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Estudo de doutorado, que está em fase teste, vai lançar plataforma na qual usuários podem inserir mensagens que recebem em redes sociais para que sistema verifique, a partir do cruzamento com informações publicadas em meios jornalísticos, se existem trechos inverídicos.
Por Arthur Menicucci
Pesquisadores da USP de São Carlos (SP) desenvolvem um sistema que usa reportagens de veículos de comunicação como base para checar se textos divulgados em redes sociais são verdadeiros ou possuem trechos inverídicos. A pesquisa, que está em andamento, utiliza inteligência artificial para cruzar as frases das mensagens com as informações publicadas pelos veículos de comunicação.
A pesquisa do doutorando do Instituto de Ciência, Matemática e Computação (ICMC-USP) Roney Lira tem como orientador o professor Thiago Pardo. O docente explica que a ferramenta, que ainda não está disponível, deve ter interface parecida com o sistema lançado em 2018 no mesmo estudo, mas com outra forma de verificação.
A lógica é semelhante. Na plataforma já existente, o usuário da rede social que quiser checar um conteúdo pode copiar e colar o texto no site criado pelos pesquisadores ou iniciar uma conversa de WhatsApp com o robô. No entanto, nessa primeira versão, a inteligência artificial vai apontar se toda a informação pode ser verdadeira ou falsa a partir da análise das palavras e classes gramaticais usadas.
“A gente pretende que ele [novo sistema] seja fácil de usar, de preferência no WhatsApp também”, afirma Pardo, que tem doutorado no mesmo instituto e é professor associado da USP de São Carlos. A previsão é concluir a pesquisa em 2021 e disponibilizar a ferramenta em seguida.
Checagem de conteúdo x método de detecção por palavras
Pardo explica que a primeira ferramenta analisa as palavras do texto. Com uso da inteligência artificial, os pesquisadores alimentaram uma base de dados de 3,6 mil textos falsos e 3,6 verdadeiros. O sistema encontrou padrões de palavras e classes gramaticais nas fake news e outros nas notícias verdadeiras. Com isso, consegue identificar se novos textos enviados são honestos.
O modelo esbarra na velocidade e variedade das fake news. “Quando você treina uma máquina para fazer alguma coisa, ela fica preparada para lidar com aquele tipo de dado que ela viu. O desafio das fake news é que os sistemas vão evoluindo”.
Leia a matéria completa publicada pelo G1
