Desenvolvida por engenheiro da UFF, ferramenta usa IA para detectar desinformação nas redes sociais
Desenvolvido pelo engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela Universidade Federal Fluminense (UF
Atualizado em 17/07/2024 às 15:07, por
Redação Portal IMPRENSA.
F), um método para detecção de notícias falsas nas redes sociais com o uso de inteligência artificial (IA) demonstrou precisão de 94%. Ou seja, a cada 100 verificações, em 94 delas a ferramenta conseguiu acertar se o conteúdo continha ou não desinformação.
Com orientação de Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, o projeto de pesquisa analisa as palavras e estruturas textuais das postagens. No total, foram analisadas mais de 30 mil postagens na rede social X (antigo Twitter).
À Agência Brasil, Rodrigues contou que foram testadas três metodologias distintas de checagem com uso de IA. Destas, duas tiveram melhor desempenho. A ideia do engenheiro é utilizar ambas em conjunto, de forma complementar. Crédito: Reprodução Freepik/Agência Brasil A primeira metodologia abastece um algoritmo com notícias verdadeiras e o treina para reconhecê-las. As notícias que não tinham as estruturas textuais de conteúdo factuais foram classificadas como fake news.
Na outra abordagem, em vez do algoritmo, foi utilizada uma metodologia estatística, que analisa a frequência em que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nos conteúdos desinformativos.
A ideia é que o método seja transformado em um plugin, como são chamadas ferramentas que apresentam recursos adicionais a um programa principal, e ajude usuários da internet a identificar notícias que apresentam indícios de fake news, como erros de português.
“Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, finaliza Rodrigues.
Com orientação de Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, o projeto de pesquisa analisa as palavras e estruturas textuais das postagens. No total, foram analisadas mais de 30 mil postagens na rede social X (antigo Twitter).
À Agência Brasil, Rodrigues contou que foram testadas três metodologias distintas de checagem com uso de IA. Destas, duas tiveram melhor desempenho. A ideia do engenheiro é utilizar ambas em conjunto, de forma complementar. Crédito: Reprodução Freepik/Agência Brasil A primeira metodologia abastece um algoritmo com notícias verdadeiras e o treina para reconhecê-las. As notícias que não tinham as estruturas textuais de conteúdo factuais foram classificadas como fake news.
Na outra abordagem, em vez do algoritmo, foi utilizada uma metodologia estatística, que analisa a frequência em que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nos conteúdos desinformativos.
A ideia é que o método seja transformado em um plugin, como são chamadas ferramentas que apresentam recursos adicionais a um programa principal, e ajude usuários da internet a identificar notícias que apresentam indícios de fake news, como erros de português.
“Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, finaliza Rodrigues.
