weeklyAI · Week of 27 September 2026weeklyAI · Semana del 27 de septiembre de 2026

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analysis of texts · Communicata · la publicación, 1 sep 2026 · gratis

Bangladés: 122 mentiras políticas hechas con IA verificadas, no todas las que circularon

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El estudio, de un vistazo
Quiénes
Afirmaciones políticas falsas creadas con inteligencia artificial
Cuántos
122 afirmaciones verificadas
Dónde
Bangladés
Cuándo
Entre el 1 de enero de 2025 y el 20 de febrero de 2026
Tipo de estudio
análisis de lo que hicieron las organizaciones de verificación
Quién lo hizo
Universidad de Comilla, Bangladés
El límite que importa
110 de los 122 casos salieron de una sola organización

Qué escenificaba cada formato dentro del registro verificado

Los videosfrente aLas imágenes

Los videos escenificaban sobre todo el habla, la autoridad institucional y la movilización pública; las imágenes escenificaban sobre todo la presencia política, la asociación con actores extranjeros y el daño a la reputación.

Así podría verse · ilustración generada por weeklyAI.watch, no es una fotografía

Un investigador reunió 122 afirmaciones políticas falsas hechas con IA que verificadores de Bangladés revisaron entre el 1 de enero de 2025 y el 20 de febrero de 2026. Los videos fueron 61 y las imágenes 57. Las verificaciones subieron de unas 7 al mes a más de 20 al acercarse la elección del 12 de febrero de 2026. Eso muestra lo que se verificó, no cuánto circuló: 110 de los 122 casos salieron de una sola organización. El conteo termina ocho días después de la votación, así que no cubre el periodo posterior, cuando es más probable que se descarten grabaciones verdaderas como falsas.

El documento recomienda rastrear la fuente visual y tratar los eventos no reportados que aparecen en imágenes como no verificados por defecto.

El documento menciona a la Comisión Electoral entre las instituciones cuya autoridad fue suplantada en casos sintéticos y recomienda que establezca canales rápidos de verificación. Solo registra que los verificadores rastrearon el material original y explicaron cómo se había fabricado la evidencia. No midió si alguien cambió su voto, ni quién produjo los videos, ni si las correcciones funcionaron.

Qué significa para usted

Ante una imagen o un video de campaña, usted puede rastrear el material original y tratar como no verificado lo que no haya sido reportado, como sugiere el estudio sobre Bangladés. No concluya que estas piezas cambiaron votos ni que las correcciones funcionaron: eso no se midió. Conviene observar qué auditan y publican las autoridades electorales y los verificadores locales.

Rahman, M. (2026). Synthetic Politics and Counter-Framing: AI-Generated Misinformation and Fact-Checking in Bangladesh's 2025-2026 Election Cycle. Communicata. https://doi.org/10.32952/communicata.1965352

Quién pagó: El artículo declara que no se recibió apoyo financiero para este estudio y no indica que ningún financiador, proveedor de equipos o de software haya tenido influencia en la investigación.

Corregida el 29 de septiembre de 2026. Los 122 casos son una selección de un investigador a partir de las verificaciones publicadas hasta ocho días después de la votación; se añadió la advertencia de que el conteo no cubre las semanas posteriores, y por espacio se quitaron una lista de formatos y un tercer paso.

Versión detalladaLos pasajes copiados del artículo, las ilustraciones y cada fuente con cuánto leímos de ella · 1410 palabras · unos 7 minLeerla →Cerrar

La regla y la evidencia: en Bangladés se verificaron 122 casos de mentiras políticas hechas con IA

En Bangladesh, entre enero de 2025 y febrero de 2026, alguien fabricó pruebas. Un registro de 122 verificaciones muestra qué se falsificó y qué se pudo comprobar. La lección es sobre ese país y ese ciclo electoral.

Así podría verse · ilustración generada por weeklyAI.watch, no es una fotografía

### EL ACTO

No hay un acto que citar. La publicación que examinamos no es una resolución, ni un fallo, ni una auditoría, ni un proyecto de ley: es un estudio académico publicado el 4 de septiembre de 2026 (recibido el 6 de junio de 2026, aceptado el 10 de agosto de 2026) que analiza 122 verificaciones ya publicadas, no una norma que obligue a nadie.

No hay entrada en vigor, ni autoridad que la haga cumplir, ni plazo para que una persona haga algo. Lo único que el documento pide, como recomendación y no como obligación, es que las instituciones que suelen ser imitadas —la policía, los militares y la comisión electoral— abran canales rápidos de verificación, y que las redacciones se formen en análisis forense de material sintético1.

En este número no hay un acto que citar, porque el documento no es una norma.

### EL CASO QUE RESPONDE

El estudio sí cuenta casos concretos: un video de noviembre de 2025 en el que el comisionado de la policía de Daca parecía hacer declaraciones políticas, imágenes que mostraban al líder del BNP saliendo de Londres y tocando suelo bangladesí, y un video en el que la ex primera ministra parecía confesar la creación de centros de detención, rastreado hasta una entrevista de la BBC Bangla de 2019.

### LO QUE SE MIDIÓ

Lo que se contó no fue cuánta gente creyó algo, sino cuántas verificaciones se publicaron sobre material fabricado. El registro reúne 122 casos comprobados de desinformación política generada con inteligencia artificial en Bangladesh, entre el 1 de enero de 2025 y el 20 de febrero de 2026, con la elección parlamentaria del 12 de febrero de 2026 en el medio. De esos 122, 110 salieron de una sola organización, Rumor Scanner, de modo que el conjunto traza lo que el sistema de verificación publicó, no el volumen total de mentiras que circuló2.

Dentro de ese registro, la imagen y el video aparecieron casi en la misma cantidad, pero hacían cosas distintas: el video escenificaba sobre todo el habla, la autoridad institucional y la movilización pública, mientras que la imagen escenificaba sobre todo la presencia política, la asociación con actores extranjeros y el daño a la reputación3. Los videos fueron 61 y las imágenes 57, sobre 122 casos.

Las afirmaciones sobre el procedimiento electoral fueron minoría, pero su peso creció: en 2025 eran 7 de 83 casos, un 8.4 por ciento, y entre el 1 de enero y el 20 de febrero de 2026 pasaron a 13 de 39, un 33.3 por ciento. En el mismo movimiento, los registros de verificación publicados pasaron de unos 7 por mes en 2025 a más de 20 por mes en las siete semanas de 202645. El propio estudio advierte que el registro no puede distinguir entre dos procesos: puede que el contenido sintético aumentara con la campaña, y puede que las organizaciones también vigilaran más6.

El estudio no mide exposición, ni efecto sobre el voto, ni si las correcciones cambiaron alguna creencia. No hay prueba de significación, y la comprobación de consistencia interna —un 96.7 por ciento sobre 120 decisiones en 24 casos— el propio trabajo aclara que no es fiabilidad entre codificadores humanos independientes y que no está corregida por azar.

En un experimento con votantes registrados de Estados Unidos se probó una herramienta que redacta artículos de prevención contra rumores electorales antes de que circulen: 4,293 participantes en dos oleadas, con reducción de la creencia en rumores electorales y un efecto que se mantenía, atenuado, una semana después78. Es un experimento, no una elección real.

Otro trabajo, en Ecuador, encuestó a 405 personas, entrevistó a 12 expertos y reunió seis grupos focales con 35 participantes sobre las elecciones presidenciales de 2025: encontró un alto impacto percibido de la desinformación sobre la confianza democrática, pero no sobre la decisión individual de voto910. Es un estudio de percepción, no una medición del voto.

### LA RESPUESTA DE LA OTRA REGIÓN A LO MISMO

El estudio no cita ningún fallo ni ley de otra región sobre este método.

### LA LECTURA DE LA BIBLIOTECA

Así lo leemos nosotros. Un rumor falso sobre un candidato siempre hizo lo mismo: llegaba antes que la aclaración, se repetía hasta sonar cierto y dejaba al votante decidiendo con lo que ya había oído. Lo nuevo no es la mentira. Es que la mentira ahora llega con su propia prueba fabricada a medida: la voz que parece de un funcionario, el cuerpo que parece estar en un aeropuerto, la escena que parece documentar un delito11. Antes había que creerle a alguien. Ahora hay algo que mirar.

Lo que esto nos lleva a esperar en casas como la suya es una inversión incómoda: la duda dejará de caer solo sobre lo falso y empezará a caer también sobre lo auténtico que se parezca a lo falso. El propio estudio lo formula así: el costo puede estar menos en las creencias falsas que creó y más en la prueba verdadera que volvió fácil de negar12. Una vez que existe un cuerpo de confesiones y declaraciones oficiales convincentes y fabricadas, y la gente sabe que existe, el privilegio probatorio del video es justo lo que se erosiona13. Sabríamos que nos equivocamos si viéramos que las autoridades electorales publican desmentidos claros y a tiempo y la ciudadanía los usa antes de decidir su voto, o si la gente siguiera creyendo en las grabaciones auténticas aun sabiendo que hay falsificaciones.

Lo que usted puede hacer con esto es concreto y no depende de ninguna ley. Cuando llegue un video o un audio de campaña que le mueva el ánimo, no pregunte primero si es creíble: pregunte quién lo confirma. Busque el comunicado de la propia institución que aparece en la grabación —la policía, el organismo electoral, el tribunal— antes de creerle a la grabación. Pregunte a su autoridad electoral, ahora, antes de la campaña, por qué canal oficial desmentirá material falso y cuánto tarda en responder. Y aplique una regla simple a lo que ve: una escena sin confirmación de nadie es una escena sin confirmación, por muy nítida que se vea.

### LO QUE NO SE SABE

El estudio no identifica a quienes produjeron el material, no infiere su intención, no mide la exposición y no prueba si las correcciones cambiaron alguna creencia: no puede decirle cuánta gente fue engañada.

El registro depende de la verificación y 110 de sus 122 casos vienen de una sola organización, así que no mide cuánta desinformación con inteligencia artificial llegó a los votantes2.

La ventana se cierra ocho días después de la votación del 12 de febrero de 2026, de modo que queda fuera el período posterior a la elección, que es justo cuando la prueba fabricada suele usarse para desacreditar grabaciones verdaderas.

Los conteos de la primera criba no se registraron, lo que limita repetir la selección; varias páginas de archivo no tienen fecha diaria estable, lo que impide una serie por día; la plataforma de circulación no se codificó, lo que limita lo que puede decirse sobre cómo se difundió cada pieza; y los formatos, los marcos y la vía de verificación no son del todo independientes entre sí, por lo que el análisis no los contrasta estadísticamente.

En un experimento con votantes estadounidenses, los comentarios que no mencionaban el origen sintético del video reducían el apoyo al político, mientras que los comentarios escépticos lo restauraban en parte, y el partidismo pesaba: la gente descartaba más fácilmente los videos falsos dirigidos a candidatos que apoyaba1415. Eso se midió allí, con ese público, y no dice qué pasaría en su país.

Lo que no se sabe, y conviene decirlo sin adornos, es lo que ningún estudio de este número responde para usted: cuántas personas de su barrio vieron la pieza, cuántas le creyeron, y qué hará su autoridad electoral cuando le toque desmentir la próxima. Eso no está en ningún registro todavía.

La próxima vez que un video le muestre a alguien importante diciendo o haciendo algo decisivo, antes de creerle o de descartarlo, hágase una sola pregunta: ¿quién, con nombre y cargo, puede confirmarme que eso ocurrió?

De dónde sale cada dato de contexto, y cuánto leímos de cada documento

  1. Rahman, M. (2026). Synthetic Politics and Counter-Framing: AI-Generated Misinformation and Fact-Checking in Bangladesh's 2025-2026 Election Cycle. Communicata. https://doi.org/10.32952/communicata.1965352 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "Institutions likely to be impersonated, including the police, military, and Election Commission, should establish rapid verification channels. Official confirmation was the most direct way to resolve the impersonation cases studied here"
  2. Rahman, M. (2026). Synthetic Politics and Counter-Framing: AI-Generated Misinformation and Fact-Checking in Bangladesh's 2025-2026 Election Cycle. Communicata. https://doi.org/10.32952/communicata.1965352 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "Because 110 of the 122 items came from a single organisation, the sample maps published verification records rather than the full volume of AI misinformation in circulation."
  3. Rahman, M. (2026). Synthetic Politics and Counter-Framing: AI-Generated Misinformation and Fact-Checking in Bangladesh's 2025-2026 Election Cycle. Communicata. https://doi.org/10.32952/communicata.1965352 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "Videos mainly staged speech, institutional authority and public mobilisation, while images mainly staged political presence, foreign association and damage to reputation."
  4. Rahman, M. (2026). Synthetic Politics and Counter-Framing: AI-Generated Misinformation and Fact-Checking in Bangladesh's 2025-2026 Election Cycle. Communicata. https://doi.org/10.32952/communicata.1965352 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "Direct election claims constituted a minority of the sample, but their share and the monthly number of published verifications rose as the February 2026 election approached."
  5. Rahman, M. (2026). Synthetic Politics and Counter-Framing: AI-Generated Misinformation and Fact-Checking in Bangladesh's 2025-2026 Election Cycle. Communicata. https://doi.org/10.32952/communicata.1965352 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "The 83 records from 2025 were accumulated over 12 months, or about 7 records per month. The 39 records from early 2026 were accumulated over roughly seven weeks, averaging more than 20 records per month."
  6. Rahman, M. (2026). Synthetic Politics and Counter-Framing: AI-Generated Misinformation and Fact-Checking in Bangladesh's 2025-2026 Election Cycle. Communicata. https://doi.org/10.32952/communicata.1965352 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "The difference must be interpreted carefully, as the register cannot distinguish between two processes. Synthetic political content may have increased as the campaign began, while fact-checking organisations also intensified election monitoring"
  7. Linegar M, Sinclair B, van der Linden S, Alvarez RM. (2026). Towards scalable AI-assisted pre-bunking of election misinformation: evidence from a pre-registered US panel experiment. Royal Society Open Science. 10.1098/rsos.252226 — solo el resumen - no se pudo obtener el texto completo — el pasaje: "In a pre-registered two-wave experiment with 4293 United States (US) registered voters, we test this framework against politically charged election misinformation—one of the most challenging domains for misinformation intervention."
  8. Linegar M, Sinclair B, van der Linden S, Alvarez RM. (2026). Towards scalable AI-assisted pre-bunking of election misinformation: evidence from a pre-registered US panel experiment. Royal Society Open Science. 10.1098/rsos.252226 — solo el resumen - no se pudo obtener el texto completo — el pasaje: "We find that large language model (LLM)-generated pre-bunking significantly reduced belief in election rumours (effects persisting, though attenuated, one week later) and modestly offset declines in confidence in national election administration, with no evidence of partisan backlash."
  9. Suing A, Ganazhapa H, Medina J. (2026). Media and information literacy in the face of election disinformation generated by artificial intelligence: experiences from Ecuador. Frontiers in Political Science. 10.3389/fpos.2026.1834093 — solo el resumen - no se pudo obtener el texto completo — el pasaje: "A mixed-methods approach combining quantitative and qualitative methods was employed, with a descriptive and explanatory scope, executed through a survey of 405 participants, 12 semi-structured interviews with experts, and six focus group discussions with 35 participants representing heterogeneous profiles."
  10. Suing A, Ganazhapa H, Medina J. (2026). Media and information literacy in the face of election disinformation generated by artificial intelligence: experiences from Ecuador. Frontiers in Political Science. 10.3389/fpos.2026.1834093 — solo el resumen - no se pudo obtener el texto completo — el pasaje: "The findings reveal a high perceived impact of disinformation on democratic trust, though not on individual voting decisions."
  11. Rahman, M. (2026). Synthetic Politics and Counter-Framing: AI-Generated Misinformation and Fact-Checking in Bangladesh's 2025-2026 Election Cycle. Communicata. https://doi.org/10.32952/communicata.1965352 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "Synthetic media not only makes a false claim look real. It manufactures, on demand, the particular kind of proof that a given political claim requires."
  12. Rahman, M. (2026). Synthetic Politics and Counter-Framing: AI-Generated Misinformation and Fact-Checking in Bangladesh's 2025-2026 Election Cycle. Communicata. https://doi.org/10.32952/communicata.1965352 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "The cost of synthetic media in this case may therefore lie less in the false beliefs it created, and more in the authentic evidence it made easy to deny."
  13. Rahman, M. (2026). Synthetic Politics and Counter-Framing: AI-Generated Misinformation and Fact-Checking in Bangladesh's 2025-2026 Election Cycle. Communicata. https://doi.org/10.32952/communicata.1965352 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "Once a body of convincing synthetic confessions and official statements exists and audiences know it exists, the evidential privilege of video is exactly what erodes"
  14. Wack M, Prochaska S. (2026). Making Sense of AI-Generated Disinformation: How Audience Interpretations Influence the Impact of Deepfakes in Kenya. Social Media + Society. 10.1177/20563051261462092 — solo el resumen - no se pudo obtener el texto completo — el pasaje: "Using this instrument, we find that comments which failed to remark on the synthetic origins of the video reduced support for the politician, while skeptical comments partially restored it."
  15. Wack M, Prochaska S. (2026). Making Sense of AI-Generated Disinformation: How Audience Interpretations Influence the Impact of Deepfakes in Kenya. Social Media + Society. 10.1177/20563051261462092 — solo el resumen - no se pudo obtener el texto completo — el pasaje: "Partisanship also mattered, as respondents more readily dismissed deepfakes targeting candidates they supported compared to opposing candidates."

Rahman, M. (2026). Synthetic Politics and Counter-Framing: AI-Generated Misinformation and Fact-Checking in Bangladesh's 2025-2026 Election Cycle. Communicata. https://doi.org/10.32952/communicata.1965352

Quién pagó: El artículo declara que no se recibió apoyo financiero para este estudio y no indica que ningún financiador, proveedor de equipos o de software haya tenido influencia en la investigación.

Los hallazgos de otros estudios que aquí se mencionan los conocemos por este documento, que fue el que leímos; no abrimos cada uno de esos estudios.

analysis of texts · Communicata · the paper, 1 Sep 2026 · free

Fake videos and images were checked around Bangladesh's 12 February 2026 vote; the checks show what was verified, not how many people saw it.

Short version · the longer version follows, about 6 min

Ask weeklyAI

Ask me about this study: who was studied, what it found, and what it does not say.

Conversations are saved for as long as weeklyAI exists, to improve the publication. Answers come in the language you write in.

The study at a glance
Who
AI-generated political claims verified by fact-checkers
How many
122 verified claims
Where
Bangladesh
When
1 January 2025 to 20 February 2026
Kind of study
analysis of what people did
Who did it
Moshiur Rahman, Comilla University
The limit that matters
110 of 122 items came from one organisation, so it maps published checks, not all circulation
Published verification records per month, 2025 and early 2026
20257records per month
early 202620records per month

The rate at which qualifying fact-checks were published, not the rate of misinformation in circulation; the register cannot tell whether more was made or more was watched.

What videos and images were built to show

videosagainstimages

videos mainly staged speech, institutional authority and public mobilisation; images mainly staged political presence, foreign association and damage to reputation

How it could look · illustration generated by weeklyAI.watch, not a photograph

A researcher gathered 122 political claims that Bangladeshi fact-checkers showed to be AI-generated in checks published between January 2025 and 20 February 2026. Videos were 61 items and images 57. Election-procedure claims rose from 8.4% of verified items in 2025 to 33.3% in early 2026. Because 110 of the 122 came from one fact-checker, this maps published checks, not everything that circulated. The count ends eight days after the vote, so it misses the weeks that followed, when real recordings are most likely to be dismissed as fakes.

The article names ways for a voter to check a picture or video: trace the visual source, and treat unreported events shown in images as unverified by default. Fact-checkers resolved claims by tracing original material, examining audiovisual artefacts, or checking with the impersonated institution.

The article reports no electoral authority rule, ruling or audit on AI-generated content. What it records is verification practice: fact-checkers traced sources and explained how the apparent evidence was manufactured.

What this means for you

For your own vote, the useful move is to slow down on the video or image itself and ask where it came from, since the study only shows what fact-checkers verified, not what most people saw or believed. If a clip seems to show an official speaking or a leader arriving, look for the original recording or the institution's own statement before you weigh it.

Rahman, M. (2026). Synthetic Politics and Counter-Framing: AI-Generated Misinformation and Fact-Checking in Bangladesh's 2025-2026 Election Cycle. Communicata. https://doi.org/10.32952/communicata.1965352

Who paid: The article states that no financial support was received for this study, and it does not say that any funder, equipment or software provider had a say in the research.

Corrected on 29 September 2026. The 122 claims are a researcher's collection from fact-checkers' published checks, which ran to eight days after the vote; a limit the story lacked was added (the count misses the weeks after the vote); for length, a sentence on what the fakes showed and a third step were cut.

The longer versionThe passages copied from the paper, the pictures, and every source with how much of it we read · 1171 words · about 6 minRead it →Close

The rule and the evidence: Fake videos and images were checked before Bangladesh's 12 February 2026 vote; the checks show what was verified, not how many people saw it

Before a vote, someone can now fake a police statement, a candidate's return or a confession. A study from Bangladesh counted what fact-checkers caught — and what it was built to do.

How it could look · illustration generated by weeklyAI.watch, not a photograph

### THE ACT

This week's document is not a law, a ruling or an audit. It is a research article by Moshiur Rahman, published in Communicata, that examines political misinformation generated with artificial intelligence during Bangladesh's election cycle and asks how fact-checking organisations responded1. It reports no resolution, no enforcement date and no penalty. Nothing in it binds anyone. What it offers a voter is a description of a period: 1 January 2025 to 20 February 2026, ending with the 13th National Parliament Election on 12 February 2026, the first national vote after the July uprising2.

The study's own limits are stated plainly and should be read before anything else in it. Because 110 of the 122 items came from a single organisation, the sample maps published verification records rather than the full volume of AI misinformation in circulation3. The register cannot say whether synthetic content rose as the campaign began or whether fact-checkers simply watched harder, because it cannot distinguish between the two processes4. It does not identify producers, infer intent, measure exposure, or test the effects of corrections.

### THE CASE IT ANSWERS

No real instance was found this week.

### WHAT WAS MEASURED

The register holds 122 verified political and election-related claims confirmed to be AI-generated, published between 1 January 2025 and 20 February 2026 and drawn from the archives of five fact-checking organisations3. Of those, 61 were videos and 57 were images, with two audio items and two combining formats. Character attack, violence and scandal was the largest frame at 34 items; party mobilisation and return came second at 25; institutional impersonation and authority followed at 18.

The clearest movement in the register is in timing. Election-scope claims rose from 7 of 83 items in 2025 to 13 of 39 in early 2026, and the rate of published verification records rose from about 7 per month to more than 2052. The 83 records from 2025 were accumulated over 12 months, or about 7 records per month, while the 39 records from early 2026 were accumulated over roughly seven weeks, averaging more than 20 records per month.

This is a count of what was verified, and it is not a measurement of effect. The study reports no significance test, no measurement of how many people saw any item, and no test of whether corrections changed anyone's belief. The one consistency check it reports — 96.7% agreement across 120 coding decisions on a 24-item subsample — the author states plainly is not independent human reliability and is not corrected for chance. No passage in this document measures the effect of synthetic political material on readers in any unit.

### THE OTHER REGION'S ANSWER TO THE SAME THING

The passages carry no court ruling, law or electoral authority from another country on this method. One study of 4,293 registered voters in the United States tested pre-written articles against election rumours and found belief in the rumours fell, with effects persisting though attenuated a week later, and modest offsetting of declines in confidence in national election administration67. That is a study, not an authority, and it was run in the United States.

### THE LIBRARY'S READING

Here is how we read it. A false story about a candidate has always worked the same way: it plants a doubt, and the doubt outlives the denial. What has changed is the raw material of the doubt. A rumour used to arrive as a sentence someone repeated. Now it can arrive as a recording, and a recording is the one thing we were all taught to trust.

So we expect that in homes like yours the argument will stop being about the claim and start being about the clip. Someone will say they saw it. Someone else will say it was made by a machine. Both will feel they are on solid ground, and neither will be able to settle it at the kitchen table. We would know we are wrong if people who met a fabricated clip described it as a claim they had heard about rather than something they had watched — and if a written denial from a named institution landed as hard as the footage.

What you can do with that: before you pass anything on, ask where it came from — a friend, a group, or a feed that chose it for you — and whether any newsroom or electoral body has reported it independently. Ask whether you saw the event or only saw a recording of it. And notice when the vividness of a clip is doing the arguing for you. Those questions cost nothing and take a minute, and they are the part of this you control.

### WHAT IS NOT KNOWN

The study does not know who made any of the 122 items, whether they coordinated, or what they intended, and it says so.

It does not know how many people saw them. It counts verification records, not reach.

It does not know whether the fact-checks worked. Audience reception was not tested and harms were not weighed.

It does not know the post-election period. The window closes eight days after the 12 February 2026 vote, and the author notes that the time when fabricated evidence is most likely to be used to dismiss real recordings remains to be examined8.

It does not know the platform. Circulation platform was not coded, which limits what can be said about how items spread.

It does not know the selection stage. Counts at the first screening pass were not logged, so the selection cannot be replicated. Several archive pages also lack stable daily dates, so the register supports comparison by year and period but not a daily series.

We also read, in work from another region, that the effect of these clips depends heavily on what surrounds them — on whether the comments beside a false video point out that it was made by a machine, and on whether the viewer supports the person being targeted. That work was done elsewhere, with other voters, and whether it carries over to your country, your feed or your polling station has not been shown.

The most usable thing in this document is not a number. It is that the people who caught these items did not stop at saying "false." They traced the original recording, showed what had been emptied out and refilled, and told the reader what they had actually been looking at. That is a question you can carry into the booth and the count: not just *is this true*, but *what am I actually looking at, and who would have to confirm it for me to believe it?*

Where each piece of context comes from, and how much of it we read

  1. Rahman, M. (2026). Synthetic Politics and Counter-Framing: AI-Generated Misinformation and Fact-Checking in Bangladesh's 2025-2026 Election Cycle. Communicata. https://doi.org/10.32952/communicata.1965352 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Synthetic images, cloned voices, invented videos, and other fake digital media could make false claims appear credible and well-supported."
  2. Rahman, M. (2026). Synthetic Politics and Counter-Framing: AI-Generated Misinformation and Fact-Checking in Bangladesh's 2025-2026 Election Cycle. Communicata. https://doi.org/10.32952/communicata.1965352 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Direct election claims constituted a minority of the sample, but their share and the monthly number of published verifications rose as the February 2026 election approached."
  3. Rahman, M. (2026). Synthetic Politics and Counter-Framing: AI-Generated Misinformation and Fact-Checking in Bangladesh's 2025-2026 Election Cycle. Communicata. https://doi.org/10.32952/communicata.1965352 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Because 110 of the 122 items came from a single organisation, the sample maps published verification records rather than the full volume of AI misinformation in circulation."
  4. Rahman, M. (2026). Synthetic Politics and Counter-Framing: AI-Generated Misinformation and Fact-Checking in Bangladesh's 2025-2026 Election Cycle. Communicata. https://doi.org/10.32952/communicata.1965352 - the article this story is about — the whole article — the passage: "The difference must be interpreted carefully, as the register cannot distinguish between two processes. Synthetic political content may have increased as the campaign began, while fact-checking organisations also intensified election monitoring"
  5. Rahman, M. (2026). Synthetic Politics and Counter-Framing: AI-Generated Misinformation and Fact-Checking in Bangladesh's 2025-2026 Election Cycle. Communicata. https://doi.org/10.32952/communicata.1965352 - the article this story is about — the whole article — the passage: "The 83 records from 2025 were accumulated over 12 months, or about 7 records per month. The 39 records from early 2026 were accumulated over roughly seven weeks, averaging more than 20 records per month."
  6. Linegar M, Sinclair B, van der Linden S, Alvarez RM. (2026). Towards scalable AI-assisted pre-bunking of election misinformation: evidence from a pre-registered US panel experiment. Royal Society Open Science. 10.1098/rsos.252226 — only the abstract - the full text could not be fetched — the passage: "In a pre-registered two-wave experiment with 4293 United States (US) registered voters, we test this framework against politically charged election misinformation—one of the most challenging domains for misinformation intervention."
  7. Linegar M, Sinclair B, van der Linden S, Alvarez RM. (2026). Towards scalable AI-assisted pre-bunking of election misinformation: evidence from a pre-registered US panel experiment. Royal Society Open Science. 10.1098/rsos.252226 — only the abstract - the full text could not be fetched — the passage: "We find that large language model (LLM)-generated pre-bunking significantly reduced belief in election rumours (effects persisting, though attenuated, one week later) and modestly offset declines in confidence in national election administration, with no evidence of partisan backlash."
  8. Rahman, M. (2026). Synthetic Politics and Counter-Framing: AI-Generated Misinformation and Fact-Checking in Bangladesh's 2025-2026 Election Cycle. Communicata. https://doi.org/10.32952/communicata.1965352 - the article this story is about — the whole article — the passage: "The cost of synthetic media in this case may therefore lie less in the false beliefs it created, and more in the authentic evidence it made easy to deny."

Rahman, M. (2026). Synthetic Politics and Counter-Framing: AI-Generated Misinformation and Fact-Checking in Bangladesh's 2025-2026 Election Cycle. Communicata. https://doi.org/10.32952/communicata.1965352

Who paid: The article states that no financial support was received for this study, and it does not say that any funder, equipment or software provider had a say in the research.

The findings of other studies mentioned here are known to us through this document, which is the one we read; we did not open each of those studies.