Uma equipa de investigadores do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC), no Porto, em Portugal, está a desenvolver um sistema para analisar e identificar, automaticamente, se determinada informação publicada numa rede social é falsa.
O projecto, intitulado “Detecting Fake News Automatically”, surgiu da necessidade de desenvolver um sistema “capaz de detectar as ‘fake news’ nas redes sociais de um modo automático”, explicou à Lusa, Álvaro Figueira, investigador do INESC TEC.
“O problema das ‘fake news’ ganhou uma nova dimensão depois do impacto que elas tiveram nas eleições norte-americanas de 2016. O problema tornou-se altamente relevante e tanto as grandes empresas tecnológicas como a comunidade científica começaram a trabalhar numa solução”, afirmou.
Apesar do desenvolvimento deste sistema estar a ser “uma tarefa desafiante”, ele poderá vir a ser usado como “arma para o combate às ‘fake news'”
A equipa de investigadores, que já tinha obtido “experiência” num projecto de identificação de conteúdo relevante nas redes sociais, decidiu aplicá-la a este “novo problema”, estando, por isso, desde 2017 a trabalhar neste sistema.
Além do reconhecimento automático de informação falsa, o sistema pretende também auxiliar o utilizador a filtrar o conteúdo mais relevante nas redes sociais.
“Temos como objectivo que o sistema funcione apenas com a mensagem do ‘post’ [publicação] ou com a mensagem e toda a outra informação associada à mesma, como os ‘likes’, ‘partilhas’, ‘respostas e comentários’ e informação associada ao utilizador que publicou”, esclareceu Álvaro Figueira, também docente na Faculdade de Ciências da Universidade do Porto (FCUP).
Através de mais de 100 indicadores, entre eles psicolinguísticos e estatísticos, o sistema vai, com base num modelo de aprendizagem automática, “classificar com uma certa probabilidade se a nova publicação é ‘fake news’ ou não”.
Álvaro Figueira adiantou que um dos principais desafios que o sistema enfrenta é a “mudança de domínio e o contexto temporal em que uma ‘fake news’ pode surgir”, como por exemplo, a actual crise sanitária.
“Por exemplo, uma ‘fake news’ num contexto político tem algumas propriedades textuais e lexicais de uma ‘fake news’ num contexto da saúde. Uma ‘fake news’ que foi publicada há um ano pode não ter as mesmas propriedades que uma que foi publicada hoje”, referiu, adiantando que a pandemia do causada pelo novo coronavírus tem sido “um caso de estudo muito interessante no universo das ‘fake news'”.
Apesar do desenvolvimento deste sistema estar a ser “uma tarefa desafiante”, o investigador afirmou que o sistema poderá vir a ser usado como “arma para o combate às ‘fake news'”.
“Um dos factores para que as ‘fake news’ tenham um alcance significativo é o facto dos utilizadores que acreditam nelas as propagaram pela sua rede. Se conseguirmos que alguns desses utilizadores verifiquem a publicação no nosso sistema, então estamos a dissuadir e mitigar a sua difusão”, concluiu.
