Há muita preocupação com o impacto mídia social sobre o tipo de informação que as pessoas encontram e que molda suas crenças sobre o mundo. Desinformação sobre ciência e política podem influenciar o comportamento eleitoral, o apoio à investigação e as ações das pessoas relacionadas com a saúde. Devido à importância deste tema, não deveria surpreender que esta questão tenha se tornado alvo de pesquisas em psicologia.
Um artigo interessante de Nicholas Fay, Keith Ransom, Bradley Walker, Piers Howe, Andrew Perfors e Yoshihisa Kashima em uma edição de 2026 da Jornal de Personalidade e Psicologia Social explora se as pessoas consideram as mensagens verdadeiras mais persuasivas do que as mensagens falsas.
Os pesquisadores realizaram quatro estudos focados nas diferenças nas reações das pessoas a informações verdadeiras e falsas. Os dois primeiros estudos focaram persuasão. Num estudo, começaram por fazer com que um grupo de pessoas gerasse mensagens nas redes sociais concebidas para serem persuasivas sobre um conjunto de tópicos. Alguns participantes foram solicitados a gerar apenas mensagens que acreditassem serem verdadeiras. Outros foram solicitados a gerar mensagens que consideravam falsas. O segundo estudo utilizou um grande modelo de linguagem para gerar mensagens sobre os mesmos tópicos usando os mesmos três conjuntos de instruções.
Então, um segundo grupo de participantes encontrou algumas das declarações geradas por humanos e/ou um grande modelo de linguagem. Começaram por avaliar o seu grau de crença nos temas sobre os quais as afirmações foram feitas. Depois, viram uma das afirmações e avaliaram-na em diversas dimensões, tais como se achavam que as mensagens eram verdadeiras ou falsas, se partilhariam a mensagem online, e também quão relevantes e familiares eram e quão positivas e negativas eram. emoção as mensagens evocadas. Por fim, avaliaram novamente a sua crença no tópico depois de verem a afirmação, sendo a diferença na crença de antes de ver a frase para depois de ser uma medida do poder de persuasão da afirmação.
Tanto para declarações geradas por humanos como por grandes modelos de linguagem, os participantes classificaram as mensagens concebidas para serem verdadeiras como mais verdadeiras do que aquelas concebidas para serem falsas. As pessoas avaliaram-se como mais dispostas a partilhar mensagens concebidas para serem verdadeiras online do que mensagens concebidas para serem falsas. As mensagens verdadeiras aumentaram a crença das pessoas no assunto. A única diferença entre as mensagens geradas por humanos e as mensagens geradas por LLM foi que as mensagens falsas geradas pelas pessoas levaram a uma pequena diminuição na crença no tópico, enquanto as mensagens falsas geradas pelos LLMs levaram a um aumento pequeno e não significativo na crença no tópico. Uma análise estatística do que impulsionou o poder de persuasão das mensagens descobriu que a veracidade da mensagem aumentou o seu poder de persuasão.
Um segundo conjunto de estudos foi paralelo a esses dois primeiros experimentos, mas as instruções pedia especificamente às pessoas (ou LLM) que geravam mensagens que as tornassem tão atenção-obtendo o máximo possível. Quando as pessoas avaliaram essas mensagens nas mesmas dimensões dos estudos anteriores, obteve-se o mesmo padrão de resultados. Mais uma vez, os participantes foram capazes de distinguir as mensagens verdadeiras das falsas e consideraram as mensagens verdadeiras mais persuasivas do que as mensagens falsas. A única diferença nos resultados deste estudo é que as mensagens falsas geradas pelos LLMs diminuíram de forma confiável a crença nos tópicos, assim como as mensagens geradas por humanos.
Um resultado final interessante: nas experiências em que as pessoas geraram declarações persuasivas, pediu-se a um terceiro grupo de pessoas que gerasse declarações persuasivas ou que chamassem a atenção, mas não foi solicitado especificamente que tornassem essas declarações verdadeiras ou falsas. Curiosamente, os participantes que geraram declarações persuasivas tenderam a escrever declarações que foram avaliadas por outras pessoas como verdadeiras. Quando as instruções eram para gerar afirmações que chamassem a atenção, havia uma tendência maior para que essas afirmações fossem falsas (mas as afirmações falsas não eram tão persuasivas quanto as afirmações verdadeiras).
Esses resultados são um tanto esperançosos diante de todas as preocupações com as mídias sociais. As pessoas pareciam razoavelmente boas em distinguir entre afirmações verdadeiras e falsas, mesmo aquelas geradas por IA modelos. Eles não apenas são capazes de distinguir entre afirmações verdadeiras e falsas, como também são mais persuadidos por afirmações verdadeiras do que por afirmações falsas.
A complexidade de estudos como estes é que se concentram apenas no que acontece quando as pessoas veem uma determinada afirmação uma vez. Este aspecto é importante, porque parte da forma como aprendemos sobre o que é verdadeiro e o que não é é através da consistência das coisas que ouvimos dos outros. Afinal, a maioria de nós não é capaz de avaliar as afirmações técnicas por conta própria. Em vez disso, temos que confiar em outras pessoas. E assim, as afirmações que ouvimos muitas vezes feitas por outros (e particularmente por especialistas) são aquelas que provavelmente acreditamos serem verdadeiras. Isso significa que mesmo que inicialmente sejamos persuadidos mais por afirmações verdadeiras do que por afirmações falsas, se estivermos rodeados de informações falsas, poderemos eventualmente ter dificuldade em distinguir entre coisas que são realmente verdadeiras e aquelas que acreditamos serem verdadeiras porque as encontramos frequentemente.
