Robôs impulsionaram #BolsonaronaRecord e #TsunamiCiro no debate da Globo
Congresso em Foco
05/10/2018 | Atualizado às 19h38
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A atuação de robôs impulsionou 17% das hashtags #BolsonaroNaRecord e #TsunamiCiro no Twitter, as duas mais utilizadas durante o último debate entre presidenciáveis antes da votação de domingo (7), realizado ontem (4) pela Rede Globo. Segundo dados coletados pela ferramenta Trending Botics, desenvolvida pelo Congresso em Foco e pela FCB Brasil, o candidato do PSL, Jair Bolsonaro, que não participou do debate, foi o mais citado nos tuítes impulsionados pelos chamados bots, com 10.768 menções. Em segundo lugar ficou Ciro Gomes (PDT) com 8.685 tuítes suspeitos de serem robôs.
De acordo com o Trending Botics, 8.236 robôs foram responsáveis por 29.292 tuítes na noite de ontem, o que corresponde a uma média de 3,5 tuítes por bot. As informações foram coletadas entre as 22h dessa quinta-feira e à 00h45 desta sexta-feira (5).
O candidato do Psol, Guilherme Boulos, foi mais citado pelos robôs que o nome de Fernando Haddad (PT) - 4.901 tuítes de Boulos contra 4.180 do petista. A defesa que o psolista fez da democracia, com críticas firmes à ditadura, foi o que garantiu grande repercussão de seu nome no Twitter.
Das hashtags que estavam no Trending Topics durante o debate, #BolsonaroNaRecord foi a mais impulsionada por possíveis robôs, 17,4% do total. Em seguida, veio #TsunamiCiro, com 17,2% das postagens promovidas por bots. A hashtag #HaddadÉ13 teve 6,4% das postagens impulsionadas por bots, e o #DebateNaGlobo teve 5,4%.
Monitoramento
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
Os robôs são capazes de fazer um tema se transformar em tendência, espalhar um boato e, inclusive, ser importante arma política. Em 2014 foi provado o uso de robôs para inflar assuntos nas eleições brasileiras, assim como nas últimas eleições americanas. A ideia do Trending Botics é mostrar se um determinado assunto ganhou importância por meio de bots.
Esses robôs se passam por usuários reais, que postam e interagem massivamente com os tuítes que lhes convêm, criando um engajamento artificial. Isso faz com que um determinado tema - muitas vezes apoiado por fake news - alcance um número cada vez maior de pessoas e ganhe relevância.
O processo
O Trending Botics se baseia no Botometer, um algoritmo de machine learning concebido para classificar uma conta como "humana" ou "robô" por meio do cruzamento dezenas de milhares de parâmetros e definições.
Esse algoritmo é aberto ao público e foi desenvolvido pela Indiana University Network Science Institute (Iuni) e pelo Center for Complex Networks and Systems Research (CNetS). A plataforma também faz uso das APIs de streaming do Twitter, responsáveis por mandar para a nossa base de dados todos os tuítes que incluem os termos registrados. A partir daí, utilizamos o Botometer para ver quais usuários são prováveis bots, registrando-os bem como seus tuítes em um outro banco de dados, que também alimenta a nossa plataforma.
Veja a íntegra da nota do Twitter:
"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."
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