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.