Brasileiros criam algoritmo que detecta fake news

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.

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 (Cepid-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.

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.

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.

Confira matéria na BBC