{"id":14304,"date":"2024-07-08T07:34:24","date_gmt":"2024-07-08T10:34:24","guid":{"rendered":"https:\/\/minutobahia24h.com.br\/?p=14304"},"modified":"2024-07-08T07:34:25","modified_gmt":"2024-07-08T10:34:25","slug":"estudo-mostra-uso-de-inteligencia-artificial-na-deteccao-de-fake-news","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/minutobahia24h.com.br\/?p=14304","title":{"rendered":"Estudo mostra uso de intelig\u00eancia artificial na detec\u00e7\u00e3o de fake news"},"content":{"rendered":"
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Foto: Wilson Dias\/Ag\u00eancia Brasil
<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Uma pesquisa desenvolvida na Universidade Federal Fluminense (UFF) desenvolveu um m\u00e9todo para detec\u00e7\u00e3o de not\u00edcias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de intelig\u00eancia artificial (IA). A t\u00e9cnica \u00e9 fruto de estudo desenvolvido pelo engenheiro de telecomunica\u00e7\u00f5es Nicollas Rodrigues, em sua disserta\u00e7\u00e3o de mestrado pela universidade.<\/p>\n\n\n\n

O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laborat\u00f3rio de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Gera\u00e7\u00e3o da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de not\u00edcias falsas, a partir da an\u00e1lise de palavras e estruturas textuais, com precis\u00e3o de 94%.<\/p>\n\n\n\n

Ou seja, a cada 100 not\u00edcias analisadas, a ferramenta conseguia acertar se era fato ou boato em 94 situa\u00e7\u00f5es. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas na rede social X (antigo Twitter).<\/p>\n\n\n\n

\u201cTestamos tr\u00eas metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar\u201d, explica Rodrigues.<\/p>\n\n\n\n

A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com not\u00edcias verdadeiras e o treinaram a reconhec\u00ea-las. Aquelas que n\u00e3o se encaixavam no perfil aprendido, eram classificadas como fake news.<\/p>\n\n\n\n

A outra abordagem \u00e9 semelhante \u00e0 primeira no que se refere \u00e0 an\u00e1lise textual, mas em vez do uso de algoritmo, foi utilizada metodologia estat\u00edstica, que analisa a frequ\u00eancia em que determinadas palavras e combina\u00e7\u00f5es de palavras aparecem nas fake news.<\/p>\n\n\n\n

Os resultados do trabalho podem se transformar em ferramentas \u00fateis para o usu\u00e1rio da internet identificar not\u00edcias que apresentam ind\u00edcios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

\u201cPode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compat\u00edvel com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que voc\u00ea usa a rede social, o plugin vai poder indicar n\u00e3o que a not\u00edcia \u00e9 falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns par\u00e2metros, como erros de portugu\u00eas. Tamb\u00e9m existe a possibilidade de fazer uma aplica\u00e7\u00e3o na pr\u00f3pria web, onde voc\u00ea cola o texto da not\u00edcia e essa aplica\u00e7\u00e3o vai te dizer se aquilo se assemelha ou n\u00e3o a uma not\u00edcia falsa\u201d, explica Rodrigues.<\/p>\n\n\n\n

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