Pesquisadores da Universidade Federal Fluminense (UFF) estão desenvolvendo uma ferramenta de inteligência artificial (IA) para detectar fake news (notícias falsas) em redes sociais. O projeto é liderado por Nicollas Rodrigues de Oliveira, mestrando em Engenharia de Telecomunicações, e Diogo Ferrazzani Mattos, orientador da dissertação, ambos do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e de Telecomunicações (PPGEET-UFF). A pesquisa utiliza algoritmos treinados para identificar características linguísticas que indicam a veracidade de textos. A plataforma promete uma taxa de precisão superior a 90%.
Embora o sistema tenha sido testado com dados do X (antigo Twitter), que passou por uma série de suspensões e que, desde o dia 8 de outubro, está novamente disponível no Brasil, a IA também pode avaliar qualquer texto escrito. A previsão é que o site ou aplicativo seja lançado até o fim de 2024.
A aplicação, ainda em fase de desenvolvimento, continua sendo aprimorada para acompanhar a evolução das fake news e poderá desempenhar um papel importante na conscientização e no combate à desinformação digital.
Luta contra a desinformação
Tema do relatório “Desafios e Estratégias na luta contra a Desinformação Científica”, publicado em junho deste ano pela Academia Brasileira de Ciências (ABC), a desinformação e a propagação de fake news têm sido amplamente investigadas mundo afora. Foi o que motivou a pesquisa da UFF.
“Analisamos como detectar fake news e o que tem nessas notícias que pode determiná-las como falsas apenas ao olhá-la. Depois vimos que, para conseguir entender como a notícia realmente está se espalhando, como é a dinâmica no mundo virtual, precisávamos olhar também as redes sociais. Ao olhar para elas, observamos a formação de grupos que aumentam a circulação das notícias falsas, funcionando assim como ‘câmaras de eco’ — rede de usuários em que informações, ideias e crenças unilaterais são amplificadas ou reforçadas pelo compartilhamento repetitivo, brindando-os de refutação”, comenta o professor Mattos.
Alguns padrões foram identificados nas notícias falsas: o uso constante de palavras com grau de extremismo muito grande, como “jamais” e “nunca”, e de números, para criar um sentimento de grandeza sobre aquelas informações, atraindo o olhar do leitor e levando-o a compartilhar aquela publicação. Outra questão analisada em relação às fake news é que, geralmente, utilizam menos termos e radicais que as publicações verdadeiras. Com isso, se a publicação apresenta quantidade e variedade maiores de palavras, a probabilidade de ser um fato também será maior.
Artigos publicados
Com dois artigos publicados, o estudo utilizou um conjunto de aproximadamente 33 mil tweets com fake news e informações verdadeiras para treinar os algoritmos, obtendo um desempenho de detecção de 86% de acurácia e 94% de precisão quando combinadas as duas metodologias propostas. “Existem várias formas de realizar a identificação de notícias falsas. A que usamos foi baseada no texto, então fazíamos uma análise textual para identificar expressões ou até mesmo características que indicassem a falseabilidade da notícia”, explica o doutorando.
Fonte: gazzconecta
