O documento discute pesquisas realizadas pelo Laboratório de Investigação em Blogs, Ativismo e Política (LABIC) sobre desinformação online, incluindo análises de léxico político e comportamento estrutural de bots e cyborgs nas redes sociais. O LABIC desenvolveu uma ferramenta chamada "Word Suite" para mapear as palavras mais frequentes em perfis do Twitter ao longo do tempo para identificar agendas e variação lexical.

1. Carga viral
desinformativa:
léxicos e comportamento estruturais
Fábio Malini
LABIC | UFES
http://labic.net
fabiomalini@gmail.com
twitter: @fabiomalini

2. a url
pesquisa visual com os anúncios.
Todo anúncio é uma imagem. Possui um
tamanho padrão. Coletar (scraping) anúncios
em sites e revelar quem patrocina a
desinformação (fake news).
Frentes novas de pesquisa do labic

3. a rede de bots e fake news
comportamento estrutural na
distribuição de links maliciosos.
A rede distribuição da desinformação é mais
fragmentada. Contudo, na política, a
distribuição passa por clusters (grupos de
convertidos que se replicam).

4. os cyborgs
pesquisa de léxico político repetitivo.
Bots possuem comportamentos relativamente
simples de identificar. Já cyborgs demandam
análise lexical. Cyborgs (nova classe de bots)
possuem universo lexical empobrecido. Humanos
variam mais o seu universo vocabular.

5. Criamos no Labic um script
chamado “Word Suite”.
O
Foco
é
encontrar
quais
são
as
palavras
mais
frequentes
em
blocos
de
tweets
(que
podem
ser
semanais,
mensais,
diários
etc)
o
que
resulta
disso?
Uma
Linha
do
tempo
das
palavras
mais
frequentemente
uAlizados
por
um
perfil,
por
exemplo.

6. WordSuite
de
perfil
@silva_marina.
Legenda:
Eixo
y:
frequência
da
palavra
em
100
tweets.
Eixo
x:
sequência
de
13
blocos
de
100
tweets
(ou
seja,
coletei
úlDmos
1300
tweets
de
Marina
Silva
no
TwiHer).

7. WordSuite
de
perfil
@Lulapelobrasil.
Legenda:
Eixo
y:
frequência
da
palavra
em
100
tweets.
Eixo
x:
sequência
de
33
blocos
de
100
tweets
(ou
seja,
coletei
úlDmos
3300
tweets
de
Lula
da
Silva
no
TwiHer).

8. wordSuite
de
perfil
@jairbolsonaro
Legenda:
Eixo
y:
frequência
da
palavra
em
100
tweets.
Eixo
x:
sequência
de
33
blocos
de
100
tweets
(ou
seja,
coletei
úlDmos
3300
tweets
de
Jair
Bolsonaro
no
TwiHer).

9. O “Word Suite” pode também
demonstrar o fluxo de agendamento
de um perfil.
Podemos
separar
X
palavras
mais
frequentes
em
cada
bloco
de
x
tweets.
Por
x,
entende-­‐se
o
número
determinado
pelo
pesquisador.
o
que
resulta
disso?
Os
tópicos
de
discussão
variam
semana
a
semana,
o
que
é
algo
muito
caracterísAco
dos
humanos
e
perfis
insAtucionais.

10. Variação lexical de
perfis institucional.
Ex: @mblivre
Do
bloco
de
100
tweets
mais
atuais
para
os
mais
anDgos.

11. #WordSuite dos último 4 blocos de 100 tweets do perfil cyborg
@helena70942303
Reparem
a
baixa
variação
lexical
–
marca
dos
cyborgs

12. datasets: http://bit.ly/2k1XJbf