Uma pesquisa desenvolvida na Universidade Federal Fluminense (UFF) criou uma técnica inovadora para a detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, utilizando inteligência artificial (IA). Este método é resultado da dissertação de mestrado do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, orientado pelo professor Diogo Mattos, do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF.
A ferramenta de IA desenvolvida tem a capacidade de distinguir entre fatos e fake news com uma precisão impressionante de 94%. Em outras palavras, de cada 100 notícias analisadas, a ferramenta consegue identificar corretamente 94 delas como verdadeiras ou falsas. A pesquisa analisou mais de 30 mil mensagens publicadas na rede social X (antigo Twitter).
“Testamos três metodologias e duas tiveram maior sucesso. Sugerimos, no final dos resultados, a utilização de ambas de forma complementar”, explicou Rodrigues.
A primeira metodologia envolveu o treinamento de um algoritmo com notícias verdadeiras, para que ele aprendesse a reconhecê-las. As notícias que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news. A segunda abordagem foi semelhante à primeira em termos de análise textual, mas utilizou uma metodologia estatística que analisa a frequência de determinadas palavras e combinações de palavras nas fake news.
Os resultados desse trabalho podem se transformar em ferramentas úteis para os usuários da internet, ajudando-os a identificar notícias que apresentam indícios de serem falsas e, assim, serem mais cautelosos com a informação recebida.
“É possível transformar a ferramenta em um plugin compatível com algumas redes sociais. A partir do momento em que você usa a rede social, o plugin pode indicar que a notícia pode ser falsa, com base em alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação dirá se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explicou Rodrigues.
