Projeto Fake News

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SUMÁRIO

1        INTRODUÇÃO        1

2        DESENVOLVIMENTO        2

3        CONSIDERAÇÕES FINAIS        6

REFERÊNCIAS        7

1.  INTRODUÇÃO

Notícias falsas (Fake News) dominam as notícias brasileiras e são um dos principais desafios da eleição de 2018. À medida que as pessoas se tornam cada vez mais conectadas pela Internet, criar e divulgar notícias falsas se tornou a forma mais eficaz de fazer campanha. O perigo é que, quando uma pessoa recebe uma mensagem, se sua exatidão não for verificada, ela fornecerá informações que podem ser falsas.

A ascensão das chamadas notícias falsas aos seguidores em todo o mundo colocou o papel das redes sociais como Facebook, Google, YouTube, Twitter e WhatsApp no ​​centro das discussões. Por um lado, se as pessoas reconhecem que o fenômeno da informação falsa é obsoleto, por outro, pesquisadores, autoridades e empresas chegaram ao consenso de que a diferença na atual disseminação de conteúdo falso está no escopo e na velocidade de disseminação permitido. Compartilhando mensagens nesses ambientes.

Para diminuir dúvidas e danos às imagens, algumas redes sociais anunciaram medidas para combater a divulgação de notícias falsas.

Por vários motivos, as redes sociais são um terreno fértil para a divulgação de notícias falsas. Certos criadores deste conteúdo tentam divulgar ideias ou atacar indivíduos, partidos políticos ou instituições. Outras publicações são motivadas por razões econômicas, porque a distribuição em massa de publicações vai gerar interação, e a interação pode ser convertida em dinheiro a partir da lógica da publicidade nessas plataformas. Por exemplo, este é o caso de jovens na Macedônia, que criaram dados pessoais e espalharam notícias falsas como fonte de renda nas eleições de 2016 nos EUA.

1.  DESENVOLVIMENTO

O monitoramento de mídia integrado é um exemplo de como as empresas respondem às notícias falsas, portanto, uma vez que as notícias falsas sejam descobertas, as ferramentas digitais ajudarão a divulgar o conteúdo real rapidamente. Ciente dessa abordagem colaborativa, uma empresa que utiliza métodos de modelagem de negócios para inovar produtos e serviços desenvolveu o MobNex, uma plataforma completa de mobilização colaborativa com o conceito de gamificação e colaboração, que combina o painel de controle de batalha com aplicativos e sites se integram. “A influência das notícias nas atividades de campanha não é nova. Mas agora as fontes de informação são mais diversificadas, às vezes até anônimas.

É preciso ressaltar que ninguém pode ouvir notícias falsas que podem prejudicar suas atividades de campanha. Esta é uma das vantagens estratégicas que plataformas como o Mobnex oferecem para as atividades de campanha: ajuda a combater as notícias falsas, pois as pessoas envolvidas espalharão o conteúdo real imediatamente após descobrirem as notícias falsas.

Uma das características únicas do MobNex é que os recursos de mobilização podem ser expandidos por meio do aplicativo. O aplicativo possui uma estratégia de gamificação que conecta todos os envolvidos na atividade, atribui metas de ação semanais, compartilha informações em tempo real e avalia o Mobilizer mais ativo. Campanhas altamente relevantes são mais ágeis e eficientes. Em um período em que as leis e orçamentos são severamente restritos, capacitar os mobilizadores é assumir a liderança.

Os pesquisadores usaram código para criar um algoritmo com um sistema de detecção que pode executar operações automaticamente. O método de identificação de notícias falsas é o seguinte: O método de inteligência computacional lê as notícias e extrai 21 recursos. A partir daí, o próximo passo será verificar os três tipos de características: legais, falsas ou irônicas - para uma análise final.

Esses 21 recursos são baseados em informações textuais, como o uso de pronomes e conjunções. Quatro dessas características são definidas por eles: a diversidade de categorias gramaticais; a frequência de caracteres reconhecidos, como o ex-presidente Obama; a frequência de palavras fora do domínio público, como a frequência de esferas políticas e a frequência de aspas no texto. Os outros 17 são baseados em pesquisas internacionais realizadas.

O caminho do reconhecimento é o seguinte: O método de inteligência computacional lê as notícias e extrai 21 recursos. A partir disso, o próximo passo será verificar três tipos de características: legais, falsas ou irônicas - para análise final

Quanto ao tipo de texto, o que é legal é o texto que contém todas as informações reais. Bens falsificados constituem informação; pessoas irônicas misturam informações verdadeiras ou falsas com senso de humor. Foi constatado na verificação que o vocabulário e a qualidade da redação das notícias jurídicas são superiores. Nestes textos, por exemplo, pode-se entender o uso de conjunções entre frases, como o uso de "o quê", que é algo que não aparece em notícias falsas, e significa frases isoladas.

De acordo com o TSE, o bot Tira-Dúvidas no WhatsApp trouxe vários temas interessantes para os eleitores, desde informações sobre data, horário e local da votação até dicas para os eleitores. Através da conversa com o chatbot, além de comprovar que ninguém participou da votação, você também pode acessar o link do serviço principal, baixar o aplicativo e-Título e verificar as principais competências dos eleitores e oficiais de votação.

O assistente virtual também oferece um serviço especificamente desenvolvido para esclarecer notícias falsas relacionadas ao processo eleitoral brasileiro: "Fatos ou javalis?". Ao escolher este tema, os usuários podem acessar alguns conteúdos privados pela agência de checagem de fatos e esclarecer os principais rumores sobre a bilheteria eletrônica.