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Twitter inicia ampliação da Birdwatch, comunidade de combate a fake news

Twitter quer reunir 1 mil novos membros por mês no Birdwatch; recurso está em teste nos EUA, mas ideia é expandir para todos os países

Twitter inicia ampliação da Birdwatch, comunidade de combate a fake news

Imagem: Twitter/Divulgação

O Twitter anunciou na última quarta-feira (7) que vai ampliar a comunidade Birdwatch, criada para adicionar notas de esclarecimento em tuítes suspeitos de propagar fake news. 

Na prática, os membros anônimos do Birdwatch identificam informações enganosas e fornecem um contexto informativo embaixo desses tuítes. Só os contextos classificados como úteis pelo Twitter ficam visíveis para o público.

Os testes do recurso começaram em 2021. Por enquanto, só está disponível nos EUA – mas, dependendo do sucesso por lá, pode ser que também comece a operar no Brasil em algum momento. 

“Nosso objetivo é expandir o Birdwatch para a comunidade global”, diz o Twitter na apresentação da ferramenta. 

Agora, a rede disse que vai aceitar 1 mil novos membros por semana para integrar a comunidade. Hoje, são 15 mil colaboradores. O objetivo é alavancar o recurso para 50% dos usuários norte-americanos. 

Como funciona o Birdwatch

Quem quiser participar do Birdwatch passa por uma espécie de processo de seleção do Twitter. É preciso atender uma série de critérios de elegibilidade, como ter o número de telefone verificado. 

O usuário interessado também não pode ter tido nenhuma notificação recente de violação das regras do Twitter e estar na rede há pelo menos seis meses. 

Quem for admitido começa na pontuação zero. À medida que o usuário classifica notas de outros colaboradores e identifica o que é útil e o que não é de forma confiável, essa pontuação cresce. Quando chegar à nota cinco, ele pode começar a escrever notas. 

Imagem: Twitter/Divulgação

O Twitter realizou três pesquisas sobre a recepção do recurso. Os resultados mostraram que as pessoas que viram as notas do Birdwatch foram 40% menos propensas a concordar com um tuíte potencialmente enganoso em comparação com os usuários que não tiveram acesso às notas. 

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