Analyzing information dissemination in publicly accessible politically oriented WhatsApp groups
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Analisando a disseminação de informações em grupos políticos de WhatsApp acessíveis ao público
Primeiro orientador
Membros da banca
Humberto Torres Marques Neto
Pedro Olmo Stanciole Vaz de Melo
Pedro Olmo Stanciole Vaz de Melo
Resumo
WhatsApp has revolutionized the way people communicate and interact. It is not only cheaper than the traditional Short Message Service (SMS) communication but it also brings a new form of mobile communication: the group chats. Such groups are great
forums for collective discussions on a variety of topics. In particular, in events of great social mobilization, such as electoral campaigns, WhatsApp group chats are very attractive as they facilitate information exchange among interested people. Yet, recent events in several countries have highlighted the use of WhatsApp to spread messages with false and misleading content, raising concerns about the massive use of this platform. This master thesis analyzes information dissemination within WhatsApp, focusing on publicly accessible political-oriented groups, collecting all shared messages during the 2018 Brazilian presidential campaign. Our study relied on a dataset containing images and textual messages shared in political groups during the study period. We identified the presence of misinformation in the contents of these messages using a dataset of priorly checked misinformation from six Brazilian fact-checking sites. From this evidence, our study aims to identify characteristics that distinguish messages (image and textual) with proven false
content from other messages (with unverified content). To that end, we analyzed various properties of the images(e.g., main content, main image sources, and propagation from/to other Web platforms) and of the textual content (e.g., language usage, main topics and
sentiment of message’s content), propagation dynamics and network structure of both message sets. We identify the most important sources of the fake images and found that they much more often appear first on WhatsApp and then on the Web. Our analyses
also revealed that textual messages with misinformation tend to be concentrated on fewer topics, often carrying words related to the cognitive process of it insight, which characterizes chain messages. We also found that their propagation process is much more viral for both images and textual messages.
Abstract
O WhatsApp revolucionou a maneira como as pessoas se comunicam e interagem. N˜ao ´e apenas mais barato que a comunica¸c˜ao tradicional do Short Message Service (SMS), mas tamb´em traz uma nova forma de comunica¸c˜ao m´ovel: as conversas em grupo. Esses grupos s˜ao ´otimos f´oruns para discuss˜oes coletivas sobre diversos t´opicos. Em particular, em eventos de grande mobiliza¸c˜ao social, como campanhas eleitorais, as conversas em grupo do WhatsApp s˜ao muito atraentes, pois facilitam a troca de informa¸c˜oes entre as pessoas interessadas. No entanto, acontecimentos recentes em v´arios pa´ıses evidenciaram o uso do WhatsApp para dissemina¸c˜ao de mensagens com conte´udo falso e enganoso, levantando preocupa¸c˜oes sobre o uso massivo desta plataforma. Motivados por isto, esta disserta¸c˜ao analisa a dissemina¸c˜ao de informa¸c˜oes no WhatsApp, focando em grupos de tem´atica pol´ıtica acess´ıveis ao p´ublico, coletando as mensagens compartilhadas durante a campanha eleitoral presidencial brasileira de 2018. Nosso estudo contou com um conjunto de dados contendo todas as imagens e mensagens de texto compartilhadas de todos os grupos de tem´atica pol´ıtica durante o per´ıodo de estudo. Utilizando uma base de dados de informa¸c˜oes enganosas previamente verificadas e divulgadas em seis sites brasileiros de checagem de fatos, n´os identificamos evidˆencias da presen¸ca de mensagens com informa ¸c˜ao falsa na base de dados analisada. A partir destas evidˆencias, nosso estudo visa identificar caracter´ısticas que distinguem as mensagens (de imagem e texto) com conte´udo comprovadamente falso das outras mensagens (com conte´udo n˜ao verificado). Para esse fim, analisamos v´arias propriedades das imagens (por exemplo, conte´udo, principais fontes de imagens e propaga¸c˜ao de/para outras plataformas da Web) e do conte´udo textual (por exemplo, uso da linguagem, principais t´opicos e sentimento do conte´udo da mensagem), dinˆamicas de propaga¸c˜ao e estrutura de rede de ambos os conjuntos de mensagens. Identificamos as fontes mais importantes das imagens falsas e descobrimos que, com frequˆencia significativa, elas s˜ao postadas primeiro no WhatsApp e depois na Web. Nossas an´alises tamb´em revelaram que mensagens textuais com informa¸c˜oes enganosas tendem a se concentrar em alguns t´opicos, geralmente carregando palavras relacionadas ao processo cognitivo de insight, que caracteriza as mensagens de corrente. Tamb´em descobrimos que o processo de propaga¸c˜ao ´e muito mais viral para imagens e mensagens de texto com conte´udo falso.
Assunto
Computação – Teses, WhatsApp (Aplicativo de mensagens) – Teses, Desinformação – Teses, Disseminação de informação – Teses.
Palavras-chave
WhatsApp groups, Misinformation, Information dissemination, Images, Tex- tual information