A verdade de Donald Trump por que os mentirosos às vezes podem ser considerados honestos nova pesqui

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A verdade de Donald Trump: por que os mentirosos às vezes
podem ser considerados honestos – nova pesquisa
De acordo com verificadores de fatos, Donald Trump fez mais de 30.000 alegações falsas ou enganosas durante sua
presidência. Isso é cerca de 20 por dia. Mas, de acordo com várias pesquisas de opinião durante sua presidência,
cerca de 75% dos eleitores republicanos ainda consideravam Trump honesto.
Parece incrível que um mentiroso em série – cuja maior mentira sobre os resultados das eleições de 2020 levou a
uma insurreição violenta e quase colocou a democracia americana de joelhos – ainda é considerado honesto por
tantas pessoas.
Créditos da imagem: História em HD / Unsplash.
Começamos a abordar essa questão em um artigo recente que examinou as discussões políticas de todos os
membros do Congresso dos EUA no Twitter entre 2011 e 2022. Para fazer isso, analisamos quase 4 milhões de
tweets. Nossa abordagem foi baseada na ideia de que a compreensão das pessoas de “honestidade” envolve dois
componentes distintos.
Um componente pode ser chamado de “falar de fatos”. Esta forma de discurso baseia-se em evidências e enfatiza a
veracidade e procura comunicar o estado real do mundo. A maioria de nós provavelmente considera isso um
aspecto importante da honestidade. Por este critério, Donald Trump não pode ser considerado honesto.
O outro componente pode ser chamado de “falar de verdade”. Isso se concentra na aparente sinceridade do
comunicador, mas presta pouca atenção à precisão factual. Então, quando Trump afirmou que as multidões em sua
posse foram as maiores (eles não foram), seus seguidores podem ter considerado essa afirmação como honesta
porque Trump parecia acreditar sinceramente na alegação que ele estava fazendo.
O debate político saudável envolve tanto falar sobre fatos quanto de falar de crenças. As ideias políticas muitas
vezes não podem ser contestadas com base apenas em fatos, mas também exigem que crenças e valores sejam
levados em conta.
https://www.washingtonpost.com/politics/2021/01/24/trumps-false-or-misleading-claims-total-30573-over-four-years/
https://www.nbcnews.com/politics/politics-news/poll-republicans-who-think-trump-untruthful-still-approve-him-n870521
https://cdn.zmescience.com/wp-content/uploads/2023/09/history-in-hd-05QvOWAzN3I-unsplash.jpg
https://www.nature.com/articles/s41562-023-01691-w
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Mas o debate democrático pode ser descarrilado se for inteiramente baseado na expressão da crença,
independentemente da precisão factual.
Uma das assessoras seniores de Trump, então conselheira dos EUA para a presidente, Kellyanne Conway, cunhou
a frase “fatos alternativos” para apoiar seu chefe, persistindo com a falsidade sobre a maior multidão de posse. Isso
permitiu que os espectadores escolhessem quais “fatos” aceitar.
Dentro de dois anos, o advogado sênior e conselheiro de Trump, Rudy Giuliani, estava insistindo na TV nacional que
“a verdade não é a verdade”. Ele estava defendendo o arrastamento dos pés de Trump sobre a submissão a uma
entrevista com o conselheiro especial Robert Mueller e a probabilidade de que o testemunho de Trump entrar em
conflito com o testemunho juramentado oferecido por outra testemunha.
https://www.youtube.com/embed/CljsZ7lgbbtw?wmode-transparente&Truth’t’t
Estes são exemplos de uma forma extrema de falar em crença que vai além dos limites do debate democrático
convencional.
De quem é a “verdade” que estamos falando?
Queríamos saber até que ponto o falar de crença ou o falar sobre fatos se tornaram mais prevalentes no discurso
político, neste caso em postagens no Twitter de membros republicanos e democratas do Congresso dos EUA desde
2011. Para isso, estabelecemos e validamos dois “dicionários” que capturaram esses dois componentes da
honestidade. Para capturar o falar de crença, usamos palavras como “sentir”, “adivinhar”, “parecer”. Para capturar
fatos, usamos palavras como “determinar”, “evidência”, “examinar”.
Usando análise matemática avançada, fomos capazes de medir a medida em que cada tweet representava o falar
sobre crenças e o falar, e como os dois tendiam ao longo do tempo.
A figura abaixo ilustra os resultados de nossa análise com exemplos de tweets que envolvem muita crença (top) e
fala de fatos (fundo), separadamente para os membros dos dois partidos, vermelho sendo republicano e democrata
azul.
Nossa análise primeiro considerou a tendência de longo prazo de falar sobre crenças e fatos. Descobrimos que,
para ambos os partidos, tanto o falar sobre crenças quanto os que falam sobre fatos aumentaram consideravelmente
após a eleição de Trump em 2016. Isso pode refletir o fato de que os tópicos relacionados à desinformação e às
“notícias falsas” se tornaram particularmente proeminentes após 2016 e podem ter resultado em reivindicações e
correções opostas – envolvendo falar e falar fatos, respectivamente.
Quando relacionamos o conteúdo dos tweets com a qualidade das fontes de notícias às que eles vincularam,
encontramos uma impressionante assimetria entre as duas partes e os componentes de honestidade. Usamos a
agência de classificação de notícias NewsGuard para verificar a qualidade de um domínio sendo compartilhado em
um tweet. A NewsGuard classifica a confiabilidade dos domínios de notícias em uma escala de 100 pontos com
base em critérios jornalísticos estabelecidos, como diferenciar entre notícias e opiniões, publicar regularmente
correções e assim por diante, sem verificar itens individuais de conteúdo.
https://en.wikipedia.org/wiki/Alternative_facts#:%7E:text=%22Alternative%20facts%22%20was%20a%20phrase,President%20of%20the%20United%20States
https://www.theguardian.com/books/2018/aug/23/truth-isnt-truth-so-should-we-expect-lies-from-donald-trump
https://medium.com/analytics-vidhya/introduction-to-word-embeddings-c2ba135dce2f
https://www.newsguardtech.com/solutions/newsguard/
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Descobrimos que, para ambas as partes, quanto mais um tweet expressa o fato, maior a probabilidade de apontar
para um domínio confiável.
Em contraste, para falar a crença, observamos pouco efeito sobre a confiabilidade das fontes em tweets de
membros democratas do Congresso. Houve, no entanto, uma associação impressionante entre a crença e a baixa
confiabilidade das fontes para os republicanos: um aumento de 10% na crença estava associado a uma diminuição
de 12,8 pontos na qualidade das fontes citadas.
As descobertas ilustram que a desinformação pode estar ligada a uma concepção única de honestidade que enfatiza
a sinceridade em desculpar com a precisão e que parece ser usada pelos republicanos – mas não pelos democratas
– como uma porta de entrada para compartilhar informações de baixa qualidade.
Porque é que isto acontece? Outro aspecto dos nossos resultados sugere uma resposta. Descobrimos que o falar de
crença está particularmente associado a emoções negativas. Então, se os políticos republicanos querem usar
linguagem emocional negativa para criticar os democratas, esse objetivo pode ser mais facilmente alcançado
compartilhando informações de baixa qualidade porque os domínios de alta qualidade tendem a ser menos
depreciativos dos principais partidos.
Finally, we also found that the voting patterns during the 2020 presidential election in their home state were not
associated with the quality of news being shared by members of Congress. One interpretation of this result is that
politicians do not pay a price at the ballot box for misleading the public. This may be linked to their convincing use of
belief-speaking, which large segments of the public consider to be a marker of honesty.
Stephan Lewandowsky, Chair of Cognitive Psychology, University of Bristol and Jana Lasser, Postdoc Researcher,
Graz University of Technology
This article is republished from The Conversation under a Creative Commons license. Read the original article.
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