Redação Publicado em 09/07/2021, às 12h00
O Twitter é uma das redes sociais em que as pessoas mais expõem pensamentos e contam sobre as suas vidas. Mas agora, de acordo com uma pesquisa realizada pelo Penn State College, de Ciências da Informação e Tecnologia, há um grupo que se destaca nisso.
Segundo os pesquisadores, mulheres e pessoas que nunca frequentaram a faculdade costumam compartilhar mais detalhes pessoais no site, tornando-se mais suscetíveis a ameaças de privacidade online.
No estudo, os pesquisadores se propuseram a entender se os fatores sociodemográficos impactam o uso da verificação de login, a probabilidade de um usuário compartilhar informações pessoais online e se os tópicos de exposição variam entre os grupos sociodemográficos.
"Há uma literatura robusta sobre a exposição, mas as abordagens puramente baseadas em dados normalmente não nos permitem acesso ao gênero, educação, ocupação, raça e outras informações confidenciais dos usuários", disse Sarah Rajtmajer, professora assistente de ciências da informação e tecnologia.
“Ao mesmo tempo, há uma preocupação crescente com a distribuição injusta do risco de privacidade entre os diferentes grupos sociodemográficos no que diz respeito ao compartilhamento de informações online. A abordagem experimental adotada neste trabalho nos permitiu uma primeira tentativa de preencher a lacuna.”
Confira:
De acordo com Shomir Wilson, professor assistente de ciências da informação e tecnologia, os pesquisadores foram motivados a expandir os trabalhos anteriores que indicaram que as pessoas em classes socioeconômicas mais baixas tinham mais dificuldade em entender os controles de privacidade online.
O estudo da Penn State é novo na medida em que explora o conteúdo das informações pessoais na exposição ao longo de linhas sócio-demográficas. Em trabalhos anteriores, apenas as variáveis de gênero e idade foram exploradas principalmente.
Os pesquisadores entrevistaram 110 usuários ativos do Twitter e monitoraram seus comportamentos de postagem em mais de 6.900 tweets ao longo de um mês. Em seguida, usando métodos de análise estatística, eles examinaram os tweets para menções de tópicos em 12 categorias de exposição - como estado civil ou local - e rotularam em qual das categorias, se houvesse, o tweet se encaixava.
Essas categorias foram, então, medidas em relação a seis fatores sociodemográficos - renda, sexo, idade, nível de educação, raça/etnia e ocupação - para analisar as configurações de verificação de login dos usuários, quantidade de exposição e exposição por tópico. Finalmente, uma pesquisa pós-estudo foi enviada aos participantes para coletar suas lembranças de exposição, que os pesquisadores compararam com suas postagens reais.
"Uma distinção fundamental entre nosso trabalho e o trabalho anterior foi que o trabalho anterior pesquisou as pessoas quanto às suas atitudes e crenças", disse Wilson. "Nós demos um passo adiante: não apenas demos pesquisas às pessoas, mas as seguimos no Twitter para ver como elas estavam se comportando e se seus comportamentos realmente se correlacionavam com o que pensavam que estavam fazendo. E descobrimos que as pessoas estavam compartilhando menos do que pensaram que estavam compartilhando".
Acrescentou Lee: "As pessoas nem sempre se lembram do que compartilham nas redes sociais, o que pode ser um grande problema. Lembrar as pessoas de seus comportamentos de compartilhamento pode ser uma boa solução para ajudá-las a controlar o tipo de dados que estão compartilhando publicamente."
De acordo com Wilson, também existem cenários em que os usuários não percebem que estão compartilhando postagens contendo informações pessoais com um público que inclui seus colegas de trabalho ou o público em geral. Por outro lado, há casos em que as pessoas podem não compartilhar o suficiente, sem perceber que há certas informações que seus amigos e seguidores podem querer saber.
"Alinhar essas duas coisas ajuda as pessoas a entenderem melhor sua personalidade pública e dá uma maior sensação de segurança quando usam redes sociais online", disse Wilson. "E isso em si é valioso."
O estudo revela que os usuários muitas vezes não conseguem construir com precisão um modelo mental de seus comportamentos de compartilhamento ao longo de um período de um mês, o que poderia levar a atualizações de design para redes sociais para implementar recursos que ajudam os usuários a acompanhar seus comportamentos de compartilhamento.
"Isso fornece contexto para como as pessoas usam essas ferramentas, tanto para os usuários quanto para as pessoas que as criam", disse Wilson.
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