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Brasileiros criam algoritmo que detecta fake news

Pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas de São Carlos da USP (Universidade de São Paulo) 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.

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, que reúne diversas instituições e conta com apoio da Fapesp (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo).

“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.

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.