INESC TEC Science Bits – Episódio 39
Convidado: Álvaro Figueira, investigador no INESC TEC e docente na Faculdade de Ciências da Universidade do Porto, e Nuno Guimarães, investigador no INESC TEC.
Palavras-chave: Inteligência Artificial, algoritmos, redes sociais, informação não confiável
Porque, se fosse clickbait, provavelmente teríamos escrito algo como: Não vai acreditar no que um grupo de investigadores portugueses descobriu. Já se cruzou com títulos deste género, quando navega nas redes sociais? O que costuma fazer? Clica ou continua o scroll? Neste episódio vamos, bit a bit, perceber como é que a tecnologia nos pode ajudar a identificar informação não confiável, em contexto de redes sociais (clickbait pode encaixar naquilo que é considerada informação não confiável – explicamos de que forma neste episódio do Science Bits).
Em 2018, um grupo de investigadores do MIT deu a conhecer os resultados de um estudo sobre a propagação de notícias falsas através das redes sociais, em particular, no Twitter. Os investigadores concluíram que, nesta rede social, as notícias falsas circulavam mais rapidamente do que as notícias verdadeiras. Segundo este estudo, teriam mesmo mais 70% de probabilidade de serem retweetadas do que as histórias reais. Além disso, os investigadores perceberam que, na origem desta disseminação, estavam sobretudo contas geridas por pessoas e não pelos chamados bots.
Alguns meses após a divulgação deste estudo, o Eurobarómetro revelou que menos de metade dos inquiridos portugueses – 46% – se afirmava capaz de identificar notícias que deturpam a realidade ou são mesmo falsas – um número abaixo da média da União Europeia, que era, na altura, de 58%. Numa edição de 2022 do Eurobarómetro, questionados sobre se estariam confiantes em identificar a desinformação e as notícias falsas, 12% dos inquiridos portugueses disse sentir-se muito confiante – 6% nada confiante.
Certo é que termos como desinformação, fake news ou clickbait fazem hoje parte do nosso vocabulário. E, mesmo conscientes daquilo a que se referem e da facilidade com que nos podemos cruzar com relatos, notícias, artigos que não correspondem à realidade, nem sempre parece ser tarefa fácil concluir sobre a veracidade da informação. É neste contexto que investigadores do INESC TEC têm vindo a trabalhar no desenvolvimento de soluções que visam apoiar os cidadãos na identificação de desinformação. Será que as máquinas nos podem ajudar a perceber por que determinadas informações, notícias ou fontes são não confiáveis?
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