Grande desserviço, as fake news parecem tão rápidas na proliferação do mal quanto o coronavírus (Covid-19). No lugar da doença física, espalham males emocionais ao levar as pessoas a crises de medo e ansiedade, muitas vezes acompanhadas de ações impensadas embasadas em fatos falsos.
Para ajudar no combate dessa prática imoral, a UFMS lançou hoje a campanha contra as fake news da Covid-19, com ampla divulgação nas mídias sociais. A diretora da Agência de Comunicação Social e Científica (Agecom/UFMS), professora Rose Pinheiro, alerta que nesse momento de pandemia, quando toda a comunidade está voltada para os cuidados de saúde, tanto física quanto mental, é muito importante cuidar também da informação.
“A informação que recebemos precisa ser verdadeira, com credibilidade. Mas temos visto as pessoas compartilhando informações falsas. Esse é um fenômeno que acontece há muito tempo, mas agora nesse combate, nesse enfrentamento, precisamos estar mais atentos ainda e só compartilhar informações com fontes críveis, fontes verdadeiras”, afirma.
As fake News podem aumentar o pânico e levar as pessoas erroneamente a tumultuarem os postos de saúde e os hospitais, completa Rose. “Podem trazer ainda prejuízo para o tratamento, porque muitas pessoas têm compartilhado que medicamentos, que procedimentos milagrosos podem contribuir nesse momento para a prevenção. Isso é muito complicado porque as pessoas ficam ansiosas e vão adotando procedimentos que muitas vezes prejudicam a própria saúde”, diz.
Pesquisador de fake news, o professor da Faculdade de Computação (Facom) Bruno Magalhaes Nogueira afirma que o primordial em momentos como este é sempre procurar checar uma notícia antes de compartilhá-la.
“Notícias e mensagens de veracidade duvidosa, geralmente, têm um título chamativo e que apela à emoção das pessoas. Neste sentido, quem recebe fica tentado a clicar para ler o conteúdo, bem como a “avisar” a pessoas próximas sobre o conteúdo daquela notícia. Além disso, é comum que notícias falsas tenham erros de escrita, como erros gramaticais e erros de pontuação, que são facilmente identificáveis”, ensina.
Uma maneira simples de minimizar o compartilhamento de notícias falsas, segundo o professor, é fazer uma “autochecagem”, recorrendo aos grandes portais de notícia.
“Esses portais têm equipes editoriais, que checam a veracidade das notícias antes de publicá-las. Basta ao cidadão fazer uma busca nestes portais pelo tema da notícia que recebeu pelas mídias sociais ou pelos aplicativos de comunicação. Se a notícia for verídica, muito provavelmente estará estampada nestes portais. Afinal, se é algo relevante, vários canais irão reportar aquele fato, por ser de interesse comum. Caso uma notícia não seja encontrada em nenhum portal confiável, muito provavelmente é falsa”, expõe Bruno.
No caso específico da Covid-19, por exemplo, o professor também alerta sobre as muitas notícias de “tratamentos alternativos” em circulação e que, mais uma vez, para checá-las, os portais também podem ajudar.
“Vários portais de notícia têm seções específicas sobre saúde, que discutem formas de lidar com diversas enfermidades, geralmente baseados em estudos científicos e na opinião de especialistas. Se a “dica” recebida for válida, muito provavelmente estará presente nestas seções”, completa.
A Lei das Contravenções Penais, em seu artigo 41, define que provocar alarma, anunciando desastre ou perigo inexistente, ou praticar qualquer ato capaz de produzir pânico ou tumulto é crime, passível de prisão simples, de quinze dias a seis meses, ou multa.
Monitoramento
O professor Bruno coordena a pesquisa “Detecção de notícias falsas utilizando aprendizado de máquina transdutivo e classificação de uma única classe” e nesse momento está coletando alguns tweets e notícias sobre a pandemia da Covid-19, bem como resultados de checagem postados em portais de confiança.
“Espero, em breve, que tenhamos algum resultado para a classificação automática de notícias sobre o tema”, diz.
O objetivo da pesquisa, desenvolvida no Laboratório de Inteligência Artificial (LIA) da Facom, é treinar algoritmos de aprendizagem de máquina, que são capazes de distinguir entre mensagens as notícias que são verdadeiras e as que são potencialmente falsas.
Existem diversas maneiras/abordagens para se fazer isso. Algumas são focadas no conteúdo da mensagem, outras analisam dinâmicas de compartilhamento da mensagem, quem as compartilhou, quais foram os canais que criaram aquela notícia, entre outras possibilidades.
“O que temos feito num primeiro momento é analisar só o conteúdo da notícia. Pegamos algumas publicações e treinamos alguns algoritmos de aprendizado de máquina”, diz.
As notícias utilizadas passam por uma série de clivos, em especial portais na internet que fazem a verificação de noticiais verdadeiras e falsas. Essas notícias já checadas são apresentadas aos algoritmos, que aprendem o padrão daqueles textos como um todo.
Texto: Paula Pimenta
