Desmascarando a Manipulação Online nas Eleições
Este artigo investiga o impacto das contas coordenadas durante a eleição presidencial francesa de 2017.
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Índice
A manipulação online tá virando um problema crescente pras democracias. Contas falsas coordenadas foram usadas pra interferir nas eleições, mas as estratégias e ações delas não são muito conhecidas. Esse artigo explora as características dessas contas durante a eleição presidencial francesa de 2017, um período em que rolou uma grande campanha de desinformação dirigida pela Rússia.
Contexto
A eleição presidencial francesa de 2017 chamou bastante atenção, principalmente por causa de uma campanha chamada "MacronLeaks", que tinha como objetivo desacreditar o candidato Emmanuel Macron. Essa campanha envolveu a liberação de e-mails e documentos hackeados da campanha do Macron. A intenção era influenciar o resultado das eleições espalhando desinformação.
As redes sociais têm um papel crucial nessa manipulação. Plataformas como Facebook e Twitter são frequentemente usadas por atores maliciosos pra enganar os usuários, incitar violência ou diminuir a confiança nas instituições democráticas. Mesmo com essas plataformas tentando remover contas prejudiciais, esses indivíduos continuam mudando suas táticas pra não serem pegos.
Objetivos
Essa pesquisa se propôs a analisar Tweets relacionados à eleição presidencial francesa de 2017 pra identificar campanhas de influência que poderiam afetar os resultados. O foco era detectar contas falsas coordenadas, chamadas de “contas coordenadas”, e examinar as emoções, Atitudes e Preocupações expressas nos tweets delas.
Coleta de Dados
Pra esse estudo, foi coletado um conjunto de dados com mais de cinco milhões de tweets. Os tweets foram reunidos usando palavras-chave pertinentes à eleição. A maioria dos tweets era em francês, com uma porcentagem menor em inglês e outras línguas. Cada tweet foi analisado pra determinar seu conteúdo e contexto.
Contas Coordenadas
Contas coordenadas são aquelas que trabalham juntas pra atingir um objetivo comum, geralmente espalhando informações enganosas. Essas contas podem ser bots sociais ou usuários humanos fingindo serem pessoas normais. Identificar essas contas é complicado por causa das altas taxas de falsos positivos na detecção de bots e pelas regras estabelecidas pelas plataformas de redes sociais.
Pra descobrir contas coordenadas, os pesquisadores procuraram por contas que compartilhavam hashtags similares e tweetavam de uma forma semelhante. Esse método ajuda a montar um provável grupo de contas coordenadas pra análise posterior.
Métodos
Várias técnicas foram usadas pra analisar os tweets. Os pesquisadores procuraram por atitudes expressas nos tweets, as preocupações discutidas e as emoções transmitidas.
Análise de Atitudes
Atitudes se referem ao que o autor de um tweet pensa sobre um candidato ou partido específico. Os tweets podem promover ou criticar candidatos de forma explícita. Os pesquisadores usaram um modelo pra detectar se um tweet contém sentimentos a favor ou contra um candidato ou partido.
Análise de Preocupações
Preocupações são questões que dividem os eleitores, como economia, imigração ou segurança nacional. Os pesquisadores tinham como objetivo identificar quais preocupações estavam em alta nos tweets relacionados à eleição.
Análise de Emoções
Emoções se referem aos sentimentos expressos nos tweets. Essas podem variar de raiva e medo a alegria e orgulho. Os pesquisadores usaram algoritmos avançados pra classificar as emoções nos tweets e determinar a intensidade delas.
Descobertas
Padrões de Atividade das Contas Coordenadas
O estudo descobriu que as contas coordenadas estavam excepcionalmente ativas pouco antes do segundo turno de votação. Elas retweetaram umas às outras muito mais do que o esperado, indicando uma estratégia clara pra amplificar suas mensagens.
Características Sociolinguísticas
Através da análise dos tweets, os pesquisadores identificaram várias características sociolinguísticas das contas. As contas coordenadas mostraram padrões distintos em seus tweets, incluindo taxas mais altas de compartilhamento de conteúdo que promovia candidatos específicos do que contas não coordenadas.
Comparação entre Contas Coordenadas e Não Coordenadas
Ao comparar contas coordenadas com as não coordenadas, foram notadas diferenças significativas. As contas coordenadas estavam muito mais focadas em promover candidatos específicos. Isso ficou especialmente evidente nas discussões sobre orgulho nacional e alianças internacionais, que apareceram bastante em seus tweets.
Uso da Linguagem
A linguagem usada por diferentes grupos de contas coordenadas sugeriu que diversos públicos estavam sendo alvo. Por exemplo, as contas que apoiavam Marine Le Pen costumavam usar inglês, enquanto as que apoiavam outros candidatos, como Benoît Hamon, predominantemente tweetavam em francês.
Hora dos Tweets
A hora dos tweets revelou uma correlação com eventos significativos durante o ciclo eleitoral. Por exemplo, o número de tweets sobre candidatos específicos atingiu o pico bem antes das eleições. Isso sugere uma abordagem planejada pra influenciar os eleitores em momentos críticos.
Implicações das Descobertas
A pesquisa ilumina como contas coordenadas podem manipular discussões online. Ao entender suas táticas, esforços futuros podem ser feitos pra detectar e contrabalançar essas campanhas de influência.
Influência da Campanha Negativa
Contas coordenadas frequentemente usavam campanhas negativas, que poderiam ser mais eficazes em certas circunstâncias. O aumento de emoções negativas antes das eleições sugere que essas táticas foram intencionalmente usadas pra influenciar a opinião pública.
Diversidade de Contas Coordenadas
A diversidade entre as contas coordenadas foi impressionante. Diferentes grupos tinham focos e abordagens variadas, indicando que os esforços coordenados podem não ter sempre uma única agenda. Essa diversificação permite que eles atinjam diferentes segmentos da população e explorem várias questões.
Limitações e Trabalho Futuro
Embora as descobertas forneçam insights valiosos sobre o comportamento das contas coordenadas, há limitações. Os modelos sociolinguísticos usados não eram perfeitos, e o conjunto de dados pode não representar todo o escopo do comportamento online. Trabalhos futuros devem buscar expandir o conjunto de dados pra incluir uma gama mais ampla de eventos e situações, além de desenvolver modelos mais precisos pra detectar comportamentos coordenados.
Conclusão
Essa análise das contas coordenadas durante a eleição presidencial francesa de 2017 revela insights importantes sobre como elas funcionam e as táticas que usam. As descobertas indicam que essas contas tiveram um papel significativo em moldar o discurso online em torno da eleição. Entender seus comportamentos pode ajudar na luta contínua contra a manipulação online e desinformação nas próximas eleições.
Título: Socio-Linguistic Characteristics of Coordinated Inauthentic Accounts
Resumo: Online manipulation is a pressing concern for democracies, but the actions and strategies of coordinated inauthentic accounts, which have been used to interfere in elections, are not well understood. We analyze a five million-tweet multilingual dataset related to the 2017 French presidential election, when a major information campaign led by Russia called "#MacronLeaks" took place. We utilize heuristics to identify coordinated inauthentic accounts and detect attitudes, concerns and emotions within their tweets, collectively known as socio-linguistic characteristics. We find that coordinated accounts retweet other coordinated accounts far more than expected by chance, while being exceptionally active just before the second round of voting. Concurrently, socio-linguistic characteristics reveal that coordinated accounts share tweets promoting a candidate at three times the rate of non-coordinated accounts. Coordinated account tactics also varied in time to reflect news events and rounds of voting. Our analysis highlights the utility of socio-linguistic characteristics to inform researchers about tactics of coordinated accounts and how these may feed into online social manipulation.
Autores: Keith Burghardt, Ashwin Rao, Siyi Guo, Zihao He, Georgios Chochlakis, Baruah Sabyasachee, Andrew Rojecki, Shri Narayanan, Kristina Lerman
Última atualização: 2023-05-30 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2305.11867
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.11867
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
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Ligações de referência
- https://github.com/KeithBurghardt/Coordination/
- https://github.com/martin-majlis/Wikipedia-API
- https://github.com/jacobeisenstein/SAGE
- https://github.com/KeithBurghardt/Coordination/tree/main/annotations
- https://huggingface.co/cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment
- https://huggingface.co/transformers/v3.0.2/model_doc/auto.html