Uma pesquisa realizada na Universidade Federal Fluminense (UFF) desenvolveu um método inovador para a detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, utilizando inteligência artificial (IA). O trabalho 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 criada pela equipe é capaz de diferenciar fatos de notícias falsas com uma precisão de 94%. Em testes realizados, a tecnologia analisou mais de 30 mil mensagens publicadas na rede social X (antigo Twitter), acertando em 94 de cada 100 notícias avaliadas.
“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
A primeira metodologia utilizada consistiu em treinar um algoritmo com notícias verdadeiras, permitindo que ele aprendesse a reconhecê-las. Notícias que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news. A segunda abordagem utilizou uma metodologia estatística para analisar a frequência e as combinações de palavras comuns em fake news.
Os resultados do estudo apontam para a possibilidade de desenvolvimento de ferramentas práticas para os usuários da internet, auxiliando na identificação de notícias potencialmente falsas. “Pode-se transformar a ferramenta em um plugin compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com 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 vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, detalha Rodrigues.