Cientistas desenvolvem ‘detector de mentiras’ para redes sociais

Um projeto que envolve várias universidades e empresas europeias está desenvolvendo um detector de mentiras para checar rumores que circulam em fóruns online e em redes sociais. O sistema analisará em tempo real se uma publicação é verdadeira e identificará se uma conta ou perfil de uma rede social foi criada apenas para espalhar informações […]

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Um projeto que envolve várias universidades e empresas europeias está desenvolvendo um detector de mentiras para checar rumores que circulam em fóruns online e em redes sociais.

O sistema analisará em tempo real se uma publicação é verdadeira e identificará se uma conta ou perfil de uma rede social foi criada apenas para espalhar informações falsas.

Os dados analisados incluirão publicações no Twitter, comentários em fóruns sobre temas relacionados a questões de saúde e comentários públicos no Facebook.

O objetivo do sistema é ajudar organizações, inclusive governos e serviços de emergência, a responder de forma mais efetiva a novos acontecimentos.

O projeto surgiu a partir de uma pesquisa sobre o uso de mídia social durante os conflitos de Londres em 2011.

Autoridade

Segundo os pesquisadores, os rumores online serão classificados em quatro tipos:

Especulação – como, por exemplo, se pode haver uma alta na taxa de juros

Controvérsia – como a que ocorreu com a vacina tríplice viral, que foi acusada, em vários países, de provocar o autismo

Má informação – se uma informação falsa é disseminada sem intenção

Desinformação – se uma informação falsa é disseminada intencionalmente

“Depois dos conflitos de 2011, foi sugerido que as redes sociais fossem bloqueadas para impedir que os manifestantes se organizassem”, disse Kalina Bontcheva, pesquisadora-chefe do projeto na Universidade de Sheffield.

“Mas as redes sociais também dão acesso a informações úteis. O problema é que tudo isso acontece muito rápido e não conseguimos diferenciar o que é verdade do que é mentira com a mesma velocidade. Isso torna difícil reagir a rumores, por exemplo, impedindo que serviços de emergência invalidem uma mentira para manter a tranquilidade em uma dada situação”.

O sistema também categorizará as fontes das informações para avaliar sua autoridade. Elas incluirão serviços de notícias, jornalistas, especialistas, testemunhas, cidadãos e bots – contas que publicam automaticamente em redes sociais. O sistema também examinará o histórico de uma conta para identificar se ela foi criada apenas para disseminar rumores falsos.

Conversas em redes sociais serão analisadas para ver como elas evoluem. Fontes serão checadas para verificar se a informação se confirma ou não. “Apenas o texto será analisado”, disse Bontcheva. “Não analisaremos imagens, então, não teremos como saber se uma foto foi alterada. Isso é muito difícil tecnicamente.”

Equilíbrio

Os resultados das buscas feitas pelo sistema serão exibidos em um “painel visual” para que as pessoas possam checar se um rumor se sustenta.

A primeira série de resultados deve ficar pronta em 18 meses e será testada principalmente com grupos de jornalistas e profissionais de saúde. “Temos que ver o que funciona ou não e ter certeza de que temos o equilíbrio correto entre análises feitas por máquinas e por pessoas”, disse Bontcheva.

Chamado de Pheme, nome da deusa grega conhecida por espalhar rumores, o projeto envolve cinco universidades – Sheffield, Warwick, King’s College London, Saarland, na Alemanha, e Modul, em Viena – e durará 3 anos. Quatro empresas – Atos, iHub, Ontotext e Swissinfo – também participam.

Ao final, espera-se que seja produzida uma ferramenta feita especialmente para jornalistas.

Otimismo

Segundo Rory Cellar-Jones, correspondente de tecnologia da BBC, o projeto vai de encontro a uma tendência crescente de analisar o que é publicado em redes sociais para extrair disso informações valiosas.

“Um técnica conhecida como ‘análise de sentimentos’ vasculha as redes sociais para detectar padrões e definir qual filme será um sucesso ou qual candidato de uma eleição se saiu melhor em um debate”, disse Cellar-Jones. “Até agora, a precisão e qualidade dos seus resultados varia bastante.

“Então, acreditar que técnicas similares serão capazes de distinguir o que é verdade ou mentira nas redes sociais é um tanto otimista.”

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