Na atual era de fake news tem
sido cada vez mais desafiador distinguir notícias falsas ou falsificadas das
reais.
Uma plataforma web criada
por pesquisadores ligados ao Centro de Ciências Matemáticas
Aplicadas à Indústria (CeMEAI)
pode facilitar essa tarefa.
Por meio de uma combinação de modelos
estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina, a plataforma é capaz
de predizer a probabilidade de um texto ser fake.
Resultados preliminares indicaram que o
sistema foi capaz de detectar notícias falsas com 96% de precisão.
“A ideia da plataforma é oferecer à
sociedade uma ferramenta adicional para identificar de forma não somente
subjetiva se uma notícia é ou não falsa”, diz à Agência FAPESP Francisco Louzada Neto,
diretor de transferência tecnológica do CeMEAI e coordenador do projeto.
Sediado no Instituto de Ciências
Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), em São
Carlos, o CeMEAI é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs)
financiados pela FAPESP.
Características das fake news
Ao receber um texto, que deve conter a
notícia completa, o sistema aplica métodos estatísticos para avaliar
características de escrita, como palavras usadas ou classes gramaticais mais
frequentes.
Essas caraterísticas são utilizadas por
um classificador baseado em um modelo de aprendizado de máquina que é capaz de
distinguir padrões de linguagem, vocabulário e semântica de notícias falsas e
de verdadeiras e, dessa forma, inferir automaticamente se um texto submetido à
plataforma é ou não uma fake news.
“As fake news apresentam
padrões na redação do texto, uso e frequência de palavras que podem ser
identificáveis pelo classificador”, afirma Louzada.
Para treinar os modelos foi usado um
banco de dados construído por pesquisadores da USP, composto por uma grande
quantidade de notícias verdadeiras e falsas escritas em português. Além disso,
os modelos foram expostos ao vocabulário usado em mais de 100 mil notícias
publicadas nos últimos cinco anos.
A base de notícias serviu de entrada
para os modelos estatísticos computacionais empregados na plataforma buscarem
automaticamente padrões na redação do texto, como o uso e a frequência das
palavras.
“Precisamos sempre atualizar e dar mais
subsídios para os modelos usados pela plataforma, de modo a melhorar a acurácia
e aumentar a capacidade de predição de fake news”, avalia Louzada.
Os pesquisadores pretendem usar
as fake news que circularão nas eleições brasileiras deste ano
e as relacionadas à pandemia de COVID-19 para calibrar os modelos.
“O combate às fake news é
uma corrida de gato e rato porque, ao mesmo tempo que tem surgido plataformas
como a que desenvolvemos para detectá-las, os métodos para produzir essas
notícias falsas também têm sido aprimorados”, avalia Louzada.
Uma das preocupações é que o sistema
também possa ser usado por criadores de fake news para avaliar
o potencial de uma notícia falsa passar por verdadeira antes de ser difundida.
“Esse é um risco com o qual teremos que
lidar”, afirma.
Plataformas para outras aplicações
A plataforma para detecção de fake
news começou a ser desenvolvida por participantes da última edição do
Mestrado Profissional em Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à
Indústria (Mecai), oferecido pelo ICMC-USP e em um dos cursos da área de
educação corporativa oferecidos pelo CeMEAI.
Outras soluções desenvolvidas por
participantes do curso foram uma plataforma web para antecipação do valor
de mercado de criptomoedas e um sistema para acompanhamento de óbitos por COVID-19
em nível municipal.
“Percebemos a dificuldade de acesso aos
dados referentes à evolução dos casos e óbitos e de previsão dos números de
infectados e mortos em nível municipal em diferentes períodos da pandemia. Com
base nessa constatação, a ideia é criar um website que disponibilizará esses
dados para cada município do Brasil”, diz Louzada.
Elton Alisson
Agência FAPESP
https://agencia.fapesp.br/plataforma-web-detecta-ifake-news-i-em-portugues-de-forma-automatica/38004/
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