Por Rafael Ataíde.
Entra ano, sai ano, e as fake news continuam sendo um perigo constante online. Desde temas relacionados à política e segurança até assuntos aparentemente inofensivos, como estatísticas curiosas ou informações simples sobre saúde podem causar problemas.
A máxima de “não acreditar em tudo que você vê na internet” ainda vale para todos nós. Apesar disso, não podemos também ignorar e desacreditar em qualquer coisa — estamos falando de um ambiente vivo, repleto de humanidade, o que inclui intenções boas e genuínas. O importante é saber diferenciar.
Ao longo do tempo, estabeleci algumas maneiras de fazer essa separação. Nem sempre o conteúdo que consumimos segue os mesmos padrões para serem avaliados igualmente, mas um método ou outro deve funcionar na maioria dos casos.
Esses são alguns dos fatores aos quais você deve manter atenção redobrada:
Seleção de dados
Mesmo quando as informações apresentadas estão corretas, uma escolha seletiva de dados pode criar uma visão distorcida da realidade. Por exemplo, imagine que um artigo comparou o acesso de duas cidades a determinado produto, mas não mencionou a diferença de tamanho populacional entre elas. Sem esse recorte, a ideia transmitida fica incompleta.
Gráficos enganosos
Novamente, os dados escritos podem até ser verdadeiros, mas a forma como eles são expostos faz uma grande diferença na nossa percepção. Ajustes nos eixos ou escalas podem fazer informações parecerem mais dramáticas ou insignificantes. É importante olhar com calma e não se deixar levar pela primeira impressão.
Estatísticas fora de contexto
Sem o contexto adequado, números podem ser mal interpretados ou usados para enganar. Um exemplo clássico é o de empresas que divulgam aumento no faturamento, sem mencionar lucro ou mesmo que o crescimento se deu em relação a um valor muito baixo anterior. Os números podem ser impressionantes à primeira vista, mas sem um ponto de comparação ou uma explicação do que está por trás deles, as conclusões tiradas podem ser equivocadas.
Amostragem inadequada
Amostras pequenas ou não representativas podem levar a conclusões erradas. Isso acontece bastante com pesquisas de mercado e até em alguns estudos científicos. É preciso ter cuidado
com generalizações e sempre conferir a base da pesquisa, ou a credibilidade da empresa pesquisadora.
Falácia de correlação
Correlacionar dois eventos não significa que um causa o outro, mas isso pode ser usado para manipular percepções. Duas ou mais situações podem estar relacionadas a eventos em comum ou a uma série de variáveis, assim como também podem atravessar coincidências.
Omissão de dados
Esconder informações relevantes pode alterar significativamente a interpretação do público. É similar à seleção de dados, mas costuma acontecer de forma mais deliberada, com a intenção de ocultar tendências ou resultados negativos.
Comparações injustas
Comparar dados de períodos ou contextos diferentes pode induzir ao erro, uma vez que vários outros fatores podem influenciar. Pense na diferença entre vendas de smartphones em 2010 e em 2024. Esses dados podem ser observados juntos para determinadas análises, mas se a intenção for uma comparação que não considera todas as mudanças envolvidas, o resultado não é certeiro.
Uso de médias
Médias podem ser uma ferramenta útil para resumir dados, mas também podem ocultar variações significativas. Por exemplo, a renda média de um país pode parecer equilibrada quando, na verdade, vem de um lado da população com muito dinheiro e outro lado com pouco.
Apelo à autoridade
Citar fontes respeitáveis sem verificar a precisão dos dados pode ser uma forma de manipulação. Muitas vezes, grandes nomes, instituições respeitáveis ou especialistas são citados para dar credibilidade a uma ideia ou dado, mas isso não garante que as informações estejam corretas ou que não foram mal interpretadas.
Vale ressaltar que nem toda fake news surge de propósito; pode ser uma questão de negligência ou desatenção. Ainda assim, somos responsáveis pelo que compartilhamos, então é sempre uma boa ideia ter essas dicas em mente para não cair em ciladas.
*Com experiência em inteligência artificial e neuromarketing, Rafael Ataide já passou pela gestão de e-commerces, estratégias de CRM e implementação de algoritmos de machine learning em empresas multinacionais. Hoje está à frente do Hub de Data & Tech da Adtail como diretor, promovendo inovações e uso de I.A. para facilitar o dia a dia da operação e do cliente.