Uma análise do fenômeno ‘fake news’ com base na Economia Comportamental

Authors

  • Mariana Flores Pinto Universidade Federal do Paraná (UFPR).
  • Adriana Sbicca Universidade Federal do Paraná (UFPR).
  • Lucas Casonato Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR). Faculdade de Educação Superior do Paraná (FESPPR). https://orcid.org/0000-0003-1280-3049

DOI:

https://doi.org/10.5902/1414650949203

Keywords:

Notícias falsas, Economia comportamental

Abstract

Após as eleições presidenciais de 2016 nos EUA o fenômeno das fake news ganhou notoriedade no debate público. Pesquisas diversas procuram identificar fatores que influenciam a propagação de notícias falsas. O artigo se insere neste contexto e busca aprofundar a compreensão sobre a disseminação das fake news. O trabalho analisa esse fenômeno com base na Economia Comportamental, uma vez que sua teoria oferece elementos psicológicos que atuam na geração de vieses na tomada de decisão. O artigo conclui que influências cognitivas que afetam a decisão econômica também influenciam na propagação das fake news, e discute a possibilidade de reverter esse processo.

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Author Biographies

Mariana Flores Pinto, Universidade Federal do Paraná (UFPR).

Graduada em Economia pela Universidade Federal do Paraná (UFPR)

Adriana Sbicca, Universidade Federal do Paraná (UFPR).

Doutora em Economia pela Fundação Getúlio Vargas (FGV-SP). Professora do Departamento de Economia da Universidade Federal do Paraná (UFPR) e do Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Econômico da Universidade Federal do Paraná (PPGDE-UFPR).

Lucas Casonato, Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR). Faculdade de Educação Superior do Paraná (FESPPR).

Doutor em Desenvolvimento Econômico pela Universidade Federal do Paraná (PPGDE-UFPR). Professor de Economia (PUCPR/FESPPR).

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Published

2021-03-26

How to Cite

Pinto, M. F., Sbicca, A., & Casonato, L. (2021). Uma análise do fenômeno ‘fake news’ com base na Economia Comportamental. Economia E Desenvolvimento, 32(1), e15. https://doi.org/10.5902/1414650949203

Issue

Vol. 32 (2020)

Section

Articles

License

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