fbpx

300.000 de tweeturi a etichetat Twitter. Ce tweeturi erau

300.000 de tweeturi a etichetat Twitter. Ce tweeturi erau

Compania Twitter din Statele Unite a anuntat ca platforma sa de social media a etichetat aproximativ 300.000 de tweeturi intr-o anumita perioada de timp. Printre aceste 300.000 de postari, 456 de tweeturi au necesitat masuri mai drastice, conform reprezentantilor companiei din Statele Unite.

La aproximativ o saptamana de la alegerile prezidentiale din SUA, Twitter ofera o perspectiva suplimentara asupra eficientei eforturilor sale de a reduce raspandirea dezinformarii electorale.

Intre 27 octombrie si 11 noiembrie, compania a etichetat aproximativ 300.000 de tweeturi pentru continut cu caracter potential de dezinformare. Aceste postari reprezinta aproximativ 2,2% dintre toate postarile legate de alegerile prezidentiale din acel moment, potrivit companiei.

CITESTE SI:  Preturile pentru camionul electric Semi al Tesla au fost anuntate

Dintre cele 300.000 de etichete pentru dezinformare, un set de 456 de postari au fost etichetate si mai pronuntat, utilizatorii trebuind sa apese pe acele etichete pentru a putea viziona postarile.

De asemenea, redistribuirea si aprecierea acelor apostari au fost blocate. Compania Twitter nu a dezvaluit ce numar de tweeturi au venit de la Donald Trump, dar cateva zeci dintre postarile sale au fost etichetate in ziua alegerilor.

CITESTE SI:  Anul viitor s-ar putea lansa un iPhone X gigantic de 6,46 inci

Twitter a subliniat ca majoritatea etichetelor de dezinformare au fost impuse prompt si ca “74% dintre oamenii care au vizionat acele tweeturi le-au vizionat dupa ce am plasat acele etichete sau mesaje de instiintare”.

Per ansamblu, aceste etichete au dus la o scadere de 29% a citarii tweeturilor, lucru despre care Twitter sustine ca ar indica faptul ca eforturile sale de a reduce raspandirea dezinformarii au avut rezultate pozitive.

CITESTE SI:  Extensiile Chrome vor trebui sa ofere aceste informatii

Cu toate acestea, compania Twitter sustine ca este posibil ca alte masuri sa nu fi avut rezultate pozitive. De exemplu, o modificare care a eliminat recomandarile algoritmice din calendarele utilizatorilor nu pare sa fi avut un efect asupra “dezinformarii”.