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Pesquisa da UFF treina algoritmos para identificar notícias falsas
O estudo utilizou um conjunto de aproximadamente 33 mil tweets com informações falsas e verdadeiras para treinar os algoritmos.
Pesquisa da UFF treina algoritmos para identificar notícias falsas
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Por: A Tribuna Data da Publicação: 09 de julho de 2024FacebookTwitterInstagram
Foto: Freepik

Na Universidade Federal Fluminense (UFF), as notícias falsas também são foco de diversos estudos. 

Neste sentido, a pesquisa “Aplicação de Processamento de Linguagem Natural na Detecção de Notícias Falsas”, de Nicollas Rodrigues de Oliveira e Diogo Menezes Ferrazzani Mattos, ambos do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e de Telecomunicações (PPGEET-UFF), aborda o desenvolvimento de três metodologias diferentes para a detecção de notícias falsas, com base na aplicação de algoritmos de Inteligência Artificial (IA) e técnicas de processamento de texto sobre postagens de redes sociais, sobretudo do X (antigo Twitter).

“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”, comentou Mattos, professor do PPGEET-UFF e orientador de Oliveira, ao site da UFF.

O estudo utilizou um conjunto de aproximadamente 33 mil tweets com informações falsas e verdadeiras para treinar os algoritmos, obtendo um desempenho de detecção de 86% de acurácia e 94% de precisão quando combinadas as duas metodologias propostas. 

Para alcançar uma boa acurácia, o banco de dados é alimentado, preferencialmente, com publicações recentes, a fim de manter o algoritmo atualizado e capaz de acompanhar o desenvolvimento de um evento. 

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.

No X, principalmente, muitas publicações falsas apresentaram um espaçamento maior entre as palavras.

“Muitas vezes, são pessoas que republicam uma informação e não tem muita prática com digitação, então o espaço sai duplicado, ou não são da área jornalística, não sendo profissionais especializados nisso. 

"Normalmente, são pessoas que adquirirem aquela informação e acham que conseguem reescrever e republicar, só que sem nenhum processo de edição, maquiando-a para ser cada vez mais influente ou instigar outras pessoas a clicarem nela e assim propagá-la cada vez mais”, indicou Oliveira.

A entrevista completa pode ser vista neste link.

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