Um recente experimento do Media Insight Project
mostra que as pessoas se importam mais com o que os seus amigos ou
celebridades postam e compartilham nas redes sociais do que a confiança
na fonte da notícia ou dos dados.
Em
outras palavras, em geral, a pessoa que compartilha uma notícia nas
redes sociais – seja um amigo ou uma pessoa famosa – é mais importante
do que a fonte real da história. As recentes mudanças no ecossistema de
informação – onde o Facebook, por exemplo, foi a principal fonte, com
exceção da televisão, para se obter notícias sobre a campanha
presidencial americana – mostram que temos de estar atentos ao que lemos
e ouvimos, pois podem ser notícias com um cunho ideológico por detrás. Muitas notícias falsas estão circulando na internet.
Na
pesquisa do Media Insight Project, foi postada uma informação de saúde
sobre o diabetes. Metade dos participantes foi informada de que o autor
seria a Associated Press, uma agência de renome internacional de
notícias, e à outra metade foi dito que a fonte era a
DailyNewsReview.com (uma fonte fictícia). Aleatoriamente, metade dessas
postagens eram compartilhadas por uma pessoa pública em quem os
participantes confiavam e a outra metade por uma pessoa famosa em quem
não confiavam.
50%
dos participantes acharam que os fatos eram reais quando foram
compartilhados pela pessoa em quem confiavam, enquanto que apenas 35%
acreditaram nos fatos quando vinham de uma fonte na qual não confiavam.
O
mesmo resultado aconteceu com os compartilhamentos: a fonte interessa
menos, e tendemos a passar adiante aos nossos amigos nas redes sociais
as histórias que vieram de uma celebridade em quem confiamos.
As
pessoas confiam umas nas outras e transmitem essa confiança
compartilhando conteúdos. Se a fonte é ou não confiável, se os fatos são
ou não verdadeiros, parece importar menos nas redes sociais.
Quando
o assunto é segurança – de sistemas operacionais e navegadores até de
produtos antivírus – também ocorre o mesmo. A recomendação de um amigo
pode ser mais importante do que as fontes de dados independentes.
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