Activism and misinformation on WhatsApp: measurement, analysis, and countermeasures - Philipe de Freitas Melo (2022)
A Internet tem conquistado um espaço cada vez maior em nossa vida. As mídias sociais, em especial as plataformas de mensagens instantâneas (PMIs) permeiam nossas relações e a forma com que nos comunicamos. Essas plataformas permitem usuários se comunicarem tanto de forma mais privada e pessoal, como também possuem grandes grupos de conversa público, no qual múltiplos usuários interagem entre si e compartilham interesses. Devido seu grande sucesso e popularidade, essas plataformas, infelizmente, também se tornaram um local fértil para campanhas de desinformação que espalham boatos, notícias falsas, discurso de ódio e linchamento online. Entretanto, a estrutura fechada de funcionamento dos serviços de mensagens, tais como WhatsApp e Telegram, dificultam a investigação do conteúdo que circula dentro destas plataformas. Nesta tese, investigamos o ambiente do WhatsApp e a (des)informação que se espalha na plataforma. Essa tarefa apresenta um desafio único, pois o conteúdo que circula na rede do WhatsApp é protegido por uma camada de criptografia ponta a ponta e acontecem em canais privados ou de difícil acesso, enquanto esse conteúdo, geralmente anônimo, ainda consegue se espalhar de forma viral pela rede para milhares de usuários. Exploramos esse lado público do WhatsApp, fornecendo um conhecimento aprofundado sobre o ecossistema de mensagens instantâneas, revelando como as campanhas de desinformação abusam desse ciberespaço e também propondo contramedidas para enfrentar esse problema. Primeiramente, desenvolvemos uma nova metodologia de coleta de dados no WhatsApp capaz de reunir dados em larga escala e de longo prazo de grupos públicos, na qual coletamos mais de 10 milhões de mensagens de grupos políticos no WhatsApp no Brasil. Esta metodologia abre um novo rumo nos estudos que investigam da plataforma do WhatsApp, revelando tendências e os conteúdos mais populares que são postados nele Em seguida, realizamos uma análise comparativa dos PMIs, proporcionando uma melhor compreensão desse universo de grupos públicos compartilhados nas redes sociais. Mostramos que existe uma enorme quantidade de grupos públicos do WhatsApp, destacando as principais características dos principais serviços de mensagens instantâneas. Também exploramos o comportamento dos grupos políticos públicos do WhatsApp, investigando as mensagens publicadas e alguns eventos capturados por nosso conjunto de dados, incluindo a desinformação compartilhada nesses períodos. Em relação a esses grupos, exploramos ainda como a desinformação se espalha por meio da rede WhatsApp, avaliando como algumas funcionalidades do sistema impactam no fluxo de disseminação da informação. Nossos resultados revelam que esses recursos ajudam a desacelerar a disseminação do conteúdo, entretanto não evitam que ele se torne viral. Por fim, apresentamos duas medidas práticas e viáveis para se combater desinformação no WhatsApp. Propomos uma arquitetura compatível com a criptografia do WhatsApp e que não viole a privacidade dos usuários. Essa abordagem depende do uso de conteúdo que foi previamente checado por agencias especializadas e poderia ser facilmente implementado no aplicativo do WhatsApp para ajudar os usuários a identificar desinformação no aplicativo. Em segundo lugar, desenvolvemos e colocamos no ar um sistema real - WhatsApp Monitor - que processa os conteúdos mais populares compartilhados todos os dias nos grupos públicos do WhatsApp, ranqueando e exibindo as imagens, vídeos, áudios e imagens mais enviadas em uma interface web que já é utilizada por muitos jornalistas e pesquisadores no combate a desinformação.