O esforço linguístico no combate a ‘fake news’

A linguística  usando Big Data e Inteligência Artificial ( IA) no combate a ‘Fake News”

17De acordo com um estudo realizado pelo Instituto de Tecnologia de Massachusetts, as notícias falsas (fake news) têm 20% de sucesso em enganar os leitores apenas com a manchete. O estudo confirma entre cada cinco leitores, um acredita em “fake news”. Ao longo dos anos, a verificação de fontes tem sido basicamente um método importante empregado para combater  este tipo de notícia.

Agora, ao que parece, alguns linguistas estão começando a abordar a questão de um ângulo diferente para combater as notícias falsas: usando Big Data e a Inteligência Artificial (AI) para identificar as notícias por meio da detecção automática. Ou, para ser mais preciso, agora alguns linguistas estão tentando usar computadores para projetar a probabilidade de uma notícia ser falsa ou verdadeira.

20Por exemplo, uma equipe de especialistas em algoritmos e linguistas da Universidade de Cornell identificou recentemente algumas “características únicas” em relação aos estilos de redação de notícias falsas:

-O uso intenso da primeira pessoa “EU” em uma aparente tentativa de enfatizar explicitamente que o conteúdo das notícias reflete apenas opiniões pessoais;
-Uso frequente e abundante de preposições como: “por causa de”, “devido a”, “em relação a”, “desde”, etc;
-As notícias falsas costumam usar mais verbos e pronomes do que as notícias verdadeiras e não acostumam usar nomes completos das pessoas;
-Há mais sinais de pontuação e frases curtas em notícias falsas;

ai-Os artigos de notícias falsas geralmente contêm mais informações baseadas na observação dos autores, daí o uso frequente de ” eu vi” ou ” eu ouvi”;

-Mais ênfase é colocada em como os eventos presentes afetarão o futuro, enquanto as notícias verdadeiras tendem mais a comparar o passado com o presente;
-Artigos de notícias falsas costumam ter um tom mais positivo e sentimental, em oposição ao tom relativamente “negativo” das notícias reais;
-Uso mais frequente de expressões cotidianas e um tom mais certo em comparação com as notícias verdadeiras, que abrange múltiplas possibilidades em um tom  tanto incerto.

11Com base nos resultados do estudo da Universidade de Cornell, uma equipe composta por linguistas e alguns outros pesquisadores da Universidade Simon Fraser, no Canadá, descobriram recentemente que notícias falsas adotam mais uso de expressões  de “Discurso de ódio”, e há mais palavras relacionadas a sexo, morte e ansiedade. Por outro lado, as notícias verdadeiras costumam usar uma porcentagem maior de palavras referentes aos negócios e palavras relacionadas à economia com mais frequência.

De acordo com linguistas que estudam ‘fake news’, atualmente, seu maior problema é que muitas fontes tendem a misturar conteúdo de notícias falsas e verdadeiras em seus artigos, a fim de enganar o sistema de inteligência artificial, tornando-o cada vez mais difícil para eles diferenciar o que seja falso ou verdadeiro. Sites de verificação de fatos, como Snopes e Buzzfeed, podem lidar apenas com uma pequena parte dos rumores mais populares.

15Com o crescimento das ‘fake news’ muitos linguistas consideram que o uso de Big Data e da Inteligência Artificial podem ser a única saída para a humanidade no combate à desinformação nos próximos dias. Afinal, é praticamente impossível verificar cada fonte, dado o grande número de notícias falsas e o ritmo impressionante de crescimento.

Este artigo foi publicado no Hong Kong Economic Journal em 27 de agosto de 2019.

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