta papéis bem definidos, onde o primeiro agente tem o dever de fiscalizar e punir, e o segundo de melhorar seus algoritmos, de forma que possam a entregar a população conteúdos confiáveis e livres de má-intenção.

BigData Corp

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