Desinformação não é um problema de conteúdo, mas do caminho que ele percorre
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Jan 25, 2024
slug
2024-desinformacao-problema-caminho
status
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tags
desinformação
fake news
percolação
falta de concorrência
infraestrutura
summary
Há uma tendência em se imaginar que censurar ou impedir conteúdos de serem produzidos acabaria com as fake news. É um erro - o ataque tem que ser sistêmico.
type
Post
Quando se fala em fake news, imediatamente se pensa nas pessoas e nos conteúdos envolvidos no processo, suas motivações e desonestidade. Um dos muitos problemas dessa abordagem é que essas unidades (pessoas ou conteúdos) são praticamente inertes. Eles não podem causar dano nenhum - a menos que caiam na rede certa. Os comportamentos e caminhos que eles percorrem é que fazem com que eles se tornem danosos ou até letais. Daí, a ideia: por que não analisamos essa infraestrutura? Nesse caso, uma outra ideia: será que a teoria da percolação (m renomado framework matemático usado em física, matemática e ciência da computação) pode nos ajudar?
A teoria da percolação oferece um método arbitrário para estudar o comportamento de clusters conectados dentro de uma rede. Ela proporciona uma análise astuta do surgimento e crescimento de clusters em uma rede à medida que conexões entre nós são adicionadas ou removidas. Ao empregar a teoria da percolação para analisar redes de desinformação, os pesquisadores são capacitados a compreender a estrutura e a resiliência dessas redes, abrindo caminho para estratégias eficazes de contenção e mitigação.
O conceito do limiar crítico na teoria da percolação é fundamental. Ele indica o ponto de virada onde uma rede passa de um estado fragmentado para um estado conectado. Reconhecer o limiar crítico em redes de desinformação pode iluminar as condições que permitem que informações falsas se espalhem mais eficazmente. Ao simular a propagação de desinformação dentro de uma rede e ajustar a força das conexões entre os nós, os pesquisadores podem identificar o limiar crítico, desmascarando a suscetibilidade da rede à desinformação.
Vamos colocar isso em um exemplo. Imagine um monte de computadores que não estão interconectados. Depois, imagine que você começa a conectar aleatoriamente os computadores. No começo, você tem múltiplos clusters de dois ou três computadores conectados, mas eles têm um alcance limitado a apenas algumas máquinas. O limiar crítico é o momento em que você conecta um computador específico que permite que vários clusters se interconectem e habilitem o poder de rede que estava bloqueado.
Além disso, a teoria da percolação possibilita uma avaliação minuciosa da robustez das redes de desinformação contra intervenções. Ao mirar e interromper nós ou conexões-chave dentro da rede, é possível medir até que ponto a desinformação pode ser contida ou isolada. Esse insight inestimável pode guiar o desenvolvimento de estratégias para obstruir o fluxo de informações falsas e minimizar seu impacto na população.
A teoria da percolação também pode ser fundamental na avaliação da eficácia de contramedidas contra desinformação. Ao injetar informações precisas ou narrativas corretivas na rede de desinformação, os pesquisadores podem determinar como essas intervenções impedem a propagação de informações falsas e potencialmente fragmentam a rede. Essa pesquisa serve como base para o design de intervenções proativas para combater a desinformação.
Ainda não há provas de que todas as características da percolação que funcionam para física e matemática sejam válidas para redes de desinformação. No entanto, os conceitos dentro da teoria sugerem uma maneira de ver o sistema. Definir padrões para avaliar e categorizar nós de acordo com suas capacidades (digamos quão eficientes ou rápidos eles são para espalhar desinformação) pode nos permitir ver a rede como um mapa e então desabilitar esses nós-chave objetivamente, e talvez adquirir uma arma que possa desmantelar a estrutura que sustenta os canos por onde flui a má informação.