Anderson Scardoelli
A turma de mestrado profissional de ciência de dados da unidade de São Carlos, no interior paulista, da Universidade de São Paulo (USP), foi além da teoria e da sala de aula e apresentou, na última semana, projeto definido como detector de fake news. Com 96% de acerto, conforme registrado em reportagem do portal G1, a plataforma é gratuita e tem por objetivo central avaliar, por meio de inteligência artificial, se determinado conteúdo é falso ou verdadeiro.
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O detector de fake news desenvolvido na USP reúne um professor (Francisco Louzada Neto), dois doutorandos (Marcos Jardel Henrique e Daniel Camilo Fuentes Guzmán) e cinco estudantes do mestrado profissional em ciências de dados (Davi Keglevich Neiva, Rhenan Queiroz, Gilsiley Henrique Darú, Luiz Guilherme Giordani e Vitor Buzinaro).
Com a página de apresentação do projeto e o ambiente para pesquisa de mentiras abertos ao público internauta em geral, os responsáveis pelo detector aproveitam para explicar o mecanismo da ação. O resultado, por exemplo, não é fornecido imediatamente. De acordo com os organizadores, o campo de busca tende a funcionar com maior assertividade quando inserida uma notícia completa (e não apenas parte de determinado material).
O sistema aplica métodos para extrair atributos linguísticos desse texto e os utiliza em um modelo de aprendizado de máquina, que classifica a notícia como verdadeira ou falsa
“Ao receber um texto, o sistema aplica métodos para extrair atributos linguísticos desse texto e os utiliza em um modelo de aprendizado de máquina, que classifica a notícia como verdadeira ou falsa. O texto deve ter pelo menos 100 palavras, pois o sistema foi ‘treinado’ dessa forma. Os modelos disponibilizados foram treinados com o córpus Fake.Br”, avisa a equipe por trás do detector de fake news.
