A distribuição e o consumo de notícias nas redes sociais é uma preocupação central para o futuro do jornalismo, pois as plataformas de mídia social se tornaram um componente notável do ecossistema de notícias. E, depois de sofrer críticas sobre seu possível papel em prejudicar o jornalismo local, as plataformas de mídia social se tornaram mais ativas em seus esforços para ajudar a sustentar e promover o jornalismo local.
Uma iniciativa nesse sentido foi o recurso "Today In" do Facebook, lançado em 2018, que identifica e destaca as notícias locais para os usuários do Facebook. Originalmente lançado em seis comunidades e posteriormente expandido para 400 (nota do editor: o Facebook anunciou quinta-feira que está expandindo o Today In para mais de 6.000 cidades), o "Today In" usa aprendizado de máquina para identificar notícias locais no Facebook e exibi-las em uma aba dedicada para usuários do recurso.
Os detalhes da iniciativa de notícias locais do Facebook permaneceram em grande parte dentro de uma caixa preta. Em um esforço para abrir essa caixa preta, o Facebook disponibilizou um mês de dados coletados para o recurso "Today In" para que pudéssemos analisar as notícias locais disponíveis no Facebook. Combinamos esses dados com os dados de interação do usuário da plataforma CrowdTangle do Facebook e os dados do Censo dos Estados Unidos, a fim de entender como os usuários do Facebook se envolvem com os diferentes tipos de notícias locais disponíveis para eles e como a disponibilidade de notícias locais difere entre tipos diversos de comunidades.
É importante observar que nossos dados são de fevereiro de 2019, quando o recurso "Today In" estava disponível em cerca de 400 comunidades, e quando os critérios empregados pelo Facebook para categorizar uma história como local eram um pouco mais rigorosos geograficamente do que os que estão sendo empregados atualmente para expandir a disponibilidade do recurso. Como o Facebook observou nessa fase anterior, "cerca de um em cada três usuários nos EUA vive em lugares onde não podemos encontrar notícias locais suficientes no Facebook para lançar o 'Today In'".
Mais informações sobre os dados e nossa abordagem metodológica podem ser encontradas em nosso relatório completo. Aqui, resumimos brevemente algumas das principais conclusões.
Estávamos particularmente interessados na medida em que as notícias locais disponíveis no Facebook atendiam a uma "necessidade crítica de informação", um conceito que usamos em pesquisas anteriores para entender até que ponto as notícias locais estão estimulando um cidadão informado. Descobrimos que as notícias locais agregadas pelo Facebook geralmente cobrem necessidades críticas de informação, embora nossos dados de interação mostrem que pode haver demanda por mais conteúdo desse tipo.
Usando uma abordagem de análise de conteúdo automatizada, conseguimos categorizar 149.283 de 313.787 histórias no conjunto de dados. Descobrimos que 59% das histórias que conseguimos categorizar atendiam a uma necessidade crítica de informação. Emergências (28%) foi a necessidade de informação crítica mais comum atendida por notícias locais no grupo categorizado. Além das necessidades críticas de informação, 31% das histórias foram de esportes e 9% de obituários. Essas descobertas, por si só, mostram o potencial da agregação local do Facebook para descobrir e apresentar conteúdo que atende a necessidades críticas de informação, mas também destacam os desafios, dada a quantidade de notícias dedicadas a esportes e memoriais. A mistura de notícias locais disponíveis no "Today In" é limitada, até certo ponto, pelos tipos de notícias que as fontes de notícias locais escolhem postar e também é uma função de como o algoritmo de seleção escolhe entre essas histórias disponíveis.
O que achamos particularmente interessante foi a diferença entre o engajamento do usuário (curtidas, compartilhamentos e reações do Facebook) nas notícias locais em diferentes tipos de histórias. Não tínhamos dados sobre quantos cliques as postagens individuais receberam. Os usuários se envolvem com mais frequência com histórias sobre emergências, transporte e saúde.
Comparando os dados da história com dados de interação, vemos um apetite claro por parte dos consumidores por histórias que atendam a necessidades críticas de informação; apesar de sua prevalência na contagem de histórias, as histórias sobre esportes e mortes são clicadas com menos frequência. Surpreendentemente, descobrimos que não apenas as histórias políticas locais eram o tipo menos comum de informações críticas que precisam de histórias em nosso conjunto de dados, mas as histórias políticas também geravam os níveis mais baixos de engajamento entre qualquer tipo de história. Se interpretarmos o engajamento como um indicador de demanda, essa descoberta é um pouco desanimadora.
Em suma, os dados mostram que, embora o fornecimento de notícias locais no Facebook possa faltar em muitas comunidades, uma proporção substancial do que está disponível atende às necessidades críticas de informação e as histórias que abordam as necessidades críticas geralmente apresentam melhor desempenho em termos de engajamento do usuário do que as histórias que não o fazem.
Este artigo foi publicado originalmente no Nieman Lab e reproduzido na IJNet com permissão
Matthew Weber é professor da Faculdade Hubbard de Jornalismo e Comunicação de Massa, da Universidade de Minnesota, e membro do Cowles Fellow of Media Management. Ele é o pesquisador principal do News Measures Research Project da Universidade Duke.
Peter Andringa é Robertson Scholar da Universidade Duke e da Universidade da Carolina do Norte em Chapel Hill. Ele é um pesquisador-aluno no Centro DeWitt Wallace para Mídia e Democracia da Duke e membro do Laboratório de Tecnologias Emergentes da Faculdade de Mídia e Jornalismo da UNC.
Philip M. Napoli é Professor James R. Shepley de Políticas Públicas da Sanford School of Public Policy da Universidade Duke, onde também é membro do corpo docente do Centro DeWitt Wallace para Mídia e Democracia. Ele é o pesquisador principal do News Measures Research Project.