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X de Elon Musk “Ineficaz” contra a desinformação eleitoral nos EUA: relatório

O recurso de verificação de fatos de crowdsourcing do X de Elon Musk, Community Notes, “não consegue combater falsas” alegações sobre as eleições nos EUA, disse o Centro de Combate ao Ódio Digital (CCDH) em um relatório na quarta-feira.

Das 283 postagens enganosas que o CCDH analisou, 209 ou 74% das postagens não mostraram notas precisas para todos os usuários X, corrigindo afirmações falsas e enganosas sobre as eleições, disse o relatório.

“As 209 postagens enganosas da nossa amostra que não exibiam Notas da Comunidade disponíveis para todos os usuários acumularam 2,2 bilhões de visualizações”, disse a CCDH, instando a empresa a investir em segurança e transparência.

X não respondeu imediatamente a um pedido de comentário da Reuters.

X lançou seu recurso “Community Notes” no ano passado, que permite aos usuários comentar em postagens para sinalizar conteúdo falso ou enganoso, na verdade, realizando crowdsourcing de verificação de fatos para os usuários, em vez de uma equipe dedicada de verificadores de fatos.

O relatório surge depois de X ter perdido um processo movido pela CCDH no início deste ano que a culpava por permitir um aumento do discurso de ódio na plataforma de redes sociais.

As plataformas de redes sociais, incluindo X, têm estado sob escrutínio durante anos devido à propagação de desinformação e teorias de conspiração, incluindo informações falsas sobre eleições e vacinas.

No mês passado, secretários de estado de cinco estados dos EUA instaram o bilionário Musk no mês passado a consertar o chatbot de IA de X, dizendo que ele havia espalhado informações erradas relacionadas às eleições de 5 de novembro.

O próprio Musk, que no mês passado apoiou o candidato presidencial republicano Donald Trump, foi acusado de espalhar desinformação. As pesquisas mostram que Trump está em uma disputa acirrada com a vice-presidente democrata Kamala Harris.

(Exceto a manchete, esta história não foi editada pela equipe da NDTV e é publicada a partir de um feed distribuído.)


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