p A mídia social pode expor os usuários a informações incorretas, incluindo notícias falsas - notícias com informações intencionalmente falsas. Na verdade, durante a eleição presidencial dos EUA de 2016, notícias falsas envolveram mais pessoas do que notícias reais, de acordo com uma análise do BuzzFeed News. p Numerosos métodos de aprendizagem profunda existem atualmente para detectar notícias falsas, mas esses métodos são incapazes de explicar por que é reconhecido como tal. Agora, uma equipe de pesquisadores da Penn State e do Arizona State está trabalhando para ajudar a explicar por que qualquer notícia falsa é detectada como falsa.

p As recentes descobertas da equipe serão apresentadas na Associação para Descoberta de Conhecimento e Mineração de Dados (KDD) da Association for Computing Machinery (ACM), uma conferência de mineração de dados emblemática, realizada de 4 a 8 de agosto em Anchorage, Alasca.

p "Detecção é uma coisa, mas como apresentá-lo ao usuário para explicar por que é falso é mais desafiador, "disse Dongwon Lee, professor associado do Penn State College de Ciências da Informação e Tecnologia e pesquisador do projeto. "Se não dermos uma boa explicação, tem um impacto limitado para reduzir a distribuição de desinformação porque as pessoas não a aceitam. "

p Em seu estudo, os pesquisadores construíram uma estrutura explicável de detecção de notícias falsas, que eles chamam de dEFEND (Detecção de notícias FakE explicável). A estrutura consiste em três componentes:(1) um codificador de conteúdo de notícias, para detectar estilos de linguagem opinativos e sensacionalistas comumente encontrados em notícias falsas; (2) um codificador de comentários do usuário, para detectar atividades como opiniões céticas e reações sensacionais em comentários sobre notícias; e (3) uma frase-comentário, componente de co-atenção, que detecta frases em notícias e comentários de usuários que podem explicar por que uma notícia é falsa.

p O novo algoritmo de detecção projetado e desenvolvido nesta nova abordagem superou sete outros métodos de ponta na detecção de notícias falsas, de acordo com os pesquisadores.

p “Entre os comentários dos usuários, podemos apontar a explicação mais eficaz de por que esta [notícia que eles estão lendo] é falsa, "explicou Lee." Alguns usuários expressaram descontentamento, mas outros fornecem evidências específicas, como um link para um site de checagem de fatos ou para um artigo de notícias autêntico. Essas técnicas podem simultaneamente encontrar tais evidências e apresentá-las ao usuário como uma explicação potencial. "

p Ele adicionou, “A democracia [nos Estados Unidos] como a conhecemos se baseia na premissa de compartilhar ideias e opiniões livremente. Se não podemos confiar no que foi dito na mídia, e comece a suspeitar que pode ser falso, pode estar minando todo um ecossistema de democracia. Como tal, esta pesquisa tem um impacto social importante e enorme. "

p Os pesquisadores estão trabalhando em um protótipo do sistema, que eles esperam compartilhar no final de 2019, para que outras pessoas possam usar a ferramenta para detectar notícias falsas e entendê-las melhor.

p "A detecção precoce de notícias falsas é outra questão importante, "disse Suhang Wang, professora adjunta do Colégio do IST e colaboradora do projecto. "Quando uma notícia [falsa] sai, dentro de algumas horas, queremos detectá-lo. Assim que as notícias falsas se espalharem, O dano já foi feito. É importante detectar e restringir o mais rápido possível. "