Como funciona a máquina de destruir a reputação de Freixo na internet, segundo professor

Freixo
Freixo

O professor Fábio Malini, da Universidade Federal do Espírito Santo, explicou em sua conta no Facebook como funciona a máquina de difamação contra Marcelo Freixo no Rio de Janeiro:

 

No Twitter, Marcelo Freixo enfrentará os mil-bots, contas falsas administradas remotamente por um pequeno grupo de pessoas, capaz de publicar a mesma mensagem em diferentes contas do Twtter. São 3.5 mil bots que publicam, sem parar, ataques a Freixo. Eles serão diários.

Sua dinâmica começa com a realização de ataque logo pela manhã (para atingir rapidamente os Trendind Topics) através de compartilhamento (RTs) de notícias geradas por contas reais (mais especificamente: canais populares de direita, como O Antagonista, Felipe Moura etc, conforme se vê no grafo 01). Transformados em trends, a imprensa, conectada aos TTs e que sempre cai na armadilha, requentará o “assunto do momento” criando notícias naquele estilo “tal assunto repercute nas redes sociais”, gerando um looping de ódio contra Freixo, o que acabará, ao final, gerando um efeito manada em contas reais, até a polêmica ser substituída por outra e assim vai.

Freixo, lá, no Twitter, não tem muito com quem contar. Será devorado se não houver um militância contínua criando campanhas alegres e emocionais em favor de sua candidatura. Alguns “lives” serão importantes fazer lá no Periscope. Twitter é uma máquina de tendência, de memes, de verdades e inverdades. Não se deve deixá-lo despovoado.

No grafo, toda a área verde representa a produção robótica dessas contas, que inflam de RTs seus hubs, tais como @Corotenho (http://bit.ly/2dd5PFA), @bolsonarozuero, @carlosbolsonaro, mvsmotta etc. Nesse grupo, de 3.5 mil bots (Grafo 02), nas últimas 48 horas, foram gerados mais de 14 mil compartilhamentos (RTs).

grafo1

grafo2

Para quem é mais curioso e conseguiu chegar até aqui, veja aí abaixo os 50 perfis mais ativos desse grupo. Eles conseguiram a proeza de criar de 40 tweets apenas com um dos termos, “Freixo” ou “Crivella”, ontem e hoje.

É possível analisar as location, geocode, padrão dos últimos 3,5 mil tweets contidos nesses perfis, mais muitas outras coisas etcetera. Mas isso é outra história.

Divirtam-se (pegue essa url < https://twitter.com/ > e cole um dos nomes abaixos, conforme se vê no exemplo da primeiro linha abaixo:

artinovar (https://twitter.com/artinovar)

shushirlei

pauloro49195361

tinhelosa

nandorappa40

bordinvania

skullmann

fpetralha

pec56urgente

annapscorrea

aparecidapz

yec_terrza

decargarcia

ramo_jr

pauloparmm

mfatimamota

murphybr2009

vc_naval

edmilsonpapo10

fabtang31

vc_naval

edmilsonpapo10

fabtang31

btcozer

rosangela_bolze

missmarplle

mariafeistauer

penhaprocopio

gleicebrabo

lelekachikila

lobaoeletrico

alexmamed

claudia_maria

diegosalesmc

lolamacedo381

marceloatonito

lenasim

selmappereira81

henriquenit1

dorasil76578668

alexxbh

zeferinojanio

socram2014

elianasugamori

maria_padu

nettoss

justbira

pdevechi

spfc_92_93_005

arnt_correa

gilmarcosta55

dyol_fernandes

dilgctricolor”

 

 

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