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Militantes favoráveis e contrários ao candidato Jair Bolsonaro (PSL) publicaram mensagens por meio de robôs (bots) no Twitter no último fim de semana, segundo a ferramenta Trending Botics, desenvolvida pelo Congresso em Foco e pela FCB Brasil. De acordo com os dados analisados entre as 10h do último sábado (29) e as 22h do domingo (30), 1 em cada 6 posts identificados como #SomosBolsonaro17 foi gerado por um possível robô. O mesmo instrumento foi utilizado por 1 em cada 20 tuítes marcados com #EleNão – três vezes menos. A pesquisa não analisa o mérito das publicações.
O Trending Botics localizou 79.035 tuítes postados por humanos e outros 14.050 publicados de maneira artificial com a #SomosBolsonaro17 nos dois dias. A ferramenta encontrou 12.159 mensagens atribuídas a bots entre os que escreveram a #EleNão. Outras 233.544 foram tuitadas por usuários verdadeiros, conforme o levantamento.
Acesse a página do Trending Botics
O Trending Botics monitora a atividade dos bots envolvendo os candidatos a presidente. Por meio de uma plataforma online, os usuários podem acompanhar e comparar diariamente os temas políticos mais compartilhados por esses robôs, que fazem com que determinados assuntos alcancem um número cada vez maior de pessoas e ganhem relevância.
Em nota (veja a íntegra mais abaixo), o Twitter afirma que trabalha “globalmente e em escala para detectar e combater proativamente spam e contas automatizadas mal-intencionadas” e também para impedir que conteúdo dessa natureza influencie o debate na plataforma.
Segundo a assessoria da rede, estudos feitos por terceiros sobre a utilização de contas externas costumam se basear em informações externas limitadas para determinar se uma conta é automação indevida ou não. “O Twitter esclarece que não teve acesso aos perfis apontados pelo levantamento como possíveis contas automatizadas e, por isso, não tem condições de dar sua visão sobre os resultados”, diz o Twitter.
Pauta artificial
"O Twitter esclarece que não teve acesso aos perfis apontados pelo levantamento como possíveis contas automatizadas e, por isso, não tem condições de dar sua visão sobre os resultados. Estudos feitos por terceiros têm se mostrado metodologicamente falhos porque só acessam sinais externos das contas, informações muito limitadas em relação àquelas de que o Twitter dispõe para determinar se uma conta é ou não uma automação indevida. Além disso, esses levantamentos não levam em consideração as medidas defensivas do Twitter para garantir que o conteúdo automatizado não influencie as discussões na plataforma, uma vez que essas iniciativas não são refletidas em tempo real na base de dados utilizada por terceiros para pesquisa (nossa API pública).
O Twitter trabalha globalmente e em escala para detectar e combater proativamente spam e contas automatizadas mal-intencionadas que têm como objetivo manipular as conversas na plataforma. Mais informações sobre isso podem ser encontradas neste link."