A partilha de teorias da conspiração relacionadas com o Covid-19 nos media sociais pode ser identificada usando aprendizagem por máquina (“machine learning”) de forma mais precisa e conhecida a sua evolução, “uma ferramenta que pode um dia ajudar os responsáveis da saúde pública a combater a desinformação online“.

“Muitos estudos sobre a aprendizagem por máquina relacionados com a desinformação nos media sociais focam-se na identificação de diferentes tipos de teorias da conspiração”, nota Courtney Shelley, investigadora no Information Systems and Modeling Group do Los Alamos National Laboratory e co-autora do estudo publicado no Journal of Medical Internet Research. “Em vez disso, queríamos criar uma compreensão mais coesa de como a desinformação muda à medida que se espalha. Como as pessoas tendem a acreditar na primeira mensagem que encontram, os responsáveis da saúde pública podem algum dia monitorar quais as teorias da conspiração que estão a ganhar força nos media sociais e criar campanhas de informação pública factual para evitar a aceitação generalizada das falsidades”.

O estudo “‘Thought I’d Share First’ and Other Conspiracy Theory Tweets from the COVID-19 Infodemic: Exploratory Study” utilizou dados anonimizados do Twitter e focou-se em quatro teorias da conspiração nos primeiros cinco meses da pandemia.

Nas suas conclusões, o estudo refere que “embora nos concentremos na desinformação relacionada com a saúde, esta combinação de abordagens não é específica da saúde pública e é valiosa para caracterizar a desinformação em geral, o que é um primeiro passo importante na criação de mensagens direccionadas para neutralizar a sua disseminação. A mensagem inicial deve ter como objectivo evitar a desinformação generalizada antes que ela se espalhe, enquanto mensagens posteriores precisam de ter como alvo as teorias da conspiração em evolução e as novas facetas de cada uma à medida que são incorporadas”.

Segundo os autores do estudo, este “demonstra que é possível identificar e caracterizar teorias de conspiração comuns e de longa duração relacionadas com a Covid usando dados do Twitter, mesmo quando essas mensagens mudam de conteúdo e tom com o tempo”.

Sabe-se também que quanto mais as pessoas confiam nas redes sociais como fonte de notícias, aumenta a probabilidade de acreditarem na desinformação sobre a pandemia, de acordo com uma outra análise realizada por Yan Su, da Washington State University.

O estudo “It doesn’t take a village to fall for misinformation: Social media use, discussion heterogeneity preference, worry of the virus, faith in scientists, and COVID-19-related misinformation beliefs“, publicado na revista Telematics and Informatics , também detectou que os níveis de preocupação com a Covid-19 fez aumentar “a força da crença das pessoas nessa desinformação. Dois factores enfraqueceram as crenças em informações falsas: acreditar nos cientistas e uma preferência pela ‘heterogeneidade da discussão’, o que significa que as pessoas gostavam de conversar com outras que tinham pontos de vista diferentes”.