Fake news, desinformação e infodemia nas redes sociais: uma proposta de caracterização
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital) |
Texto Completo: | https://hdl.handle.net/10438/34721 |
Resumo: | Nos últimos anos, presenciamos uma enorme preocupação com a difusão de fake news nas redes sociais, com potenciais grandes consequências políticas e sociais, porque estas se espalham mais rápida, profunda e amplamente do que informações factuais. Nas redes sociais, câmaras de eco, algoritmos e vieses cognitivos desempenham papel relevante na modelagem do comportamento de seus usuários. Entretanto, a própria definição de fake news ainda é alvo de intensos debates e o arcabouço das pesquisas disponíveis ainda é recente e inconclusivo, o que demanda maior exame desse assunto. De fato, apesar do crescimento de estudo focados em fake news, os pesquisadores desse fenômeno ainda não chegaram a uma definição única para o conceito. Sobretudo, embora algumas alegações possam ser verificadas num processo de fact check e, em seguida, filtradas caso sejam falsas, o fato é que muitas técnicas podem ser utilizadas para propagar mentiras em redes sociais sem que se façam, stricto sensu, alegações falsas. A maioria dos autores que se debruçaram sobre o tema partiram do princípio de que a verdade e a falsidade podem ser concretamente definidas. Como podemos saber, de fato, o que é verdade? Ou antes, o que é a verdade? Assim, como contribuição teórica, este trabalho trazer mais clareza à definição do construto fake news, propondo um critério alternativo para sua classificação. Este trabalho situa-se, então, na intersecção dos estudos de Marketing sobre Redes Sociais e da formação da opinião pública na Comunicação. Como perspectiva filosófica adotou-se o construtivismo social, com estratégia de pesquisa qualitativa. Foram usados dados coletados no Twitter (atual plataforma X), de março de 2020 a fevereiro de 2021, durante a pandemia de COVID-19 e que incluíram, mensalmente, as 30 maiores postagens repercutidas no Twitter com relação ao tema “vacina”, num total de 360 mensagens, que foram, posteriormente, analisados usando a técnica de Análise de Conteúdo. O trabalho propõe uma classificação para fake news baseada em três vetores: o formato gráfico, a intenção de causar dano e fatualidade ou perigo claro e presente, além de sugerir critérios claros para que se faça essa caracterização. Este estudo contribui com os formuladores de estratégias de comunicação, especialmente em momentos de crise. |
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Abreu, Rosamelia GirãoEscolas::EAESPTonelli, Maria JoséCastro, GiselaChimenti, Paula Castro Pires de SouzaBrito, Eliane Pereira Zamith2024-01-12T11:57:44Z2024-01-12T11:57:44Z2023-10-10https://hdl.handle.net/10438/34721Nos últimos anos, presenciamos uma enorme preocupação com a difusão de fake news nas redes sociais, com potenciais grandes consequências políticas e sociais, porque estas se espalham mais rápida, profunda e amplamente do que informações factuais. Nas redes sociais, câmaras de eco, algoritmos e vieses cognitivos desempenham papel relevante na modelagem do comportamento de seus usuários. Entretanto, a própria definição de fake news ainda é alvo de intensos debates e o arcabouço das pesquisas disponíveis ainda é recente e inconclusivo, o que demanda maior exame desse assunto. De fato, apesar do crescimento de estudo focados em fake news, os pesquisadores desse fenômeno ainda não chegaram a uma definição única para o conceito. Sobretudo, embora algumas alegações possam ser verificadas num processo de fact check e, em seguida, filtradas caso sejam falsas, o fato é que muitas técnicas podem ser utilizadas para propagar mentiras em redes sociais sem que se façam, stricto sensu, alegações falsas. A maioria dos autores que se debruçaram sobre o tema partiram do princípio de que a verdade e a falsidade podem ser concretamente definidas. Como podemos saber, de fato, o que é verdade? Ou antes, o que é a verdade? Assim, como contribuição teórica, este trabalho trazer mais clareza à definição do construto fake news, propondo um critério alternativo para sua classificação. Este trabalho situa-se, então, na intersecção dos estudos de Marketing sobre Redes Sociais e da formação da opinião pública na Comunicação. Como perspectiva filosófica adotou-se o construtivismo social, com estratégia de pesquisa qualitativa. Foram usados dados coletados no Twitter (atual plataforma X), de março de 2020 a fevereiro de 2021, durante a pandemia de COVID-19 e que incluíram, mensalmente, as 30 maiores postagens repercutidas no Twitter com relação ao tema “vacina”, num total de 360 mensagens, que foram, posteriormente, analisados usando a técnica de Análise de Conteúdo. O trabalho propõe uma classificação para fake news baseada em três vetores: o formato gráfico, a intenção de causar dano e fatualidade ou perigo claro e presente, além de sugerir critérios claros para que se faça essa caracterização. Este estudo contribui com os formuladores de estratégias de comunicação, especialmente em momentos de crise.In recent years, we have seen enormous concern about the spread of fake news on social media, with potential major political and social consequences, because it spreads faster, deeper and wider than factual information. In social networks, echo chambers, algorithms and cognitive biases play an important role in shaping the behavior of their users. However, the very definition of fake news is still the subject of intense debate and the framework of available research is still recent and inconclusive, which demands greater examination of this subject. In fact, despite the growth of studies focused on fake news, researchers of this phenomenon have not yet reached a single definition for the concept. Above all, although some allegations can be verified in a fact check process and then filtered if they are false, the fact is that many techniques can be used to propagate lies on social networks without making, stricto sensu, false allegations. Most authors who have looked at the topic have started from the principle that truth and falsehood can be concretely defined. How can we really know what is true? Or rather, what is the truth? Thus, as a theoretical contribution, this work brings more clarity to the definition of the fake news construct, proposing an alternative criterion for its classification. This work is therefore located at the intersection of Marketing studies on Social Networks and the formation of public opinion in Communication. Social constructivism was adopted as a philosophical perspective, with a qualitative research strategy. Data collected on Twitter (currently called Platform X) was used in this research, from March 2020 to February 2021, during the COVID-19 pandemic and included, monthly, the 30 largest posts circulated on Twitter regarding the topic “vaccine”, in a total of 360 tweets, which were subsequently analyzed using the Content Analysis technique. The study offers a classification for fake news based on three vectors: the graphic format, the intention to cause damage and factuality or clear and present danger, in addition to suggesting clear criteria for the practical application of this classification. This study contributes to those formulating communication strategies, especially in times of crisis.porDesinformaçãoInfodemiaRedes sociaisNotícias falsasAntivacinaDisinformationFake newsInfodemicSocial mediaFalse newsAntivaccineCOVID-19Administração de empresasDesinformaçãoFake newsMídia socialCOVID-19 (Doença) - VacinaçãoFake news, desinformação e infodemia nas redes sociais: uma proposta de caracterizaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessreponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)instacron:FGVORIGINALTESE_Doutorado_RosameliaGirãoAbreu_C352125_FORMATO_ENVIADO_PARA_BIBLIOTECA.pdfTESE_Doutorado_RosameliaGirãoAbreu_C352125_FORMATO_ENVIADO_PARA_BIBLIOTECA.pdfPDFapplication/pdf2359614https://repositorio.fgv.br/bitstreams/f8fb410f-faf5-4e45-ab40-4f1ef3eff104/download40e0f35cbfa1148ea0349a7ec47dd970MD57LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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Desinformação Fake news Mídia social COVID-19 (Doença) - Vacinação |
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Nos últimos anos, presenciamos uma enorme preocupação com a difusão de fake news nas redes sociais, com potenciais grandes consequências políticas e sociais, porque estas se espalham mais rápida, profunda e amplamente do que informações factuais. Nas redes sociais, câmaras de eco, algoritmos e vieses cognitivos desempenham papel relevante na modelagem do comportamento de seus usuários. Entretanto, a própria definição de fake news ainda é alvo de intensos debates e o arcabouço das pesquisas disponíveis ainda é recente e inconclusivo, o que demanda maior exame desse assunto. De fato, apesar do crescimento de estudo focados em fake news, os pesquisadores desse fenômeno ainda não chegaram a uma definição única para o conceito. Sobretudo, embora algumas alegações possam ser verificadas num processo de fact check e, em seguida, filtradas caso sejam falsas, o fato é que muitas técnicas podem ser utilizadas para propagar mentiras em redes sociais sem que se façam, stricto sensu, alegações falsas. A maioria dos autores que se debruçaram sobre o tema partiram do princípio de que a verdade e a falsidade podem ser concretamente definidas. Como podemos saber, de fato, o que é verdade? Ou antes, o que é a verdade? Assim, como contribuição teórica, este trabalho trazer mais clareza à definição do construto fake news, propondo um critério alternativo para sua classificação. Este trabalho situa-se, então, na intersecção dos estudos de Marketing sobre Redes Sociais e da formação da opinião pública na Comunicação. Como perspectiva filosófica adotou-se o construtivismo social, com estratégia de pesquisa qualitativa. Foram usados dados coletados no Twitter (atual plataforma X), de março de 2020 a fevereiro de 2021, durante a pandemia de COVID-19 e que incluíram, mensalmente, as 30 maiores postagens repercutidas no Twitter com relação ao tema “vacina”, num total de 360 mensagens, que foram, posteriormente, analisados usando a técnica de Análise de Conteúdo. O trabalho propõe uma classificação para fake news baseada em três vetores: o formato gráfico, a intenção de causar dano e fatualidade ou perigo claro e presente, além de sugerir critérios claros para que se faça essa caracterização. Este estudo contribui com os formuladores de estratégias de comunicação, especialmente em momentos de crise. |
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