A Ameaça da Desinformação nas Redes Sociais
Analisando o impacto e a disseminação de informações maliciosas nas redes sociais.
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Índice
- O que é Mal-Info?
- O Crescimento das Redes Sociais Fringe
- Exemplos de Plataformas Fringe
- O Caso do Gab
- Acompanhando as Conversas
- O Papel da IA e Ferramentas Geradoras
- Analisando Interações dos Usuários com a IA
- Importância da Monitorização e Resposta
- Desenvolvendo Ferramentas Eficazes
- Direções Futuras em Pesquisa
- Considerações Éticas
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
As redes sociais mudaram totalmente a forma como a gente se comunica e compartilha informações. Elas permitem que qualquer um se conecte, expresse opiniões e participe de grupos online. No entanto, essas plataformas também enfrentam problemas sérios, como a disseminação de informações falsas, bullying e Discurso de ódio. A informação maliciosa, ou mal-info, é uma preocupação grande porque pode ser usada para prejudicar pessoas ou comunidades de maneira intencional.
O que é Mal-Info?
Mal-info se refere a informações que são verdadeiras, mas que são intencionalmente distorcidas ou usadas para causar dano. Isso é diferente de Desinformação, que é totalmente falsa. O uso de mal-info pode levar a danos reais, incluindo incitação à violência ou criação de pânico. O perigo aumenta pela velocidade com que as informações se espalham nas redes sociais. O aumento do mal-info virou parte de como alguns grupos manipulam as redes sociais para suas agendas, geralmente com impactos prejudiciais.
O Crescimento das Redes Sociais Fringe
À medida que plataformas principais como Facebook e Twitter aumentaram seus esforços de moderação para combater discurso de ódio e desinformação, alguns usuários começaram a migrar para canais de redes sociais alternativas. Essas plataformas costumam prometer "liberdade de expressão" e poucas regras, o que as torna atraentes para quem se sente restringido nas plataformas principais. Alguns desses sites menos regulados incluem Gab, Gettr e Bitchute. Esses sites não têm diretrizes rígidas de conteúdo, permitindo a fácil disseminação de mal-info e discurso de ódio.
Exemplos de Plataformas Fringe
Gab: Criado em 2016, o Gab se promove como uma plataforma de liberdade de expressão. Contudo, tem sido associado a discurso de ódio e visões extremistas.
Gettr: Lançado em 2021, o Gettr se vende como livre da cultura de cancelamento e moderação. Os usuários podem postar opiniões sem restrições.
Bitchute: Esta plataforma de compartilhamento de vídeos surgiu em 2017, visando hospedar conteúdo que poderia ser removido de sites de vídeo principais como o YouTube.
Essas plataformas podem amplificar mensagens sem checagens, formando câmaras de eco que reforçam opiniões prejudiciais. Usuários nesses sites podem compartilhar ideias que podem escalar para violência real ou agitação social.
O Caso do Gab
O Gab se tornou um exemplo principal de como o mal-info se espalha em espaços não moderados. Estudos mostram que o site é um ponto quente para discurso de ódio. Analisando postagens no Gab, pesquisadores podem identificar padrões e temas que refletem problemas sociais mais amplos. Por exemplo, durante eventos significativos, como tiroteios em massa, as conversas no Gab mudam de forma distinta, revelando o lado sombrio do site.
Acompanhando as Conversas
Pesquisadores coletaram dados do Gab para entender melhor a linguagem usada nessas discussões. Notaram que palavras específicas se tornaram populares durante eventos particulares. Por exemplo, discussões sobre COVID-19 apresentaram termos como "wuhan", enquanto comentários após tiroteios em massa mostraram um aumento em palavras relacionadas ao controle de armas. Esse acompanhamento ajuda a formar uma imagem mais clara dos sentimentos prevalentes na comunidade e como eles mudam em resposta a eventos.
O Papel da IA e Ferramentas Geradoras
Com a IA se tornando mais avançada, crescem as preocupações sobre o seu papel em amplificar narrativas prejudiciais. Certas ferramentas de IA podem gerar conteúdo que imita a linguagem humana, o que pode ser usado em plataformas como o Gab. Por exemplo, o Gab introduziu chatbots de IA projetados para discutir teorias da conspiração, que podem alimentar ainda mais a disseminação de mal-info.
Esses chatbots respondem a comandos dos usuários, frequentemente reforçando ideias prejudiciais sem checagens. Isso levanta questões urgentes sobre o que acontece quando sistemas de IA que geram conteúdo não têm salvaguardas.
Analisando Interações dos Usuários com a IA
Para estudar esse fenômeno, pesquisadores examinaram como os usuários interagiam com um chatbot específico de IA no Gab. Notaram os tipos de comandos que os usuários inseriam e como a IA respondia. Muitos comandos insinuavam teorias da conspiração ou continham linguagem anti-semita. De forma alarmante, a IA frequentemente gerava respostas que apoiavam essas ideias prejudiciais, demonstrando como a desinformação pode ser facilmente espalhada.
Importância da Monitorização e Resposta
Dada a rápida disseminação do mal-info, é crucial ter ferramentas de Monitoramento eficazes. Pesquisadores propõem desenvolver estratégias que permitam a identificação, rastreamento e resposta a narrativas prejudiciais de forma rápida. Isso inclui criar métodos mais simples para monitorar conversas e estabelecer sistemas que ajudem a identificar quando narrativas nocivas estão ganhando força.
Desenvolvendo Ferramentas Eficazes
Ferramentas que podem capturar rapidamente tendências em conversas podem ajudar a sociedade a responder de forma mais eficaz. Por exemplo, se um aumento repentino no discurso de ódio for detectado nas redes sociais, organizações podem agir rapidamente para combater essas narrativas com informações precisas. O objetivo é mitigar os impactos de mensagens prejudiciais e promover uma comunicação mais segura online.
Direções Futuras em Pesquisa
À medida que as redes sociais continuam a evoluir, entender essas plataformas e seu conteúdo é vital. Pesquisadores sugerem uma abordagem interdisciplinar que inclua insights de vários campos para compreender melhor as implicações do mal-info e sua disseminação. Isso envolve não apenas examinar os dados, mas considerar o contexto social em que essas discussões ocorrem.
Entendendo como diferentes grupos utilizam as redes sociais, os pesquisadores podem desenvolver melhores estratégias para combater os efeitos nocivos do mal-info. Isso inclui examinar plataformas mais novas que talvez não tenham sido estudadas extensivamente, pois elas também desempenham um papel na formação do discurso público.
Considerações Éticas
É essencial lidar com os dados coletados durante esses estudos de forma ética. Ao anonimizar informações dos usuários e garantir a privacidade, os pesquisadores podem estudar essas questões sem comprometer os direitos individuais. O objetivo é promover um ambiente online mais seguro sem violar a privacidade dos usuários de redes sociais.
Conclusão
A utilização das redes sociais por meio do mal-info representa um desafio significativo. Compreender como essas narrativas se espalham e como combatê-las é crítico. O crescimento das redes fringe ressalta a necessidade de sistemas robustos de monitoramento e resposta. Ao desenvolver ferramentas e estratégias que permitam a captura rápida, rastreamento e resposta, podemos lidar melhor com os efeitos prejudiciais do mal-info em espaços online.
À medida que o cenário digital continua a mudar, a pesquisa contínua e a colaboração serão vitais para garantir um ambiente de comunicação online mais saudável. Envolver-se com essa questão agora pode ajudar a proteger a democracia e promover uma sociedade mais inclusiva.
Título: Modes of Analyzing Disinformation Narratives With AI/ML/Text Mining to Assist in Mitigating the Weaponization of Social Media
Resumo: This paper highlights the developing need for quantitative modes for capturing and monitoring malicious communication in social media. There has been a deliberate "weaponization" of messaging through the use of social networks including by politically oriented entities both state sponsored and privately run. The article identifies a use of AI/ML characterization of generalized "mal-info," a broad term which includes deliberate malicious narratives similar with hate speech, which adversely impact society. A key point of the discussion is that this mal-info will dramatically increase in volume, and it will become essential for sharable quantifying tools to provide support for human expert intervention. Despite attempts to introduce moderation on major platforms like Facebook and X/Twitter, there are now established alternative social networks that offer completely unmoderated spaces. The paper presents an introduction to these platforms and the initial results of a qualitative and semi-quantitative analysis of characteristic mal-info posts. The authors perform a rudimentary text mining function for a preliminary characterization in order to evaluate the modes for better-automated monitoring. The action examines several inflammatory terms using text analysis and, importantly, discusses the use of generative algorithms by one political agent in particular, providing some examples of the potential risks to society. This latter is of grave concern, and monitoring tools must be established. This paper presents a preliminary step to selecting relevant sources and to setting a foundation for characterizing the mal-info, which must be monitored. The AI/ML methods provide a means for semi-quantitative signature capture. The impending use of "mal-GenAI" is presented.
Autores: Andy Skumanich, Han Kyul Kim
Última atualização: 2024-05-24 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2405.15987
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.15987
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
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