Aliar a objetividade das máquinas com a ponderação humana pode ser o caminho para combater as fake news, avaliam pesquisadores
Pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas de São Carlos da Universidade de São Paulo (USP) desenvolveram um algoritmo que, segundo os experimentos, consegue detectar uma notícia falsa com 96% de precisão.
A ferramenta, que funcionará no site www.fakenewsbr.com, será calibrada e passará por novos testes ao longo dos próximos meses, especialmente durante a pandemia de covid e as eleições marcadas para outubro de 2022.
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O estatístico Francisco Louzada, um dos coordenadores do projeto, diz que a proposta é trazer uma análise objetiva, feita por meio de inteligência artificial, à avaliação subjetiva que os seres humanos fazem quando avaliam a veracidade de um texto jornalístico.
“Nós aliamos diversos modelos matemáticos que são capazes de identificar se uma notícia corresponde à realidade dos fatos ou não”, explica o pesquisador, que também é diretor de transferência tecnológica do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (Cepi-Cemeai), que reúne diversas instituições e conta com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp).
“Nós colocamos os modelos para analisar mais de 100 mil notícias publicadas nos últimos cinco anos. Depois, confrontamos a plataforma com uma base de textos com informações falsas ou verdadeiras”, continua.
“Na base analisada, o índice de precisão está em torno de 96%”, informa Louzada.
Finalizados os primeiros testes, a plataforma precisará passar por constantes atualizações e melhorias, até porque as notícias falsas se adaptam e mudam com o passar do tempo, antevê o especialista.
Em busca de respostas para problemas reais
Louzada explica que a ideia de criar o algoritmo que identifica as notícias falsas surgiu no Programa de Mestrado Profissional em Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria da USP de São Carlos.
“Temos alunos que estão trabalhando no mercado e trazem problemas reais, que podem ser solucionados durante o mestrado”, detalha.
“Após uma reunião sobre quais problemas iríamos atacar, escolhemos fazer uma investigação sobre as fake news e, a partir daí, gerar um produto que pudesse ajudar as pessoas”, diz o especialista.
Como mencionado mais acima, a plataforma reúne uma série de modelos matemáticos que, por meio da inteligência artificial e do aprendizado de máquinas (machine learning, em inglês) determinam a probabilidade de uma notícia ser falsa ou verdadeira.
“Os modelos analisaram mais de 100 mil textos para encontrar padrões de vocabulários, construção de frases e sintaxe que são comumente utilizadas em fake news”, informa Louzada.
Depois de “aprender” a estrutura típica das notícias falsas, o algoritmo passou por uma nova fase: a análise direta de um banco de dados de textos classificados de acordo com a veracidade (ou não) das informações.
E foi justamente nessa segunda etapa de testes que os pesquisadores observaram que a plataforma conseguiu identificar as fake news com 96% de precisão.
Louzada pondera que essa taxa de 96% corresponde apenas à base de dados avaliada nesse estudo experimental, e é possível que o número varie num cenário mais amplo e fora do ambiente controlado de pesquisa.
Um trabalho que nunca termina
O grupo da USP de São Carlos também tem em mente que, para continuar funcionando, o algoritmo precisa passar por diversas atualizações com o passar do tempo.
“O processo de modelagem matemática é crescente e necessita de incrementos a todo momento”, aponta Louzada, que classifica essa constante batalha como “uma corrida de gato e rato”.
“Precisamos expor a plataforma a novos vocabulários e construções de frases, até porque as fake news se adaptam de acordo com as novas barreiras que são impostas”, conta.
O estatístico informa que a equipe que cuida do algoritmo está aumentando e eles planejam transferir os dados para um servidor de internet mais seguro, que consiga resistir aos ataques hackers.
“E precisamos ter um cuidado redobrado, pois nada garante que o modelo seja usado pelos próprios criadores de notícias falsas, para ver se os conteúdos que eles criaram passam no nosso crivo ou não”, complementa.
Como unir o melhor dos dois mundos
Louzada também acredita que plataformas informatizadas que distinguem o que é verdadeiro ou falso não vêm para substituir as agências de checagem, que contam com profissionais capazes de investigar as origens de cada notícia.
“Imagino que o futuro terá uma estrutura de interação entre homens e máquinas”, aposta.
“Assim, conseguimos unir o melhor dos dois mundos: a objetividade da inteligência artificial com a subjetividade e a ponderação do ser humano”, diz.
O estatístico também aponta outra limitação da plataforma: por ora, só é possível inserir o texto completo publicado num site, e não há a possibilidade de analisar postagens de redes sociais ou grupos de mensagens, como o WhatsApp ou o Telegram.
Um longo caminho pela frente
O cientista da computação Fabrício Benevenuto, da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), que não esteve envolvido diretamente com o trabalho da USP de São Carlos, entende que essa área de pesquisas ainda está numa fase bem inicial.
“Eu diria que ainda estamos numa etapa exploratória, até porque o conjunto de dados que distinguem notícias falsas e verdadeiras ainda é muito limitado”, avalia.
O pesquisador, que também coordena o projeto Eleições Sem Fake, uma das iniciativas de enfrentamento da desinformação criadas pelo Tribunal Superior Eleitoral (TSE), conta que ainda é muito difícil saber se um algoritmo testado para um assunto — as eleições, por exemplo — também vai funcionar para outro tópico completamente diferente.
“Me parece que ainda há um longo caminho para que essas soluções estejam disponíveis e sejam implementadas na prática”, acredita.
Benevenuto defende que existem outros caminhos que podem ser explorados, que vão muito além de analisar a veracidade de cada notícia individualmente.
“Você pode levar em conta a localização geográfica daquele domínio ou quanto tempo um determinado site está registrado e existe na internet”, exemplifica.
“Também é necessário distinguir o que é uma notícia de fato do que é apenas um texto de opinião ou um meme”, continua o cientista da computação.
“Muitas vezes, a desinformação não está num texto, mas numa imagem alterada digitalmente ou numa corrente difundida por WhatsApp ou Telegram”, completa.
Apesar de todas as limitações, Louzada entende que a plataforma pode servir como uma “ferramenta a mais” para a população ficar bem informada e separar o joio do trigo.
“Os modelos estatísticos trazem uma probabilidade de aquela notícia ser verdadeira ou falsa, o que pode ser ponderado com o trabalho feito pelas agências de verificação de fatos, que vão atrás da origem daquelas informações e buscam a opinião de especialistas no tema”, diz.
“Imagino que encontraremos o caminho mais adequado para combater as fake news no meio desses dois esforços que se complementam”, reforça.