Comportamento de bots: desinformação e interferência artificial no contexto dos presidentes do México, Venezuela e Chile no Twitter

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Comportamento de bots: desinformação e interferência artificial no contexto dos presidentes do México, Venezuela e Chile no Twitter

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Title: Comportamento de bots: desinformação e interferência artificial no contexto dos presidentes do México, Venezuela e Chile no Twitter
Author: Pereira, Danielle Borges
Abstract: O presente estudo teve como objetivo investigar os fatores motivacionais de Fogg que contribuem para a disseminação de desinformação no Twitter. Para a realização da pesquisa o objetivo geral foi subdividido em quatro objetivos específicos, sendo: a) selecionar um grupo de perfis de contas políticas para análise; b) identificar os usuários que participam da rede social das contas selecionadas citando seus perfis no Twitter; c) evidenciar a presença de bots nos círculos mais influentes das contas no Twitter; e d) classificar as mensagens dos bots segundo os fatores motivacionais do Modelo de Comportamento de Fogg. Pesquisa descritiva, exploratória e documental com abordagem qualitativa e quantitativa, da qual utilizou do método netnográfico para a realização da análise das publicações dos bots que mencionam os presidentes no Twitter para a identificação da existência de fatores motivacionais de Fogg como forma de disseminar desinformação. Foram selecionadas 3.979 publicações de bots que mencionam os perfis dos presidentes do Chile, Sebastian Piñera; México, López Obrador; e Venezuela, Nicolás Maduro no Twitter. Como resultado do estudo, todos os presidentes possuíram a maior quantidade de publicações realizadas pelos bots que receberam a pontuação 4.6 pelo Botometer, além de todas as publicações predominarem a do tipo retweets. Na análise das publicações observou-se que as publicações relacionadas ao presidente do Chile eram totalmente de teor negativo, algumas publicações eram escritas com xingamentos e frases motivacionais demonstrando insatisfação com o governo. As publicações referentes ao presidente do México se expressavam de forma negativa, denotando insatisfação com o governo, mas havia outras que parabenizaram o governo ou lamentavam algum acontecimento relacionado ao presidente e as publicações sobre o presidente da Venezuela eram totalmente positivas ao governo. Foi identificado que de todos os três presidentes o elemento Prazer/Dor do fator Motivação, os elementos Dinheiro e Esforço físico do fator Habilidade e o elemento Sinal do fator Gatilho estavam mais presentes no conteúdo publicado e/ou compartilhado pelos bots. Com base nos dados apresentados e na análise realizada, conclui-se que a quantidade de seguidores nem sempre influencia a quantidade de publicações; a ferramenta Botometer e a utilização de sua API e a API do Twitter impossibilitaram uma pesquisa mais completa, pois muitos perfis não foram possíveis de recuperação; a maioria das publicações realizadas por bots que mencionam o perfil dos presidentes trataram-se de retweets; a maioria destes bots receberam a pontuação 4,6 no Botometer; e que os bots podem influenciar os demais usuários no Twitter utilizando-se principalmente de elementos de Prazer/Dor (Motivação), Dinheiro e Esforço físico (Habilidade) e Sinal (Gatilho).Abstract: The present study aimed to investigate Fogg's motivational factors that contribute to the dissemination of misinformation on Twitter. To carry out the research the general objective was subdivided into four specific objectives, namely: a) select a group of political accounts profiles for analysis; b) identify the users who participate in the social network of the selected accounts citing their Twitter profiles; c) show the presence of bots in the most influential circles of Twitter accounts; and d) classify the bots' messages according to the motivational factors of the Fogg's Behavior Model. This is a descriptive, exploratory and documental research with a qualitative and quantitative approach, which used the netnographic method to analyze the posts of the bots that mention presidents on Twitter to identify the existence of Fogg's motivational factors as a way to spread disinformation. A total of 3,979 bot publications mentioning the Twitter profiles of the presidents of Chile, Sebastian Piñera; Mexico, López Obrador; and Venezuela, Nicolás Maduro were selected. As a result of the study, all presidents had the highest number of publications made by the bots that received a score of 4.6 by the Botometer, and all publications predominated in the type of retweets. In the analysis of the publications, it was observed that the publications related to the president of Chile were totally negative, some publications were written with curses and motivational phrases showing dissatisfaction with the government. The publications referring to the president of Mexico expressed themselves in a negative way, denoting dissatisfaction with the government, but there were others that congratulated the government or lamented some event related to the president, and the publications about the president of Venezuela were totally positive to the government. It was identified that of all three presidents the Pleasure/Pain element of the Motivation factor, the Money and Physical Effort elements of the Ability factor, and the Signal element of the Trigger factor were most present in the content posted and/or shared by the bots. Based on the data presented and the analysis performed, it can be concluded that the amount of followers does not always influence the amount of publications; the Botometer tool and the use of its API and Twitter's API made a more complete research impossible, since many profiles could not be retrieved; most of the publications made by bots that mention the presidents' profiles were retweets; most of these bots received a 4.6 score on the Botometer; and that bots can influence other users on Twitter using mainly elements of Pleasure/Pain (Motivation), Money and Physical Effort (Skill), and Signal (Trigger).
Description: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências da Educação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação, Florianópolis, 2022.
URI: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/234743
Date: 2022


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