Filippo Menczer (nascido em 16 de maio de 1965) é um acadêmico americano e italiano. Ele é Professor Universitario Distinguido e Professor Luddy de Informática e Ciência da Computação na Luddy School of Informatics, Computing, and Engineering da Indiana University. Menczer dirige o Observatório sobre Redes Sociais, um centro de pesquisa onde cientistas de dados e jornalistas estudam o papel dos meios de comunicação e da tecnologia na sociedade e desenvolvem ferramentas para analizar e combater a desinformação e a manipulação nas redes sociais. Ele ocupa cargos de cortesia em Ciência Cognitiva e Física, e é ex-diretor do Centro de Redes Complexas e Sistemas de Pesquisa. Foi nomeado Membro ACM em 2020 e Membro AAAS em 2024.
A pesquisa de Menczer se situa na interseção de inteligência artificial, aprendizado automático e ciência social computacional. Seu trabalho avançou a compreensão de como a informação se propaga através das redes sociais, como bots sociais e campañas coordenadas manipulam a opinião pública, e como a IA pode ser armada para ameaçar os processos democráticos. Ele desenvolveu ferramentas amplamente utilizadas como Botometer e Hoaxy, e suas conclusões influenciaram tanto a pesquisa acadêmica como os debates de políticas públicas sobre desinformação.
Educação e início de carreira
Menczer obteve uma Laurea em física na Universidade Sapienza de Roma e um PhD em ciência da computação e ciência cognitiva na Universidade da California, San Diego. Iniciou sua carreira acadêmica como professor assistente de ciências de gestão na Universidade de Iowa e foi fellow-at-large no Santa Fe Institute. Se unió à Indiana University Bloomington em 2003, onde posteriormente serviu como presidente de divisão na Luddy School de 2009 a 2011. Recebiu bolsas do Programa Fulbright, da Fundação Rotary e da OTAN, bem como um Prêmio CAREER da National Science Foundation.
Liderazgo e serviço
Na Indiana University, Menczer ocupou vários cargos de liderança. Dirige o Observatório sobre Redes Sociais (OSoMe), que cofundou para estudar a interseção entre meios de comunicação, tecnologia e sociedade. Anteriormente dirigiu o Centro de Redes Complexas e Sistemas de Pesquisa e foi pesquisador sênior no Kinsey Institute e fellow do Centro de Comunicação Mediada por Computador. Também serviu como fellow no Instituto para Intercambio Científico em Turín, Italia. Menczer ocupou posições editoriais para revistas como Network Science, EPJ Data Science, PeerJ Computer Science e HKS Misinformation Review. Presidiu conferências como The Web Conference e a Conferência ACM sobre Hipertexto e Redes Sociais, e serviu como presidente geral de ACM Web Science 2014 e copresidente geral de NetSci 2017.
Ciência web e redes de informação
A pesquisa inicial de Menczer introdujo o conceito de rastreadores web tópicos e adaptativos, que são agentes especializados que navegam inteligentemente pela web para encontrar conteúdo relevante. Também estudou medidas de similaridade semântica para redes de informação e sociais, e desenvolveu modelos de redes de informação complexas com colaboradores como Alessandro Vespignani. Seu trabalho sobre viés de motores de busca e censura lançou luz sobre como os sistemas algorítmicos podem distorsionar o acesso à informação. Esta pesquisa fundamental estabeleceu as bases para suas investigações posteriores sobre a dinámica das redes sociais.
Desinformação e câmaras de eco
Um tema central da pesquisa de Menczer é como a desinformação se propaga através das redes sociais. Sua equipe analizou padrões de difusión durante eventos como o movimento Occupy, os protestos de Gezi Park e eleições políticas. Também contribuíram a identificar as raízes da teoria da conspiração Pizzagate e das campañas de desinformação dirigidas aos Capacetes Brancos, e ajudaron a derribar bots de supresión de votantes no Twitter. Em um estudo amplamente citado, Menczer e coautores encontraron um vínculo entre a desinformação online sobre COVID-19, a hesitación vacunal e as mortes.
A análise de Menczer do Twitter durante as eleições dos Estados Unidos de 2010 demonstrou a estrutura de câmara de eco das redes de difusión de informação. A equipe encontrou que os conservadores quase exclusivamente retuiteaban a outros conservadores, enquanto os liberales retuiteaban a outros liberales. Este trabalho recebiu o Prêmio Test of Time na 15ª Conferência Internacional AAAI sobre Web e Redes Sociais em 2021. Sua equipe posteriormente desenvolviu um modelo que mostra como a influencia social e o deixa de seguir aceleram a emergência de câmaras de eco online, ajudando a explicar a polarización política persistente.
Viralidade e dinámicas de atenção
Menczer avançou a compreensão da viralidade da informação, particularmente como a estrutura das redes de difusión inicial predice quais memes se tornan virais. Sua pesquisa também explora como a competição por atenção finita molda os padrões de viralidade. Em um artigo de 2018 em Nature Human Behaviour, Menczer e coautores usaron um modelo para mostrar que sob alta carga de informação e baixa atenção, a correlação entre qualidade e popularidade da informação diminue. O artigo inicialmente sugeriu que este efeito por sí só podía explicar por qué as noticias falsas se propagan tão amplamente como as noticias legítimas no Facebook, mas uma análise errónea levou os autores a retirar o artigo. A pesar da retirada, a pregunta de pesquisa subyacente permanece influente no estudo da desinformação.
Detección de bots e campanas coordenadas
A equipe de Menczer desenvolviu Botometer, uma ferramenta que usa aprendizado automático para avaliar a probabilidade de que uma conta de Twitter seja um bot social. Botometer tem sido amplamente utilizado para medir a prevalencia e atividade de bots. Junto com Hoaxy, uma ferramenta que visualiza a propagación de conteúdo de baixa credibilidade, Botometer revelou o papel clave dos bots sociais na propagación de conteúdo de baixa credibilidade durante as eleições presidenciales dos Estados Unidos de 2016. A equipe de Menczer também estudou as percepciones de bots políticos partidistas, encontrando que os usuários republicanos são más propensos a confundir bots conservadores com humanos, enquanto os usuários demócratas são más propensos a confundir usuários humanos conservadores com bots. Usando sondas de bots, demonstraron um viés político conservador nos algoritmos de tendencias do Twitter.
A medida que as plataformas de redes sociais aumentaron as contramedidas contra contas automatizadas, Menczer e coautores mostraram que as campanas coordenadas por contas inauténticas continúan ameaçando a integridade da informação. Desenvolveron um marco para detectar estas redes coordenadas e demonstraron novas tácticas de manipulación, como crescer redes de influencia e ocultar conteúdo de alto volume. Através de modelagem, mostraram que os atores maliciosos podem controlar más efectivamente a propagación de conteúdo malicioso infiltrando uma comunidade objetivo com contas inauténticas.
IA e manipulación adversarial
Menczer reconoció cedo que inteligência artificial podía ser armada para criar conteúdo falso pero creíble a escala e gestionar bots sociais difíceis de detectar. Sua equipe descobrió tais bots impulsados por IA no Twitter e X, levando a advertencias sobre enxames maliciosos de agentes de IA que podían ameaçar a democracia. Esta linha de pesquisa conecta directamente com as preocupações sobre IA generativa e grandes modelos de linguagem, que podem produzir desinformación convincente. Menczer ha llamado a una mayor atención al uso adversarial de la IA en entornos de redes sociales.
Viés algorítmico e fiabilidade
A pesquisa de Menczer também examinó como os algoritmos de clasificación e recomendación das redes sociais moldan a exposición à informação. Sua equipe mostró que a diversidade de audiencia política pode servir como indicador da fiabilidade das fontes de noticias. Después de que um artigo de alto perfil em Science sugerisse que o algoritmo de feed do Facebook reduce a exposición à desinformación em comparación com feeds cronológicos, Menczer coescribió uma carta em Science argumentando que a conclusión era incompleta e que a amplificación algorítmica ainda representa riscos. Seu trabalho enfatiza a necessidade de transparencia e responsabilidade nos sistemas algorítmicos.
Prêmios e reconhecimiento
As contribuciones de Menczer foram reconhecidas com numerosos honores. Fue nomeado Membro ACM em 2020 por suas contribuciones à computación social e à pesquisa sobre desinformación, e Membro AAAS em 2024. Também recebiu o Prêmio Test of Time da ICWSM e múltiples prêmios de melhor artigo. Seu trabalho foi financiado pela National Science Foundation, pela Defense Advanced Research Projects Agency e outras agencias. Continúa sendo uma voz líder na luta contra a desinformación online.
Publicaciones seleccionadas
Menczer publicou más de 200 artículos revisados por pares. Obras notables incluyen "The rise of social bots" (2016), "The spread of low-credibility content by social bots" (2018) e "The web of false information: Rumors, fake news, and hoaxes" (2020). Seu artigo de 2018 em Nature Human Behaviour sobre sobrecarga de informação e popularidade, a pesar de sua retirada, provocó importantes discusiones sobre os límites da modelagem da desinformación. Sua pesquisa foi coberta por grandes meios de comunicação e citada em debates de políticas.
Enlaces externos
O perfil acadêmico de Menczer e suas ferramentas estão disponíveis através da Indiana University e do Observatório sobre Redes Sociais. Sua página de Google Scholar lista suas publicaciones e citas.