An analysis of audio messages shared in WhatsApp groups

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Alexandre Maros
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
• Palavras-chave em Português: Computação – Teses.; WhatsApp (Aplicativo de mensagens) – Teses.; Desinformação – Teses.; Disseminação da informação - Teses
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/1843/38119

O WhatsApp é um aplicativo de mensagens gratuito com mais de 1,5 bilhão de usuários ativos mensais que se tornou uma das principais plataformas de comunicação em muitos países, incluindo Alemanha, Malásia e Brasil. Além de permitir a troca direta de mensagens entre pares de usuários, o aplicativo também possibilita conversas em grupo, onde várias pessoas podem interagir entre si. Muitos estudos recentes têm mostrado que os grupos de WhatsApp desempenham um papel significativo como plataforma de disseminação de informações, especialmente durante eventos importantes de mobilização social. Nesta dissertação, complementamos esses estudos anteriores ao examinar o uso de mensagens de áudio em grupos de WhatsApp, um tipo de conteúdo que está se tornando cada vez mais importante na plataforma. Apresentamos uma metodologia para analisar mensagens de áudio compartilhadas em grupos publicamente acessíveis do WhatsApp, composta por várias etapas: (1) pré-processamento, (2) detecção de similaridade (para agrupar áudios com conteúdo equivalente), (3) reconhecimento de voz para transcrever os áudios, (4) detecção de desinformação, (5) categorização do tipo de áudio (para distinguir entre fala e música, assim como o gênero do locutor), (6) uma análise qualitativa com usuários voluntários e (7) análise de conteúdo e propagação. Analisamos mais de 40 mil mensagens de áudio em seis meses, compartilhadas em 364 grupos. Primeiro, examinamos o conteúdo das mensagens de áudio fazendo uma análise de tópicos. Identificamos oito tópicos de discussão, quatro relacionados à política e contendo a maior fração de desinformação. Em seguida, extraímos características linguísticas psicológicas e identificamos que os áudios com desinformação tem uma presença maior de emoções negativas. Eles também costumam usar frases no tempo futuro e falam diretamente com o ouvinte usando palavras como "você''. Em contraste, estudos anteriores sobre desinformação em mensagens textuais compartilhadas no WhatsApp identificaram uma maior frequência do tempo presente e de termos para agregar a comunidade, como "nós''. A análise qualitativa mostrou que áudios com desinformação tendem a fazer o ouvinte sentir emoções negativas, como raiva. Os voluntários notaram que os áudios com desinformação tentaram dar crédito a suas afirmações com fontes externas; no entanto, eles consideraram essas fontes como não confiáveis. O tom do locutor nos áudios com desinformação também foi considerado menos amigável e natural do que os áudios com conteúdo não verificado. Por fim, nossa análise de propagação mostrou que os áudios são compartilhados em intervalos curtos, com mais da metade deles sendo compartilhados em três horas, mas se espalhando mais lentamente do que o conteúdo textual e de imagem. Também descobrimos que os áudios contendo música costumam ser mais compartilhados do que apenas fala e tem uma vida mais longa. Além disso, os áudios com desinformação tendem a se espalhar mais rápido do que áudios com conteúdo não verificado e duram muito mais tempo na rede. Em suma, realizamos um estudo que, até onde sabemos, é o primeiro a abordar a comunicação de áudio em grupos de WhatsApp, demonstrando como analisar esse tipo de mídia, observando o conteúdo e a dinâmica de propagação, e comparando-a com outros tipos de mídia (texto e imagens), tipos de áudios distintos e áudios contendo desinformação. Nosso trabalho revelou que essa forma de comunicação segue padrões distintos de conteúdo de texto e imagem, principalmente no que diz respeito à desinformação, complementando assim a literatura.