Desenvolvido pelo engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela Universidade Federal Fluminense (UFF), 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.
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