Etiquetar tweets com afirmações falsas sobre fraude eleitoral como "disputadas" 💋 pouco ou nada muda as crenças pré-existentes de eleitores de Trump e pode até torná-los mais propensos a acreditar nas 💋 mentiras, de acordo com um novo estudo.
O estudo, assinado por John Blanchard, professor assistente da Universidade de Minnesota Duluth, e 💋 Catherine Norris, professora associada do Swarthmore College, analisou dados de uma amostra de 1,072 americanos entrevistados green no bet dezembro de 2024. 💋 Os pesquisadores publicaram um artigo revisado por pares sobre seus achados este mês na Harvard Kennedy School's Misinformation Review.
"Essas etiquetas 'disputadas' têm a intenção de alertar um leitor sobre informações falsas ou desinformação, 💋 então é chocante encontrar que elas podem ter o efeito oposto", disse Norris.
Os participantes foram expostos a quatro tweets de 💋 Donald Trump com afirmações falsas sobre fraude eleitoral e instruídos a classificá-los de um a sete com base green no bet green no bet 💋 veracidade. Um grupo de controle viu os tweets sem etiquetas "disputadas"; o grupo experimental visualizou-os com a marcação. Antes e 💋 depois de ver os tweets, os assuntos também foram questionados sobre suas opiniões sobre a fraude eleitoral green no bet geral.
O estudo descobriu que eleitores de Trump que inicialmente eram céticos green no bet 💋 relação às alegações de fraude generalizada eram mais propensos a classificar mentiras como verdadeiras quando uma etiqueta "disputada" aparecia ao 💋 lado dos tweets de Trump. Os achados, no entanto, mostraram que as crenças de eleitores de Biden foram amplamente insensíveis 💋 às etiquetas "disputadas". Eleitores de terceiros ou não-eleitores foram ligeiramente menos propensos a acreditar nas alegações falsas após ler os 💋 quatro tweets com as marcações.
Blanchard e Norris esperavam pouco impacto das 💋 etiquetas disputadas green no bet eleitores de Trump com elevados níveis de conhecimento político, dado que pesquisas anteriores haviam mostrado que pessoas 💋 politicamente engajadas podem descartar esforços corretivos green no bet favor de seus próprios argumentos contrários. No entanto, os pesquisadores não previram a 💋 possibilidade oposta: a confirmação corretiva. Os eleitores de Trump com maior conhecimento político pesquisados eram tão resistentes às correções que 💋 as etiquetas de fato-checking realmente reforçaram suas crenças green no bet desinformação.
"Surpreendentemente, os eleitores de Trump com maior conhecimento político realmente fortaleceram 💋 suas crenças green no bet desinformação eleitoral quando expostos à etiquetas disputadas, green no bet comparação a uma condição de controle sem etiquetas", disse 💋 Blanchard. "Em vez de ter pouco impacto, as etiquetas pareciam contraproducentes, reforçando a desinformação neste grupo".
Estudos e pesquisas anteriores de especialistas green no bet desinformação argumentam que desafiar diretamente as crenças de teóricos da conspiração 💋 pode ser contraproducente, levando-os a recuar ou duplicar suas convicções. Embora Blanchard e Norris afirmem no estudo que seus achados 💋 não necessariamente provem que esse efeito backfire seja universal - dado que o tamanho da amostra de eleitores de Trump 💋 no estudo foi relativamente baixo - eles têm mais confiança de que as etiquetas disputadas são menos eficazes à medida 💋 que os eleitores de Trump se tornam mais politicamente informados.
As 💋 plataformas de mídia social tentaram criar diferentes sistemas de rotulagem ao longo dos anos que sinalizam aos usuários quando o 💋 conteúdo contém informações falsas, enganosas ou não verificadas. A Twitter/X costumava rotular algumas postagens com informações falsas como "disputadas", uma 💋 prática que ela substituiu green no bet recentes anos por green no bet função de "anotações da comunidade" de revisão por pares e por 💋 uma atitude mais laxa green no bet relação à moderação de conteúdo.
Uma 💋 questão maior que pesquisadores de desinformação buscam responder é se rótulos e fatos-checks que tentam desmentir falsidades são eficazes, green no bet 💋 alguns estudos encontrando o potencial para esses avisos realmente backfire. O campo de pesquisa tem implicações para plataformas de mídia 💋 social, jornais e iniciativas destinadas a prevenir a desinformação, especialmente green no bet um momento green no bet que a polarização política é alta 💋 e as alegações falsas de fraude eleitoral são difundidas.
Os pesquisadores avaliaram o conhecimento político perguntando aos participantes 10 questões para testar a compreensão 💋 geral da política dos EUA, como: "Qual cargo político é atualmente ocupado por John Roberts?"
Uma limitação do estudo é o 💋 momento green no bet que foi conduzido - o auge das eleições de 2024, quando conservadores tinham visões mais antagônicas green no bet relação 💋 à Twitter. Desde então, a Twitter não apenas se livrou das etiquetas "disputadas" mas também passou por uma mudança mais 💋 ampla de propriedade, política de moderação de conteúdo e atitudes dos usuários. Depois que o CEO do Tesla, Elon Musk, 💋 comprou a Twitter por R$44bn green no bet 2024 e a renomeou como X, a plataforma trouxe de volta vozes de direita 💋 além do próprio Trump e tomou um rumo à direita que levou conservadores a vê-la green no bet termos mais positivos.
"Não podemos 💋 dizer exatamente por que as etiquetas disputadas backfiraram entre os eleitores de Trump, mas a desconfiança green no bet relação à plataforma 💋 pode ter desempenhado um papel", disse Blanchard. "Dado o conservadorismo distrust green no bet relação à Twitter na época, é possível que 💋 os apoiadores de Trump tenham visto as etiquetas como uma tentativa clara de restringir green no bet autonomia, o que os levou 💋 a duplicar a desinformação".
ATENDIMENTO
– Controle de pacientes a serem atendidos; Controle de digitação de laudos com base em modelos previamente especificados; Histórico de laudos digitados; Controle de materiais utilizados nos procedimentos; Gravação e leitura de laudos em áudio; Controle de envio de laudos para recepção; Controle de envio de laudos por e-mail; Entrega de laudos Web. Visualização de guia médica; Impressão de etiquetas.
CONSULTÓRIO
– Prontuário eletrônico dinâmico e configurável; Histórico de atendimentos e anamneses; Receituário eletrônico; Solicitação eletrônica de exames.
FATURAMENTO
– Correção com recálculo, reprocessamento dos valores e reimpressão das fichas de atendimento; Faturamento de guias por lotes de convênio, que possibilita o controle minucioso dos valores que foram faturados para o convênio e do pagamento dos mesmos gerando contas a receber automaticamente; Geração de arquivo “XML” para comunicação TISS com os convênios; Listagem de lotes e impressão de guias SADT; Rotina de geração de arquivo no layout CIHA; Cadastro das regras de produtividade.
FINANCEIRO
– Controle de saldo e fluxo de caixa por conta movimento; Plano de Contas; Contas a Pagar; Contas a receber; Controle de compensações, baixas e devoluções dos cheques recebidos e emitidos; Conciliação bancária.
RELATÓRIO E LISTAGENS
– Listagem diversas; Relatórios de controle; Relatórios de produtividade; Relatórios Financeiros e de Faturamento; Gráficos.
SEGURANÇA
– Controle de usuários por níveis de acesso; Auditoria das operações dos usuários.