A pandemia de Covid-19 e o acirramento de disputas ideológicas em torno de narrativas sobre eventos da atualidade transformaram a disseminação de informações em uma atividade potencialmente problemática. A facilidade com que podemos acessar, gerar e compartilhar conteúdos favoreceu a instauração de uma infodemia, um grave fenômeno de desinformação.
Pesquisadores do Recod.ai uniram-se a especialistas em comunicação e jornalismo da Universidade do Vale do Rio dos Sinos no desenvolvimento de um método de aprimoramento da verificação de dados automatizada. A partir da análise de conteúdos do Projeto Comprova, uma extensa coalizão de veículos de mídia brasileiros para verificação e revisão de checagem, os pesquisadores utilizaram métodos de aprendizado de máquina, mineração de dados e modelagem de redes complexas para desenvolver um modelo computacional capaz de lidar com novos desafios impostos no cenário da desinformação.
Conteúdos enganosos podem trazer dados individuais corretos, porém dispostos de forma a passar uma mensagem equivocada. Modelos tradicionais de verificação, que analisam recorrência de palavras, tornam-se ineficientes frente a esse tipo de conteúdo. O trabalho apresentado no artigo propõe também a análise de padrões linguísticos para identificar agrupamentos semânticos que podem indicar conteúdos potencialmente enganosos.
A novidade, aliada à parceria interdisciplinar do projeto, representa uma importante inovação para o ecossistema midiático. Os resultados apresentados auxiliam a adaptação de métodos do jornalismo de verificação para enfrentar novos desafios no trabalho de prevenção e enfrentamento da desinformação.
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