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Fake News: Na dúvida não compartilhe é um projeto de pesquisa de conclusão de curso visando investigar o fenômeno das notícias falsas na pandemia do COVID-19 e identificar as estratégias utilizadas na manipulação em massa e as tendências na composição visual do material.

Como as imagens enganam

Introdução

A pesquisa nasceu com uma pergunta que surgiu com o escândalo da Cambridge Analytica em 2018:

Será que fui manipulada?

Essa incógnita iniciou um processo de descobrimento de o que são notícias falsas, como se disseminam, mas especialmente por que acreditamos nelas, e qual é o papel da linguagem não verbal—nesse caso linguagem visual—nesse processo de manipulação. O objetivo foi discernir se há tipos de notícias falsas imagéticas que enganam mais.

Sempre houve desinformação, mas Fake News, traduzido como notícias falsas em inglês,  é um fenômeno único da Era da Informação. Ao apertar um botão, uma notícia é compartilhada instantaneamente, atingindo um público imenso—um público que jornais impressos já não conseguem alcançar.

O termo se popularizou nas eleições presidenciais estados unidenses em 2016. Na época, o candidato republicano e ex-presidente, Donald Trump, descreditava notícias que  criticavam seu governo, plantando a dúvida na mente da população.

“O uso de uma expressão estrangeira para algo que tem um nome perfeitamente conhecido em nossa língua (notícias falsas), já indica algo além do sentido normal da palavra”
(PINHEIRO, 2019, p.88)

 

O que são

São muitos componentes envolvidos na disseminação de notícias falsas. Há a descrença na imprensa tradicional, que faz o leitor buscar meios alternativos de informação, há os algorítmos das redes sociais que ajudam a impulsionar conteúdos imprecisos, há os produtores de conteúdo falso que são contratados para desenvolver falas e ideias inflamatórias por terceiros, há o utilização de promoções artificiais
de pautas por bots, há o usuário comum
que nunca aprendeu a filtrar informações.
E tudo isso acontece no meio digital.

“A movimentação de usuários irreais tem o condão de pautar o debate. A aparência de que um assunto está sendo comentado faz
com que ele passe a
ser comentado de fato.”

(CARVALHO, 2020)

Por que acreditamo

Ao longo do processo de pesquisa, foram mapeados 5 fatores que auxiliam a justificar a adesão aos conteúdos manipulados:

1. Familiaridade;
2. Autoridade;
3. Psicologia;
4. Narrativa;
5. Apresentação.

Muito conteúdo similar repetido, gera um senso de familiaridade, portanto confiança na informação.

Quem compartilha um conteúdo da um senso de credibilidade. Há também o uso de figuras ocultas citadas em narrativas como especialistas ou testemunhas.

A mente humana ajuda a distorcer a percepção da realidade através de heurísticas e a dissonância cognitiva, entre outros conceitos da psicologia.

Ao empregar narrativas que incitam emoções fortes (asco, medo ou raiva ), as notícias falsas são compartilhadas imediatamente.

A qualidade da composição gráfica da notícia falsa e o arranjo de signos específicos pode enganar o olhar e dar credibilidade ao conteúdo.

Notícias falsas visuais foram coletadas no acervo do projeto ao longo do período de pesquisa. Pode-se classificá-las em duas tendências de acordo com a linguagem visual: características de redes sociais e intervenções gráficas.

Analise visual
Análise visual ii

A partir dessa classificação, a análise deu foco às notícias falsas de Intervenções gráficas,  gerando perguntas como: o que faz uma Fake News imagética enganar?
Há aquelas com um potencial maior de manipulação que outras?

Para responder essas perguntas, um protocolo básico foi delineado para a análise qualitativa, avaliando aspectos técnicos e a qualidade da composição como um todo.

Características de Redes Sociais

Utilizam recursos predefinidos de de criação de conteúdo das redes sociais.

Intervenções Gráficas

Geradas num programa de criação e tratamento de imagem.

Com o protocolo, foi possível traçar uma classificação de qualidade (baixa, média, alta), e o potencial de manipulação daquele conteúdo (maior, médio, menor), de uma seleção de 6 Fake News imagéticas.

Uma nova pergunta surgiu: há uma relação entre a qualidade de uma composição e seu potencial para enganar? As seguintes 6 composições foram analisadas e organizadas num gráfico que compara a qualidade da composição com o potencial de manipulação.

Reflexões

Através de uma pesquisa extensa, foi possível mapear alguns elementos cruciais na disseminação de notícias falsas e como afetam a vulnerável mente humana. Ao analisar a linguagem visual das Fake News imagéticas coletadas, mais perguntas se revelam do que respostas.

Por que as notícias falsas de baixa qualidade de composição são críveis para determinados públicos? Três teorias foram traçadas para explicar isso: o usuário tem uma alfabetização visual baixa (tem dificuldade de  ler  e interpretar os  signos  na  imagem);  ele  se  dessensibilizou  a  conteúdo  de  qualidade  baixa  (que  faz  parte  da   cultura  digital  e  participativa  da  internet);  o  usuário  realmente  acredita  naquele  conteúdo e a imagem compartilhada serve para reforçar a crença, ideologia etc. Essas perguntas, porém, só serão respondidas num segundo momento.


 

No entanto, quando consideramos as notícias falsas com qualidade alta, coloca-se  em  questão  a  ética  de  designers e publicitários. Como  visto,  desinformação  imagética  com  composições  de  qualidades  altas  tem  uma  potencial  credibilidade  maior,  que  denuncia  a  experiência do programador visual.

Embora o projeto tenha sido concluído, há a necessidade de continuar estudos referentes ao tema, e olhar mais a fundo os conteúdos falsos visuais e quem os produz.

Como solução para essa questão tão complexa da desinformação, fica muito claro a urgência de repensar o sistema educacional e somar a alfabetização digital ao currículo do ensino básico no Brasil. Quanto mais conhecimento as pessoas tem sobre como navegar na internet de forma segura e consciente, melhor será o combate à desinformação.

Esse projeto foi apresentado no encontro virtual do Design Ativista 2020 pode ser visto aqui.
Baixe o a pesquisa completa aqui.

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