Universidade descobre milhares de robôs pró-Bolsonaro

Aos olhos do visitante virtual, Mariângela é uma mulher de meia-idade, provavelmente avó de uma garotinha loira. Ambas sorriem para a foto estampada no Twitter de Mariângela, que se define como “conservadora de direita” e “patriota” em busca de “um Brasil melhor e sem comunismo”. No fecho do manifesto, “deus (em minúscula) acima de todos”. Não há fotos pessoais, nem localização, nem dados específicos sobre a tal senhora, mas causa espanto sua dedicação à rede social: entre os dias 24 e 25 de março, ela cravou nada menos do que 225 tuítes, a maioria de madrugada, em alguns momentos com menos de 10 segundos de intervalo entre as postagens. Uma verdadeira máquina de tuitar.

Em um prazo um pouco mais largo, entre os dias 21 e 29 de março, a fúria digitadora de dona Mariângela seguiu forte e ela foi responsável pela maior quantidade de posts contendo as hashtags de apoio ao presidente Jair Bolsonaro que chegaram aos assuntos mais comentados nas redes no período: #aimprensamente, a campeã, mencionada mais de 27,7 mil vezes no Twitter, seguida por #bolsonarotemrazao e #somostodosallan (em referência ao ativista Allan dos Santos, do site Terça Livre), respectivamente com 12,4 mil e 10,3 mil menções. Depois de passar incólume por vários “exames” virtuais, na última semana determinou-se que Mariângela é literalmente uma máquina: o nome virtual @mariang69423516 foi classificado como robô pelo Botometer, um detector de bots desenvolvido pela Universidade do Indiana.

Ao todo, cerca de 30.000 perfis foram responsáveis pela propagação destas e outras dezessete hashtags bolsonaristas naqueles nove dias de março, de acordo com um levantamento realizado pelo NetLab, da Universidade Federal do Rio de Janeiro, a pedido de VEJA. Destes, cerca de 4.900 foram claramente identificados como robôs pelo Botometer, mas na estimativa dos pesquisadores esta é só a ponta do iceberg. Por exemplo: dos vinte perfis “campeões” em postagens pró-Bolsonaro no período analisado, a ferramenta detectou seis falsos, mas outros nove apresentaram um comportamento típico de contas automatizadas: publicaram dezenas de tuítes sobre o mesmo assunto em poucas horas e em seguida ou silenciaram ou reduziram drasticamente o número de postagens. “As ferramentas disponíveis para detecção de bots levam em conta fatores como o nível de personalização da conta, linguagem, número de amigos e seguidores. Os robôs, entretanto, estão aprendendo a imitar o comportamento humano nas redes, tornando ainda mais difícil sua identificação”, explica o especialista Fernando Ferreira, diretor da Twist, empresa de ciência de dados. A estimativa dos analistas é que o número de perfis automatizados atuantes nestas campanhas seja pelo menos o dobro do que já foi identificado.

Os pesquisadores também analisaram os 60.000 retuítes feitos pelos usuários analisados e perceberam indícios de robotização nesta rede de compartilhamentos. “Ela é pouco densa, o que é incomum. Alguns ‘nós’ mais fortes geralmente representam influenciadores reais. Mas a maioria dos perfis de apoio não segue um ao outro. É como se essa gente toda gostasse das mesmas coisas, mas ninguém se conhecesse ou se conectasse de alguma forma, um comportamento que vai contra a própria arquitetura da internet, feita para conectar pessoas com interesses em comum”, explica a professora Marie Santini, diretora do NetLab/UFRJ. Redes desta natureza, segundo a especialista, só se mantêm com alto grau de automatização.

Além disso, chama a atenção o fato de os perfis mecanizados atuarem intensamente nas primeiras horas após o começo de alguma “polêmica”, de forma a garantir que o assunto chegue em poucos minutos ao topo do Twitter. O @Vnia60277636, segundo perfil com maior número de mensagens de apoio ao presidente no período analisado, tinha acabado de ser criado, no mesmo mês de março, e já havia publicado 11.400 tuítes até o final do levantamento. Na última semana, foram 5.000. Detalhe: “Vânia” está entre os perfis que escaparam da varredura do Botometer. Outra característica é o curto tempo de “vida” dos usuários – ao longo das três semanas de levantamento, 620 contas foram deletadas.

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