Um homem usando uma máscara facial usa seu telefone na estação de metrô da Times Square. REUTERS / Lucas Jackson

Principais conclusões

Nesta ficha, identificamos alguns dos principais tipos, fontes e reivindicações de desinformação do COVID-19 vistas até agora. Analisamos uma amostra de 225 informações desinformadas, classificadas como falsas ou enganosas por verificadores de fatos e publicadas em inglês entre janeiro e o final de março de 2020, extraídas de uma coleção de verificações de fatos mantidas pelo First Draft.

Nós achamos que:

  • Em termos de escala, verificadores independentes mudaram rapidamente para responder à crescente quantidade de desinformação em torno do COVID-19; o número de verificações de fatos em inglês aumentou mais de 900% de janeiro a março. (Como os verificadores de fatos têm recursos limitados e não podem verificar todo o conteúdo problemático, o volume total de diferentes tipos de informações errôneas do coronavírus quase certamente aumentou ainda mais.)
  • Em termos de formatos, a maioria (59%) da desinformação em nossa amostra envolve várias formas de reconfiguração, nas quais informações existentes e frequentemente verdadeiras são geradas, distorcidas, recontextualizadas ou retrabalhadas. Menos desinformação (38%) foi completamente fabricada. Apesar de muita preocupação recente, não encontramos exemplos de falsificações profundas em nossa amostra. Em vez disso, o conteúdo manipulado inclui ‘falsificações baratas’ produzidas usando ferramentas muito mais simples. A desinformação reconfigurada é responsável por 87% das interações de mídia social na amostra; o conteúdo fabricado, para 12%.
  • Em termos de fontes, desinformação de cima para baixo de políticos, celebridades e outras figuras públicas proeminentes representaram apenas 20% das reivindicações em nossa amostra, mas representaram 69% do total de engajamento nas mídias sociais. Enquanto a maioria das informações erradas nas mídias sociais vinha de pessoas comuns, a maioria dessas postagens parecia gerar muito menos envolvimento. No entanto, algumas instâncias de desinformação de baixo para cima obtiveram um grande alcance e nossa análise não conseguiu capturar a propagação em grupos privados e por meio de aplicativos de mensagens, plataformas prováveis ​​para quantidades significativas de desinformação de baixo para cima.
  • Em termos de reivindicações, reivindicações enganosas ou falsas sobre as ações ou políticas de autoridades públicas, incluindo órgãos governamentais e internacionais como a OMS ou a ONU, são a maior categoria de reivindicações identificadas, aparecendo em 39% da nossa amostra.
  • Em termos de respostas, as plataformas de mídia social responderam à maioria das postagens classificadas como falsas pelos verificadores de fatos, removendo-as ou anexando vários avisos. Há uma variação significativa de empresa para empresa, no entanto. No Twitter, 59% das postagens classificadas como falsas em nossa amostra por verificadores de fatos permanecem em alta. No YouTube, 27% permanecem ativos e no Facebook, 24% do conteúdo com classificação falsa em nossa amostra permanece ativo sem rótulos de aviso.

Visão geral

Em meados de fevereiro, a Organização Mundial da Saúde anunciou que a nova pandemia de coronavírus era acompanhada por um ‘infodêmico’ de informações erradas ( OMS 2020 ).

Informações errôneas e desinformação 1 sobre ciência, tecnologia e saúde não são novas nem exclusivas do COVID-19. Em meio a uma crise mundial da saúde sem precedentes, muitos jornalistas, formuladores de políticas e acadêmicos ecoaram a OMS e enfatizaram que as informações erradas sobre a pandemia representam um sério risco à saúde pública e à ação pública.

Cristina Tardáguila, Diretora Associada da Rede Internacional de Verificação de Fatos (IFCN), chamou o COVID-19 de ‘o maior desafio que os verificadores de fatos já enfrentaram’. A mídia noticiosa está cobrindo intensamente a pandemia e as respostas a ela e as empresas de plataforma reforçaram seus padrões comunitários e reagiram de outras maneiras. Alguns governos, inclusive no Reino Unido , criaram várias unidades governamentais para combater conteúdo potencialmente prejudicial.

Esta ficha técnica usa uma amostra de verificações de fatos para identificar alguns dos principais tipos, fontes e alegações de desinformação do COVID-19 vistas até agora. Com base em outras análises ( Hollowood e Mostrous 2020; EuVsDIS 2020; Scott 2020), combinamos uma análise sistemática de conteúdo de declarações verificadas por fatos sobre o vírus e a pandemia com dados de mídia social indicando a escala e o escopo do engajamento.

As 225 informações desinformadas analisadas foram amostradas a partir de um corpus de verificações de fatos em inglês, coletadas pelo First Draft, com foco no conteúdo classificado como falso ou enganoso. O corpus combina artigos até o final de março de contribuidores de verificação de fatos a duas redes separadas: a Rede Internacional de Verificação de Fatos (IFCN) e as Ferramentas de Verificação de Fatos do Google. Avaliamos sistematicamente cada instância verificada e codificamos para o tipo de desinformação, a fonte, as reivindicações específicas que ela continha e o que parecia ser a motivação por trás dela. Além disso, reunimos dados de engajamento de mídia social para todos os conteúdos identificados e vinculados por verificadores de fatos na amostra para obter uma indicação do alcance relativo e engajamento de diferentes alegações falsas ou enganosas. A maioria (88%) da amostra apareceu em plataformas de mídia social. Uma pequena quantidade (também) apareceu na TV (9%), foi publicada por agências de notícias (8%) ou apareceu em outros sites (7%). Em toda a ficha técnica, quando falamos de informações erradas, é com base nessa amostra de conteúdo classificado como falso ou enganoso por verificadores profissionais independentes. Consulte o apêndice metodológico para obter uma descrição mais completa dos métodos e da amostra.

Embora as verificações de fatos forneçam uma maneira confiável de identificar informações oportunas sobre desinformação, os verificadores de fatos não podem abordar todas as informações erradas e seu trabalho profissional envolve necessariamente vários vieses de seleção, pois eles concentram recursos assustadores (Graves 2016). Os verificadores de fatos também têm acesso limitado à disseminação de informações erradas em canais privados, por email, em grupos fechados e por aplicativos de mensagens (e em conversas offline). Da mesma forma, os dados de engajamento para as postagens de mídia social analisadas aqui são apenas indicativos de um envolvimento mais amplo e da exposição à desinformação, que pode se espalhar de várias maneiras diferentes, online e offline. Em muitos casos, é provável que as reivindicações tenham sido repetidas e distribuídas por muitas contas entre plataformas não incluídas nesses dados. Ainda assim, os dados de engajamento fornecem alguma indicação do alcance relativo de diferentes reivindicações.

Portanto, a análise não é abrangente (não examinamos sistematicamente as informações incorretas na pesquisa, por meio de plataformas de compartilhamento de fotos e aplicativos de mensagens, ou sites como o Reddit, ou por meio de mídia ou comunicações governamentais), nem é exaustiva (parecemos apenas em uma amostra de verificações de fatos no idioma inglês). Ainda acreditamos que é um passo em direção a uma melhor compreensão da escala e do escopo dos problemas que enfrentamos.

Abaixo, apresentamos cinco descobertas que descrevem a composição e circulação de informações errôneas sobre o COVID-19 com base em nossa análise de conteúdo, finalizada em 31 de março.

Escala: crescimento maciço de verificações de fatos sobre o COVID-19

Em resposta ao crescimento no volume e na diversidade de informações erradas em circulação, o número de verificações de fatos referentes ao COVID-19 aumentou drasticamente nos últimos três meses (veja a Figura 1). Muitos estabelecimentos de verificação de fatos em todo o mundo parecem dedicar muito - se não a maioria - de seu tempo e recursos para desmascarar reivindicações sobre a pandemia. Mesmo assim, essas organizações de verificação de fatos continuam encontrando novas reivindicações a serem investigadas, e dizem respeito à grande quantidade de desinformação em circulação.

Formatos: pouca desinformação do coronavírus é completamente fabricada. Tudo isso é tecnologicamente simples

Em vez de serem completamente fabricadas, grande parte da desinformação em nossa amostra envolve várias formas de reconfiguração, nas quais informações existentes e frequentemente verdadeiras são geradas, distorcidas, recontextualizadas ou retrabalhadas (veja a Figura 2) (Wardle 2019). A julgar pelos dados de mídia social coletados, o conteúdo reconfigurado teve um envolvimento maior do que o conteúdo totalmente fabricado. 2 Nossa análise reconheceu três subtipos diferentes de desinformação que reconfiguraram as informações existentes. A forma mais comum de desinformação, ‘conteúdo enganoso’ (29%), continha algumas informações verdadeiras, mas os detalhes foram reformulados, selecionados e re-contextualizados de maneira a torná-los falsos ou enganosos. Um post muito compartilhado ofereceu aconselhamento médico ao tio de alguém, combinando informações precisas e imprecisas sobre como tratar e prevenir a propagação do vírus. Embora alguns conselhos, como lavar as mãos, estejam alinhados com o consenso médico, outras sugestões não. Por exemplo, a peça afirma: ‘Este novo vírus não é resistente ao calor e será morto a uma temperatura de apenas 26/27 graus. Odeia o sol. Embora o calor mate o vírus, 27 graus Celsius não é alto o suficiente para isso.

Uma segunda forma comum de desinformação envolve imagens ou vídeos rotulados ou descritos como algo diferente deles (24%). Por exemplo, um post mostra uma foto de uma seleção de alimentos veganos intocados em uma prateleira vazia e sugere que: ‘Mesmo com a compra de pânico do vírus Corona (sic) , ninguém quer comer comida vegana. A AFP Austrália observou que esta imagem é de uma prateleira de supermercado no Texas em 2017, à frente do furacão Harvey. Este também é um exemplo do que alguns chamam de ‘desinformação’ (Wardle 2019).

Nossa amostra inclui um pequeno número de imagens e vídeos manipulados. Todos os exemplos de conteúdo manipulado ou manipulado nesta amostra empregavam técnicas simples e de baixa tecnologia de edição de fotos ou vídeos. Um vídeo inclui imagens de bananas editadas em um segmento de notícias para sugerir que as bananas podem prevenir ou curar o COVID-19.

Apesar de muita preocupação recente, não vimos exemplos de informações erradas empregando falsificações profundas ou outras ferramentas baseadas em IA. Em vez disso, o conteúdo manipulado é ‘falsificações baratas’ (Paris e Donovan 2019) produzidas usando técnicas que existem desde que existam fotografias e filmes.

Fontes: desinformação se move de cima para baixo e de baixo para cima

Políticos de alto nível, celebridades ou outras figuras públicas importantes produziram ou espalharam apenas 20% das informações erradas em nossa amostra, mas essas informações atraíram a grande maioria de todos os compromissos de mídia social da amostra. Embora algumas dessas instâncias envolvam conteúdo publicado nas mídias sociais, 36% das informações erradas de cima para baixo também incluem políticos falando publicamente ou com a mídia. Como exemplo, o New York Times e outros documentaram que o presidente Donald Trump fez várias declarações falsas sobre o assunto nos eventos, na Fox News e no Twitter. Embora nossos dados não capturem o alcance da desinformação disseminada via TV, as informações de cima para baixo nas mídias sociais representaram 69% do total de engajamentos de mídia social em nossa amostra 3 (veja a Figura 3), impulsionada em parte por níveis muito altos de envolvimento com informações erradas divulgadas ou divulgadas por autoridades eleitas de alto nível, celebridades e outras figuras públicas importantes (incluindo um empresário de tecnologia com sede nos EUA).

Apesar disso, é importante não subestimar a quantidade (ou influência) de desinformação de baixo para cima produzida e disseminada por membros do público em geral. Esse conteúdo não apenas compôs a grande maioria de nossa amostra em termos de volume, como algumas peças individuais, como uma sobre saunas e secadores de cabelo que impedem o COVID-19 , também ocasionalmente geraram grandes volumes de envolvimento. É difícil avaliar a motivação apenas do conteúdo, pois os membros do público geralmente se envolvem em práticas altamente ambíguas on-line (Philips e Milner 2017). Os membros do público parecem ter muitas razões para compartilhar informações erradas, incluindo o desejo de “trollar”, a informação legítima da crença é verdadeira e o partidarismo político.

Também é notável o quão poucas informações desinformadas na amostra pareciam destinadas a gerar lucro. Apenas seis (3%) partes do conteúdo estavam obviamente vinculadas a supostas curas, vacinas ou equipamentos de proteção à venda, e oito (4%) foram postadas em sites com muita publicidade e destinavam-se a gerar cliques. 4 (Isso pode refletir as prioridades dos verificadores profissionais, e não o universo mais amplo de desinformação, pois quase certamente há um grande volume de desinformação de coronavírus de baixo grau com fins lucrativos sendo publicado por aqueles que tentam gerar receitas publicitárias que podem evitar a atenção dos verificadores de fatos).

Reivindicações: muita desinformação diz respeito às ações das autoridades públicas

Em toda a amostra, as alegações mais comuns em informações erradas dizem respeito às ações ou políticas que as autoridades públicas estão adotando para abordar a COVID-19, sejam governos nacionais / regionais / locais individuais, autoridades de saúde ou organismos internacionais como a OMS e a ONU (consulte Figura 4). O segundo tipo mais comum de reivindicação refere-se à disseminação do vírus pelas comunidades. Isso variava de alegações de que as áreas geográficas haviam visto suas primeiras infecções, até o conteúdo de culpar certos grupos étnicos pela disseminação do vírus.

Notavelmente, desinformação sobre a ação do governo e sobre a disseminação pública do vírus geralmente desafia as informações frequentemente comunicadas por várias autoridades públicas: seja comunicando suas políticas diretas ou fornecendo informações públicas urgentes. Embora o destaque desses tópicos possa ser uma função da validação mais fácil dos verificadores de fatos, eles também podem indicar que os governos nem sempre conseguiram fornecer informações claras, úteis e confiáveis ​​para tratar de questões públicas urgentes. Na falta de informações suficientes, as informações erradas sobre esses tópicos podem preencher lacunas no entendimento do público, e aqueles que desconfiam de seu governo ou elites políticas podem ficar desinclinados em confiar nas comunicações oficiais sobre esses assuntos.

Respostas: as plataformas responderam a grande parte, mas não a todas, das informações erradas identificadas pelos verificadores de fatos

Várias das principais empresas de plataformas de mídia social tomaram medidas para tentar limitar a disseminação de informações erradas sobre o COVID-19. Embora as políticas variem, algumas plataformas, incluindo Facebook, Twitter e YouTube, dizem que começaram a remover postagens falsas e potencialmente prejudiciais, verificadas por fatos, com referência aos padrões da comunidade que em vários casos foram reforçados em resposta à pandemia. Agora, o Facebook também agora, em alguns casos, inclui etiquetas de aviso sobre conteúdo que foi classificado como falso por verificadores independentes.

As plataformas de mídia social responderam à maioria das postagens de mídia social classificadas como falsas em nossa amostra. No entanto, há uma variação muito significativa de empresa para empresa (veja a Figura 5). Enquanto 59% das postagens falsas permanecem ativas no Twitter sem etiqueta de aviso direto, o número é de 27% para o YouTube e 24% para o Facebook. Observe também que cada alegação falsa pode existir em muitas permutações ligeiramente diferentes em qualquer plataforma, e nossa análise captura apenas se a plataforma em questão tiver agido contra a primeira ou principal peça identificada como falsa pelos verificadores de fatos.

Não há dados diretamente comparáveis disponíveis, mas conversas em segundo plano com verificadores de fatos sugerem que a desinformação relacionada ao COVID-19 é mais provável de ser acionada por plataformas do que, por exemplo, desinformação política. Nesse caso, pode refletir a combinação do perigo claro e presente da discordância pandêmica e menos partidária, e o fato de existirem conhecimentos e evidências para determinar mais claramente o que é falso e o que não é, em muitos casos. discussões políticas (Vraga e Bode 2020).

Conclusões e recomendações

Nossa análise sugere que a desinformação sobre o COVID-19 ocorre de muitas formas diferentes, de muitas fontes diferentes e faz muitas reivindicações diferentes. Ele reconfigura frequentemente o conteúdo existente ou verdadeiro, em vez de fabricá-lo por atacado, e onde é manipulado, é editado com ferramentas simples.

Dado o escopo e a seriedade da pandemia, a mídia independente, os verificadores de fatos e as ações de plataformas e outras pessoas desempenham um papel importante no tratamento da desinformação relacionada a vírus. Os verificadores de fatos podem ajudar a separar material falso de verdadeiro e preciso de afirmações enganosas. Nossa constatação de que muita desinformação questiona direta ou indiretamente as ações, competências ou legitimidade das autoridades públicas (incluindo governos, autoridades de saúde e organizações internacionais) sugere que será difícil para essas instituições abordá-las ou corrigi-las diretamente sem encontrar vários problemas. Quantas pessoas aceitarão como credível um governo que tenta desmerecer ou refutar as informações erradas que colocam esse mesmo governo de maneira negativa? Em contraste,

Nossa análise também constatou que figuras públicas importantes continuam a desempenhar um papel desproporcional na divulgação de informações errôneas sobre o COVID-19. Embora apenas uma pequena porcentagem das informações desinformadas de nossa amostra provenha de políticos, celebridades e outras figuras públicas importantes, essas alegações costumam ter níveis muito altos de envolvimento em várias plataformas de mídia social. A crescente disposição de algumas mídias de divulgar falsidades e mentiras de políticos proeminentes pode ajudar a combater isso (embora arrisque alienar seus mais fortes apoiadores.) Da mesma forma, a decisão do Twitter, Facebook e YouTube no fim de março de remover postagens compartilhada pelo presidente brasileiro Jair Bolsonaro porque incluiu desinformação por coronavírus foi, em nossa opinião, um momento importante em como as empresas de plataformas lidam com o problema de que muitas desinformações vêm do topo.

Embora nossos dados não os capturem, as informações erradas de figuras públicas importantes também podem se espalhar amplamente por outros canais, como a TV. Embora as verificações de fatos raramente se espalhem tão amplamente ou nas mesmas redes (Bounegru et al. 2017) quanto as informações incorretas que corrige, é imperativo que as organizações confiáveis ​​de verificação de fatos e mídia continuem a manter números importantes para dar conta das reivindicações que fazem em todos os canais e encontre novas maneiras de distribuir e divulgar seu trabalho.

Dito isto, a verificação de fatos é um recurso escasso. Nossas descobertas demonstram até que ponto as organizações de verificação de fatos reimplantaram seus recursos limitados para tratar de informações errôneas em torno do COVID-19. É importante que os verificadores de fatos continuem a aumentar a coordenação para limitar a sobreposição nas reivindicações que avaliam e validam. Ao mesmo tempo, o imperativo premente de validar as informações sobre o coronavírus também não significa que as informações erradas sobre outros tópicos tenham se tornado menos proeminentes ou importantes. Dada alguma indicação inicial de que as notícias sobre o COVID-19 estão complementando e não substituindo uso de notícias existentes, há motivos para suspeitar que ainda exista um cenário diversificado de desinformação em circulação globalmente. Ainda não está claro que efeito essa mudança rápida de recursos e atenção para verificação de fatos terá no ambiente de informações mais amplo. Dada a importância de verificadores independentes, só podemos esperar que mais financiadores estejam dispostos a apoiar esse trabalho no futuro.

Embora a descrição da paisagem da desinformação do COVID-19 como um “infodêmico” capte a escala, nossa análise sugere que corre o risco de descaracterizar a natureza dos problemas que enfrentamos. Como mostramos, existe uma grande variedade nos tipos de desinformação em circulação, nas alegações feitas sobre o vírus e nas motivações por trás de sua produção. Ao contrário da pandemia, não há uma causa raiz única por trás da disseminação de informações errôneas sobre o coronavírus. Em vez disso, o COVID-19 parece oferecer uma oportunidade para diferentes atores, com uma gama de motivações e objetivos diferentes, para produzir uma variedade de tipos de informações erradas sobre muitos tópicos diferentes. Nesse sentido, a desinformação sobre o COVID-19 é tão diversa quanto as informações sobre ele.

O risco de não reconhecer a diversidade no cenário da desinformação do coronavírus está assumindo que poderia haver uma solução única para esse conjunto de problemas. Em vez disso, nossas descobertas sugerem que não haverá bala de prata ou inoculação - nenhuma ‘cura’ para desinformação sobre o novo coronavírus. Em vez disso, abordar a disseminação de informações errôneas sobre o COVID-19 exigirá um esforço sustentado e coordenado de verificadores de fatos independentes, mídia independente, empresas de plataforma e autoridades públicas para ajudar o público a entender e navegar na pandemia.

Notas de rodapé

  • 1 Muitos definem desinformação como conteúdo conscientemente falso destinado a enganar. Dada a dificuldade de conhecer ou avaliar isso, usamos o termo desinformação ao longo desta ficha técnica para nos referirmos amplamente a qualquer tipo de informação falsa - incluindo desinformação.
  • 2 Um teste t de amostras independentes mostrou uma diferença significativa no engajamento entre o conteúdo reconfigurado e fabricado t (137) = 1,241, p <0,05.
  • 3 Conforme discutido no apêndice, conseguimos encontrar dados de engajamento para apenas 145 artigos. As reivindicações descendentes constituíram 15% desta amostra reduzida.
  • 4 Além das questões discutidas aqui, vale a pena reconhecer que alguns governos em todo o mundo estão retendo informações de interesse público sobre a pandemia e, em alguns casos, desinformando ativamente o público sobre a situação da saúde e as ações tomadas para resolvê-la.

Referências

Agradecimentos

Gostaríamos de agradecer a Claire Wardle, Carlotta Dotto e Pedro Noel no First Draft por compartilharem seu corpus de verificação de fatos. Também agradecemos a orientação, feedback e apoio de Richard Fletcher, Simge Andi, Seth Lewis, Sílvia Majó-Vázquez, Anne Schulz e o restante das equipes de pesquisa, comunicação e administração do Instituto Reuters para o Estudo de Jornalismo fornecido durante todo o processo de elaboração deste relatório.

Sobre os autores

  • J. Scott Brennen é pesquisador do Instituto Reuters para o Estudo do Jornalismo e do Oxford Internet Institute da Universidade de Oxford.

  • Felix M. Simon é doutorando em Leverhulme no Oxford Internet Institute e assistente de pesquisa no Instituto Reuters para o Estudo do Jornalismo.

  • Philip N. Howard é o diretor do Oxford Internet Institute e professor de sociologia, informação e assuntos internacionais na Universidade de Oxford.

  • Rasmus Kleis Nielsen é o diretor do Instituto Reuters de Estudos de Jornalismo e professor de comunicação política na Universidade de Oxford.

Ficha publicada pelo Instituto Reuters para o Estudo do Jornalismo como parte do Programa Oxford Martin de Desinformação, Ciência e Mídia, uma colaboração de pesquisa de três anos entre o Instituto Reuters, o Instituto Internet Oxford e a Escola Martin Martin.

Apêndice Metodológico

Métodos

As descobertas descritas aqui derivam de uma análise sistemática de um corpus de 225 informações erradas sobre o novo coronavírus classificado como falso ou enganoso por organizações internacionais de verificação de fatos. As verificações de fatos foram amostradas de um corpus de 2.871 artigos fornecidos aos autores pelo First Draft que consolida verificações de fatos relacionadas a vírus do banco de dados da Rede Internacional de Verificação de Fatos (IFCN) da Poynter e da ferramenta Fact Check Explorer do Google entre janeiro e março de 2020.

Após excluir todas as entradas que não sejam do inglês, uma amostra de 18% dos artigos foi sorteada aleatoriamente do corpus restante (N = 1253) e uma amostra secundária de 20% adicionais foi sorteada aleatoriamente. Os artigos duplicados e os que tinham uma classificação ‘verdadeira’ na amostra primária foram substituídos pela amostra secundária. É importante ressaltar que nenhum artigo de 31 de março de 2020 foi incluído no corpus. O aumento de% nas verificações de fatos entre março e janeiro, citado na ficha técnica, pode estar subestimado.

As alegações falsas que circulam em aplicativos de mensagens e grupos privados nas plataformas de mídia social provavelmente serão sub-representadas nas verificações de fatos internacionais. Da mesma forma, os verificadores de fatos devem fazer escolhas sobre como usar tempo e recursos limitados. Muitas das organizações de verificação de fatos deste corpus têm um acordo com o Facebook no qual realizam regularmente verificações de fatos do conteúdo do Facebook. Embora não haja garantia de que os verificadores de fatos avaliem uma amostra representativa de desinformação, essa amostra fornece um meio de entender, em geral, os tipos de desinformação em circulação e algumas das alegações falsas mais comuns feitas sobre o COVID-19. Da mesma forma, devido aos estilos e abordagens individuais das muitas organizações de verificação de fatos incluídas nesta amostra, as verificações de fatos analisadas aqui diferem em termos de formato e detalhes, desde descrições detalhadas que incluem links e capturas de tela até aquelas que fornecem apenas informações muito básicas sobre as informações erradas em questão. Como resultado, nem sempre era possível determinar determinadas variáveis.

Os artigos foram analisados ​​por dois codificadores, com base em um esquema de codificação predefinido. O esquema de codificação incluiu uma série de variáveis ​​descritivas (veja o livro de códigos completo abaixo), bem como medidas do tipo de informações erradas, motivo aparente e tipos de reivindicações em partes de informações erradas. A tipologia para tipos de desinformação foi adaptada da tipologia popular de 7 partes de Wardle (2019). A medida da motivação aparente adaptou a tipologia em oito partes de Wardle em seis motivações (jornalismo ruim, paródia / sátira, trolling ou crença verdadeira, política, lucro, outras) (Wardle, 2017).

A tipologia de reivindicações dentro de informações erradas foi produzida indutivamente para ser específica à desinformação sobre o COVID-19. Uma tipologia aproximada foi gerada com base em bolsas de estudos existentes sobre desinformação em saúde e uma revisão inicial das reivindicações do COVID-19. Em seguida, os dois revisores codificaram as mesmas 10 informações desinformadas identificadas por meio de verificações de fatos da AFP, discutiram a codificação e refinaram a tipologia. Consulte a Tabela 1 para obter a tipologia final gerada indutivamente, com descrições. Ao codificar essa variável, os codificadores selecionaram todas as reivindicações que apareceram em uma parte do conteúdo.

10% das entradas foram codificadas pelos dois codificadores para avaliar a confiabilidade do intercoder. O Kappa de Cohen para o tipo de informação incorreta (0,82) e reivindicações de informação incorreta (0,88) foram aceitáveis. O kappa de Cohen para motivação aparente (0,68) foi marginal e reflete a dificuldade de avaliar a motivação apenas a partir do conteúdo. Os resultados relatados refletiram essa dificuldade.

Os codificadores também avaliaram se a alegação de desinformação original foi produzida ou disseminada por políticos de alto nível, celebridades e outras figuras públicas importantes (de cima para baixo) ou por membros do público em geral (de baixo para cima).

Dado o esforço bem divulgado das plataformas de mídia social para resolver as informações incorretas relacionadas ao COVID-19, os codificadores gravados se o conteúdo desmascarado do Facebook, Twitter e YouTube foram rotulados como ‘falsos’, removidos (por plataforma ou remetente) ou permaneceram ativos em a plataforma. Em vez de contar todas as postagens repetidas em uma plataforma, os codificadores registraram o status da primeira ou principal peça identificada para cada plataforma para uma determinada verificação de fatos. Todas as instâncias codificadas de postagens ativas sem etiquetas de aviso foram verificadas novamente no final de março. É possível que as postagens incluídas neste corpus tenham sido removidas ou rotuladas desde então. Observe também que cada declaração falsa pode existir em muitas permutações ligeiramente diferentes em qualquer plataforma,

Os codificadores também coletaram métricas de engajamento (curtidas, comentários e compartilhamentos) para todas as informações erradas vinculadas ou arquivadas por verificações de fatos. Gostos, comentários e compartilhamentos gravados foram somados em uma única métrica de envolvimento. As visualizações não foram incluídas na métrica de envolvimento total. Deve-se notar que algumas plataformas sociais classificam ativamente as postagens após serem sinalizadas por verificadores de fatos. Baseando as pontuações de engajamento em postagens arquivadas / capturadas de tela, esses dados são indicativos da popularidade de uma postagem antes de serem sinalizados. Mesmo assim, essa pontuação de comprometimento provavelmente subestima o comprometimento real de uma reivindicação de informações erradas, que é frequentemente repetida e disseminada por muitas contas separadas. Das 225 verificações de fatos nos dados de engajamento da amostra foram encontradas 145.

Codebook

Referências

Autores: Dr. J. Scott Brennen Felix Simon Dr. Philip N. Howard Professor Rasmus Kleis Nielsen

Artigo Original