Uma das palestrantes é Letícia Sallorenzo, doutoranda em linguística na UNB e autora do livro Gramática da manipulação: como os jornais trabalham as manchetes em tempos de eleições (e em outros tempos também), que foi produzido como um desdobramento da dissertação que a autora defendeu também na universidade. No volume, a autora analisa 340 manchetes estampadas pelos jornais O Globo e Folha de S.Paulo – na capa ou em páginas internas – durante o segundo turno das eleições presidenciais de 2014, de modo a mostrar como aspectos linguísticos desses títulos são capazes de levar os leitores a apreender o conteúdo das reportagens de forma tendenciosa.

O segundo palestrante é Danilo Tupinikim, estudante de ciências políticas na UNB e ativista dos direitos indígenas e LGBTQIA+. Integrante do povo Tupinikim, Danilo é cofundador do coletivo Tibira, que promove debates sobre racismo, gênero e sexualidade entre os povos indígenas, visando promover a conscientização.

Cultura e práticas informacionais

A mediação das palestras será feita pelo professor Carlos Alberto Ávila Araújo, do Departamento de Teoria e Gestão da Informação da Escola de Ciência da Informação (ECI). Diretor da ECI de 2014 a 2017, Ávila é um dos líderes do Epic. “O grupo existe desde 2013, quando adotamos essa perspectiva de estudo que é relativamente nova no campo das ciências da informação, a das ‘práticas informacionais’, mas que já vem sendo adotada em vários outros lugares do mundo. No nosso caso, particularmente, a novidade é que aliamos essa perspectiva ao conceito de ‘cultura’”, explica o professor.

Fonte: UFMG

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O sistema combina modelos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina para definir a probabilidade de um texto ser fake. Os primeiros resultados mostraram um resultado muito animador: quase 96% de precisão ao detectar notícias falsas.

A ideia é oferecer uma ferramenta que auxilie as pessoas a identificar de forma objetiva se o conteúdo é autêntico ou puramente mentiroso. Hoje, muitas pessoas precisam recorrer à subjetividade para identificar uma matéria, o que nem sempre é eficaz quando existe conotação política ou predisposição ideológica.

Como funciona o detector de Fake News?

A ferramenta analisa a notícia na íntegra e aplica métodos estatísticos para avaliar características de escrita, como palavras mais usadas ou classes gramaticais recorrentes. O classificador entra em cena com um modelo de aprendizado de máquina capaz de distinguir padrões de linguagem, vocabulário e semântica comumente empregados em notícias falsas e verdadeiras.

Para construir esse sistema, os estudiosos alimentaram a plataforma com mais de 100 mil notícias publicadas nos últimos cinco anos. Ao diferenciar as verdadeiras das falsas, os modelos começaram a ser treinados a partir desse imenso banco de dados para identificar padrões de escrita.

Segundo o diretor de transferência tecnológica do CeMEAI e coordenador do projeto, Francisco Louzada Neto, a ideia é oferecer à sociedade uma ferramenta adicional que ajude no julgamento da veracidade de uma notícia. “As fake news apresentam padrões na redação do texto, uso e frequência de palavras que podem ser identificáveis pelo classificador”, afirma Louzada.

Constante aprimoramento

Na avaliação do pesquisador, o combate às fake news é uma “corrida de gato e rato”, porque os métodos de produção são constantemente aprimorados. Em razão disso, uma das preocupações é que o sistema possa ser usado por criadores de fake news para avaliar o potencial de uma notícia falsa se passar por verdadeira antes da difusão. “Esse é um risco com o qual teremos que lidar”, afirma.

Com o período eleitoral cada vez mais próximo, os pesquisadores pretendem usar as fake news que circularão pelas redes sociais e apps de mensagem, além das constantes mentiras sobre a pandemia da covid-19, para calibrar o algoritmo de identificação.

A plataforma para detecção de notícias falsas começou a ser desenvolvida pelos participantes da última edição do mestrado em Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria, oferecido pelo ICMC-USP e em cursos da área de educação corporativa do CeMEAI. Os acadêmicos também desenvolveram soluções para antecipar o valor de mercado de criptomoedas e um sistema para acompanhamento de óbitos por covid-19 em nível municipal.

Quem quiser experimentar o detector de fake news poderá fazê-lo gratuitamente por meio da página do projeto. Por lá também é possível acessar o código da aplicação e os bancos de dados usados, além de conhecer os integrantes do projeto.

Fonte: Canal Tech

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