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Consumo de notícias e desinformação na Europa: conclusões e referênciaspor@newsbyte
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Consumo de notícias e desinformação na Europa: conclusões e referências

por NewsByte.Tech6m2024/06/07
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Neste artigo, os investigadores analisam os padrões europeus de consumo de notícias, as fontes de desinformação e os comportamentos do público no Twitter.
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Autores:

(1) Anees Baqir, Universidade Ca' Foscari de Veneza, Itália;

(2) Alessandro Galeazzi, Universidade Ca' Foscari de Veneza, Itália;

(3) Fabiana Zollo, Universidade Ca' Foscari de Veneza, Itália e The New Institute Center for Environmental Humanities, Itália.

Tabela de Links

4. Conclusões

Neste estudo, aprofundámo-nos na evolução da dinâmica da produção e do consumo de notícias no contexto europeu. Examinamos o consumo de conteúdo do Twitter produzido por meios de comunicação na França, Alemanha, Itália e Reino Unido, fornecendo uma comparação entre países e entre tópicos


Figura 5: Análise do consumo de conteúdo do usuário onde cada histograma representa a contagem de usuários versus a fração de notícias de fontes potencialmente questionáveis, variando de totalmente confiável (0) a totalmente questionável (1). Uma presença dominante perto das frações mais baixas sugere uma dependência predominante de fontes confiáveis. Em contraste, aumentos significativos perto dos segmentos mais sofisticados destacam segmentos influenciados por conteúdo questionável.


do discurso público online. Identificamos temas debatidos nos quatro países e destacamos diferenças e semelhanças nos padrões de consumo. Além disso, construímos redes com base nas semelhanças entre as audiências dos veículos de notícias, revelando a presença de grupos de usuários engajados com fontes de diferentes confiabilidades.


As nossas descobertas indicaram que fontes fiáveis dominam o panorama da informação, mas os utilizadores que consumiam conteúdo principalmente ou exclusivamente de meios de comunicação questionáveis estavam frequentemente presentes. No entanto, o tamanho e a importância de tais grupos variam de acordo com o tema e o país em consideração. Além disso, a nossa comparação entre países revelou variações na estrutura das redes de similaridade das fontes de notícias. Embora alguns países tenham apresentado uma separação mais clara entre grupos de fontes questionáveis e fontes fiáveis, outros mostraram uma situação mais heterogénea, com diferenças menos detectáveis na composição dos grupos. No entanto, a conectividade das redes e a análise do comportamento dos utilizadores indicaram a presença de uma pequena fracção de utilizadores com uma dieta de notícias mista em todos os países.


Os nossos resultados enfatizaram as diferenças e semelhanças nos padrões de consumo de notícias entre países em relação a assuntos globalmente significativos. Compreender a dinâmica do consumo de notícias e a sua dependência de fatores como o tema ou o país pode fornecer informações valiosas sobre o desenvolvimento de contramedidas eficazes para mitigar a propagação da desinformação e da desinformação. A monitorização do panorama da informação, tanto a nível nacional como europeu, é de facto crucial para compreender o estado do discurso público sobre temas controversos e desenvolver estratégias coesas e personalizadas para melhorar a saúde dos ecossistemas de informação.

Referências

Comissão Europeia, o pacote da lei sobre serviços digitais. acessado em 23-10-2023.


Bakshy, E., Hofman, JM, Mason, WA e Watts, DJ (2011). Identificando influenciadores no Twitter. Na Quarta Conferência Internacional ACM sobre Pesquisa na Web e Mineração de Dados (WSDM), volume 2.


Figura 6: Análise de detecção comunitária de redes de similaridade de meios de comunicação. Os clusters foram encontrados usando o algoritmo de cluster de Louvain e classificados com base na porcentagem de veículos de notícias questionáveis. A porcentagem de fontes questionáveis em cada cluster é codificada por cores. As arestas da rede com pesos inferiores ao valor mediano foram descartadas aqui, o resultado com a rede completa é relatado no SI.


Bakshy, E., Messing, S. e Adamic, LA (2015). Exposição a notícias e opiniões ideologicamente diversas no Facebook. Ciência, 348(6239):1130–1132.


Bessi, A. e Ferrara, E. (2016). Os bots sociais distorcem a discussão on-line da eleição presidencial dos EUA em 2016. Primeira segunda-feira, 21(11-7).


Blondel, VD, Guillaume, J.-L., Lambiotte, R. e Lefebvre, E. (2008). Rápido desdobramento de comunidades em grandes redes. Jornal de mecânica estatística: teoria e experimento, 2008(10):P10008.


Bovet, A. e Makse, HA (2019). Influência das notícias falsas no Twitter durante as eleições presidenciais dos EUA em 2016. Comunicações da natureza, 10(1):7.


Broniatowski, DA, Simons, JR, Gu, J., Jamison, AM e Abroms, LC (2023). A eficácia das políticas e arquitetura de desinformação sobre vacinas do Facebook durante a pandemia de covid-19. Avanços da Ciência, 9(37):eadh2132.


Cinelli, M., De Francisci Morales, G., Galeazzi, A., Quattrociocchi, W. e Starnini, M. (2021). O efeito da câmara de eco nas redes sociais. Anais da Academia Nacional de Ciências, 118(9):e2023301118.


Cinelli, M., Quattrociocchi, W., Galeazzi, A., Valensise, CM, Brugnoli, E., Schmidt, AL, Zola, P., Zollo, F., e Scala, A. (2020). A infodemia da mídia social covid-19. Relatórios científicos, 10(1):1–10.


Cota, W., Ferreira, SC, Pastor-Satorras, R., e Starnini, M. (2019). Quantificando os efeitos da câmara de eco na difusão de informações pelas redes de comunicação política. Ciência de Dados EPJ, 8(1):35.


Del Vicario, M., Bessi, A., Zollo, F., Petroni, F., Scala, A., Caldarelli, G., Stanley, HE, e Quattrociocchi, W. (2016). A disseminação de desinformação online. Anais da Academia Nacional de Ciências, 113(3):554–559.


Del Vicario, M., Zollo, F., Caldarelli, G., Scala, A. e Quattrociocchi, W. (2017). Mapeando a dinâmica social no Facebook: o debate do Brexit. Redes Sociais, 50:6–16.


Falkenberg, M., Galeazzi, A., Torricelli, M., Di Marco, N., Larosa, F., Sas, M., Mekacher, A., Pearce, W., Zollo, F., Quattrociocchi, W. , e outros. (2022). Polarização crescente em torno das mudanças climáticas nas redes sociais. Natureza Mudanças Climáticas, páginas 1–8.


Ferrara, E. (2017). Desinformação e operações de bots sociais no período que antecedeu as eleições presidenciais francesas de 2017. Pré-impressão do arXiv arXiv:1707.00086.


Ferrara, E., Cresci, S. e Luceri, L. (2020). Desinformação, manipulação e abuso nas redes sociais na era da covid-19. Jornal de Ciências Sociais Computacionais, 3:271–277.


Flamino, J., Galeazzi, A., Feldman, S., Macy, MW, Cross, B., Zhou, Z., Serafino, M., Bovet, A., Makse, HA, e Szymanski, BK (2023) . Polarização política da mídia noticiosa e influenciadores no Twitter nas eleições presidenciais dos EUA de 2016 e 2020. Natureza Comportamento Humano, páginas 1–13.


Flaxman, S., Goel, S. e Rao, JM (2013). Segregação ideológica e os efeitos das mídias sociais no consumo de notícias. Disponível em SSRN, 2363701.


Garimella, K., Smith, T., Weiss, R. e West, R. (2021). Polarização política no consumo de notícias online. Em Anais da Conferência Internacional AAAI sobre Web e Mídia Social, volume 15, páginas 152–162.


Gonz´alez-Bail´on, S., Lazer, D., Barber´a, P., Zhang, M., Allcott, H., Brown, T., Crespo-Tenorio, A., Freelon, D., Gentzkow, M., Guess, AM, et al. (2023). Segregação ideológica assimétrica na exposição a notícias políticas no Facebook. Ciência, 381(6656):392–398.


Grinberg, N., Joseph, K., Friedland, L., Swire-Thompson, B., e Lazer, D. (2019). Notícias falsas no Twitter durante as eleições presidenciais dos EUA em 2016. Ciência, 363(6425):374–378.


Grootendorst, M. (2022). Bertopic: Modelagem de tópicos neurais com procedimento tf-idf baseado em classe. Pré-impressão do arXiv arXiv:2203.05794.


Karimi, F. e Oliveira, M. (2022). Sobre a inadequação da sortatividade nominal para avaliar a homofilia em redes. Pré-impressão do arXiv arXiv:2211.10245.


Lazer, DM, Baum, MA, Benkler, Y., Berinsky, AJ, Greenhill, KM, Menczer, F., Metzger, MJ, Nyhan, B., Pennycook, G., Rothschild, D., et al. (2018). A ciência das notícias falsas. Ciência, 359(6380):1094–1096.


McInnes, L., Healy, J. e Astels, S. (2017). hdbscan: Clustering baseado em densidade hierárquica. J. Software de código aberto, 2(11):205.


McInnes, L., Healy, J. e Melville, J. (2018). Umap: Aproximação e projeção de variedade uniforme para redução de dimensão. Pré-impressão do arXiv arXiv:1802.03426.


Nyhan, B., Settle, J., Thorson, E., Wojcieszak, M., Barber´a, P., Chen, AY, Allcott, H., Brown, T., Crespo-Tenorio, A., Dimmery, D., e outros. (2023). Fontes com ideias semelhantes no Facebook são predominantes, mas não polarizadoras. Natureza, 620(7972):137–144.


Ruths, D. (2019). A máquina de desinformação. Ciência, 363(6425):348–348.


Sammut, C. e Webb, GI (2011). Enciclopédia de aprendizado de máquina. Springer Ciência e Mídia de Negócios.


Santoro, A., Galeazzi, A., Scantamburlo, T., Baronchelli, A., Quattrociocchi, W. e Zollo, F. (2023). Analisando o cenário em mudança do debate sobre a vacina contra a covid-19 no Twitter. Análise e mineração de redes sociais, 13(1):115.


Schmidt, AL, Zollo, F., Scala, A., Betsch, C. e Quattrociocchi, W. (2018). Polarização do debate sobre vacinação no Facebook. Vacina, 36(25):3606–3612.


Stella, M., Ferrara, E. e De Domenico, M. (2018). Os bots aumentam a exposição a conteúdos negativos e inflamatórios em sistemas sociais online. Anais da Academia Nacional de Ciências, 115(49):12435–12440.


Zannettou, S., Bradlyn, B., De Cristofaro, E., Kwak, H., Sirivianos, M., Stringini, G., e Blackburn, J. (2018). O que é gab: um bastião da liberdade de expressão ou uma câmara de eco da direita alternativa. Em Anais complementares da The Web Conference 2018, páginas 1007–1014.


Zannettou, S., Caulfield, T., De Cristofaro, E., Sirivianos, M., Stringhini, G., e Blackburn, J. (2019). Guerra de desinformação: Compreendendo os trolls patrocinados pelo Estado no Twitter e sua influência na web. Nos anais complementares da conferência da World Wide Web de 2019, páginas 218–226.


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