Em 2020, FiveThirtyEight publicou um gráfico que foi usado como arma para espalhar a desinformação eleitoral. Isso ainda me assombra.

Na manhã seguinte ao dia da eleição em 2020, FiveThirtyEight – o agora extinto site de dados políticos onde trabalhei na época como redator político – publicou um gráfico em nosso blog ao vivo. Em poucas horas, estava a circular online como uma suposta prova de fraude eleitoral, desligada do seu contexto e usada para alimentar teorias de conspiração. Isso tem me assombrado desde então.

O gráfico mostrou o total de votos ao longo do tempo para Wisconsin. À primeira vista, parecia que Joe Biden estava muito atrás de Donald Trump e, de repente, avançou para um empate. Quase imediatamente, as pessoas online aproveitaram a imagem, alegando que todos os votos de Biden eram na verdade evidências de fraude. Na verdade, não foi nada disso e os votos de Trump e Biden aumentaram – o resultado de um grande lote de votos ausentes e por correio terem sido contados todos de uma vez.

Lembro-me de entrar em pânico, disse Laura Bronner, que era editora quantitativa do FiveThirtyEight na época e fez o gráfico. (Bronner é agora um cientista aplicado sênior no Grupo de Políticas Públicas e no Laboratório de Políticas de Imigração em Zurique.) Lembro-me de ter conversado sobre “O que fazemos, visto que isso está sendo mal interpretado?”

Apesar dos melhores esforços de nossa equipe e de outros para verificar os fatos e adicionar contexto, o gráfico ganhou vida própria – que sobreviveu ao próprio FiveThirtyEight. Como repórter que cobria desinformação e teorias de conspiração, continuei a deparar-me com isso muito depois do fim das eleições. Mal interpretado e separado do seu contexto original, tornou-se mais do que apenas uma peça de desinformação e é agora um símbolo de uma teoria da conspiração mais ampla.

Este gráfico publicado por FiveThirtyEight em 4 de novembro de 2020 mostra o total de votos ao longo do tempo em Wisconsin. Separado do seu contexto, foi amplamente deturpado online como prova de fraude eleitoral. (Cortesia: Kaleigh Rogers)

Queria entender como isso aconteceu e se havia algo que poderíamos ter feito diferente. É um exemplo singular que representa um problema mais amplo que desafia os jornalistas, especialmente numa época em que a inteligência artificial permite que qualquer pessoa manipule facilmente o nosso trabalho. Como podemos proteger os nossos relatórios de serem usados ​​para enganar? É mesmo possível?

quinlin dempsey

Para realmente entender o que aconteceu, é útil lembrar como foi o outono de 2020. (Sei que ninguém quer reviver aquela época.) As vacinas ainda não estavam disponíveis, o mascaramento era comum e uma nova onda de casos de COVID-19 estava começando a surgir à medida que o clima mais frio se instalava. ao longo das linhas partidárias .

A pandemia também mudou drasticamente as eleições. A maioria dos estados expandiu o acesso ao correio e à votação antecipada. Os especialistas previram que essas mudanças resultariam em uma participação eleitoral recorde. Eles estavam certos : Mais 17 milhões de americanos votaram em 2020 do que em 2016, o maior aumento alguma vez registado no número de eleitores entre duas eleições presidenciais.

Mas, tal como outras medidas pandémicas, o apoio a estas mudanças eleitorais também foi dividido em linhas partidárias. O presidente Trump e sua administração estavam resistindo ao aviso de votação por correspondência — sem evidências — de que havia fraude desenfreada e instando os eleitores a votarem pessoalmente no dia da eleição.

Essa dinâmica tornou mais fácil para analistas eleitorais como meus colegas do FiveThirtyEight preverem a forma dos resultados. Por um lado, era provável que não soubéssemos o vencedor na noite da eleição – o grande número de eleitores combinado com o quão próximos Trump e Biden estavam nas pesquisas sugeriam que poderia levar muitos dias até que soubéssemos os resultados.

Também sabíamos que a liderança poderia mudar com o tempo. As cédulas presenciais do dia da eleição são normalmente contadas primeiro, enquanto as cédulas de ausentes da votação antecipada ou pelo correio são normalmente contadas depois. Desde mais Republicanos planejavam votar pessoalmente e mais democratas planejavam votar pelo correio, o que significava que os primeiros resultados deveriam favorecer Trump até que o restante dos votos fosse computado.

CincoTrintaOito e muitos outros meios de comunicação tentou preparar os leitores para isso com antecedência, uma abordagem às vezes chamada de pré-bunking. Mas isto apenas alimentou aqueles que acreditaram nas alegações de fraude de Trump, citando-as como prova de como o roubo estava prestes a acontecer.

Este era o ambiente tenso e incerto em que estávamos blogando ao vivo quando publicamos o gráfico. Já havíamos postado imagens semelhantes mostrando como a contagem de votos mudou à medida que mais parcelas de votos eram contadas em estados indecisos. Este reflectiu uma grande quantidade de votos ausentes de Milwaukee adicionados aos dados na manhã de 4 de Novembro. As cidades têm muitas pessoas e também tendem a inclinar-se para os Democratas, pelo que isto adicionou um número significativo de votos para Biden – bem como milhares para Trump – diminuindo a distância entre os dois candidatos.

Mas os usuários das redes sociais e influenciadores de direita rapidamente aproveitaram o gráfico, alegando que ele mostrava apenas Biden ganhando votos e que a queda de votos para balançar a eleição estava acontecendo na calada da noite.

FiveThirtyEight agiu rapidamente para responder. Publicamos várias postagens em blogs e mídias sociais para fornecer mais contexto e explique o que o gráfico realmente mostrou. Publicamos um vídeo com Bronner percorrendo-o. Outros pontos de venda, incluindo PolitiFact desmentiu as afirmações que isso também era evidência de fraude.

Mas já era tarde demais. Como diz o velho ditado, uma mentira dá a volta ao mundo antes que a verdade tenha a chance de vestir as calças. O gráfico continuou a circular como prova da conspiração eleitoral roubada que Trump pressionou durante meses. Com o tempo, despojado de todo o contexto, tornou-se um meme, um símbolo da fraude que muitos americanos ainda acreditam ter ocorrido em 2020. Camisetas com uma versão simplificada (e imprecisa) do gráfico ainda são vendidas online, às vezes estilizando as duas linhas no F da palavra Fraude. Eu vi um teórico da conspiração que se autodenomina ostentando um em um vídeo no mês passado.

Para compreender como isto aconteceu com este gráfico específico, conversei com especialistas que estudam a propagação da desinformação. Alguns fatores trabalharam contra nós ao mesmo tempo. A maior delas pode ter sido a própria eleição, que foi incomum em muitos aspectos e as pessoas não se enganaram ao perceber isso. Mas Trump também passou meses a semear dúvidas e a incitar os seus apoiantes a ver qualquer coisa fora do comum como prova de fraude.

Ao longo do ciclo eleitoral, eles ouviram que a eleição seria roubada, disse Renée DiResta, pesquisadora de mídia social e professora da Universidade de Georgetown. Portanto, as evidências foram escolhidas para se adequarem ao contexto que eles estavam ouvindo. Disseram-lhes que esperassem um roubo. Depois o Presidente Trump perdeu e eles procuraram coisas que pudessem considerar suspeitas.

O gráfico estava longe de ser a única prova apreendida por Trump e pelos seus apoiantes. Reivindicações sobre Sharpies usados ​​em urnas no Arizona um mal-entendido sobre como datas de nascimento para registros no mesmo dia são inseridas em Michigan e outros procedimentos eleitorais de rotina foram igualmente reformulados sob uma luz suspeita e contribuíram para o frenesim da conspiração por fraude eleitoral.

Havia também um problema estrutural: publicamos um gráfico visual e não um texto escrito. Uma vez que foi despojado de contexto que nos colocou em desvantagem. As visualizações apresentam dois desafios. Muitas pessoas não são treinadas para ler gráficos, mesmo os mais simples, e podem facilmente interpretá-los mal. Ao mesmo tempo, gráficos e dados carregam uma aura de objetividade que deu credibilidade à nossa representação imprecisa. A pesquisa sobre a eficácia da verificação de fatos não está completamente definida nessas modalidades mais complicadas de coisas como visualizações ou estatísticas, disse Maxim Lisnic, Ph.D. estudante da Universidade de Utah que estuda desinformação em visualizações nas redes sociais. Os dados são vistos como tão objetivos, certo? Muitas pessoas resistem a explicações mais sutis porque dizem: “Bem, o gráfico está aí. Os dados estão me dizendo algo.

Lísnic foi coautor de um estudo em 2023 investigando como os usuários de mídia social usam gráficos para enganar. Os pesquisadores suspeitaram que os usuários poderiam ter maior probabilidade de se apoderarem de gráficos que violavam os princípios básicos de design que os tornavam mais enganosos para começar. Em vez disso, eles descobriram que os usuários estavam igualmente felizes em usar visualizações de dados de boa-fé como a nossa para apoiar a desinformação, empregando falácias lógicas ou interpretando mal os dados para deturpar o que eles realmente mostram.

Então, há algo que poderíamos ter feito diferente?

Lisa Fazio, professora de psicologia da Universidade Vanderbilt que estuda como corrigir falsas crenças, sugeriu que os jornalistas podem tentar analisar possíveis cenários antes de publicar e fazer uma pergunta simples: como isso pode ser mal interpretado? Neste caso, isso pode ter nos levado a colocar a linha vermelha de Trump na frente para que não fosse escondida pela linha azul de Biden, disse ela.

A pesquisa de Lisnic descobriu da mesma forma que pequenos ajustes como esse costumam ser suficientes para minar a desinformação. Sua equipe também sugeriu que as visualizações de dados incluam o máximo possível de informações sobre advertências ou incertezas.

Mas FiveThirtyEight já conhecia muitas dessas práticas recomendadas. É por isso que nosso gráfico observou que dois grandes condados ainda estavam contando votos. Olhando para trás, é difícil saber se quaisquer ajustes teriam sido suficientes para evitar que o nosso trabalho fosse usado para apoiar alegações de fraude.

Obviamente, acho que a forma como o trabalho será interpretado é algo importante a se ter em mente. Acho que o que é difícil é se proteger contra interpretações errôneas intencionais e tentativas de má-fé de uso indevido das informações que você divulga, disse Bronner. Não há como divulgar informações sem divulgar informações que possam ser potencialmente utilizadas indevidamente.