Investigadores da universidade alemã de Duisburg analisaram as eleições de Maio passado na Renânia do Norte-Vestefália e consideram, no estudo “Strategies and Influence of Social Bots in a 2017 German state election – A case study on Twitter“, que o uso de “bots”, programas automatizados para simular o comportamento humano em redes sociais e para disseminarem mensagens políticas, não foi efectivo nessas eleições.

De um registo de mais de 33 mil contas de utilizadores, apenas 61 foram classificadas como “bots” e os investigadores não detectaram “estratégias colectivas” de influência e, em consequência, uma “manipulação da comunicação” relativamente a partidos ou personagens políticos.

Em termos de comparação, os 61 “bots” enviaram 199 mensagens originais e 137 “retweets”, enquanto as contas de humanos publicaram mais de 121 mil mensagens originais e quase 61 mil “retweets”.

Os investigadores salientam que, perante outros estudos – relativamente aos EUA, por exemplo – a língua alemã pode ter impacto neste tipo de actividades (na dificuldade de programadores que não dominam a língua) e, também, uma análise mais detalhada quando de uma eleição de maior importância.

O que se passou noutras eleições?

Um outro estudo (“Does Campaigning on Social Media Make a Difference?“) nota igualmente que o uso do Twitter pelos candidatos nas eleições no Reino Unido no ano passado e em 2015, foi “reduzido em termos absolutos” mas pode “fazer a diferença numa renhida corrida eleitoral”.

Ainda sobre essa eleição de 2017, percebe-se em “UK General Election 2017: a Twitter Analysis” que, entre 29 de Abril e 4 de Junho, o Brexit se impôs como tema dominante no Twitter. Uma outra tendência na análise a 35 milhões de “tweets” na rede social demonstrou como o candidato Jeremy Corbyn estava em melhor posição do que a então afirmada pelos media tradicionais.

A mesma tendência é notada em ““i have a feeling trump will win………………”: Forecasting Winners and Losers from User Predictions on Twitter“. Neste caso, a lógica passou por criar um classificador de “tweets” relativo a eleições futuras. Em paralelo com os fortes sinais antecipatórios dos potenciais vencedores, o modelo permite um “novo método para avaliar a fiabilidade das fontes de informação”.

Aliás, sobre esta eleição, o trabalho “Trump vs. Hillary: What Went Viral During the 2016 US Presidential Election” explica como, numa análise aos “tweets” publicados entre 1 de Setembro e o dia das eleições, a 8 de Novembro, é possível perceber a diferente estratégia dos candidatos presidenciais.

Perante a campanha de Hillary Clinton, a do oponente Donald Trump foi mais “efectiva em: promover as mensagens e slogans de Trump, atacar e enquadrar Clinton e promover actividades de campanha nos estados” onde havia maior incerteza no voto.

Mercado negro de “bots”

Regressando à Europa, “An Analysis of the Twitter Discussion on the 2016 Austrian Presidential Elections” estudou mais de 343 mil mensagens no Twitter e refere como o vencedor Alexander Van der Bellen era “popular e influente” no Twitter mas que os seus seguidores foram “substancialmente” responsáveis por disseminarem informação falsa sobre ele, muitas vezes por a tentarem desmentir.

Nesta eleição, o uso de “bots” foi diminuto, relativamente às eleições norte-americanas ou ao referendo sobre o Brexit nesse mesmo ano.

No caso das eleições francesas, Emilio Ferrara analisou 17 milhões de mensagens no Twitter entre 27 de Abril e 7 de Maio passado.

O investigador da universidade da Califórnia do Sul separou as mensagens de “bots” e de humanos e concluiu que “padrões de utilização de contas anómalas sugerem a possível existência de um mercado negro para a re-utilização de ‘bots’ na desinformação política”, nomeadamente alguns já usados nas eleições dos EUA em 2016 pelos movimentos “alt-right” e que depois pararam até serem re-activados para as eleições francesas de Maio.