p Para ajudar as pessoas a identificar notícias falsas, ou criar tecnologia que pode detectar automaticamente conteúdo enganoso, estudiosos primeiro precisam saber exatamente o que são notícias falsas, de acordo com uma equipe de pesquisadores da Penn State. Contudo, eles adicionam, isso não é tão simples quanto parece. p "Há uma crise real em nossa compreensão cultural do termo 'notícias falsas, 'tanto que vários estudiosos se afastaram ativamente desse rótulo porque é tão enlameado, confuso e transformado em arma por certas fontes partidárias, "disse S. Shyam Sundar, James P. Jimirro Professor de Media Effects e codiretor do Media Effects Research Laboratory do Donald P. Bellisario College of Communications.

p Em um estudo, pesquisadores reduziram uma miríade de exemplos de notícias falsas a sete categorias básicas, que incluem notícias falsas, conteúdo polarizado, sátira, relatório incorreto, comentário, informação persuasiva e jornalismo cidadão. Os pesquisadores também compararam esses tipos de conteúdo com notícias reais e relatam suas descobertas na edição atual da American Behavioral Scientist .

p Os pesquisadores descobriram que as notícias reais têm características de mensagem que as diferenciam das várias categorias de notícias falsas, como a adesão ao estilo jornalístico. Notícias falsas tendem a ser menos gramaticais e menos factuais, com maior confiança em reivindicações carregadas de emoção, manchetes enganosas e assim por diante. Eles também diferem nos tipos de fontes que usam e como as usam.

p Além disso, o estudo observou diferenças na estrutura do site, como o uso de endereços da web não padronizados e e-mails pessoais na seção "entre em contato". Além disso, diferenças de rede podem ser usadas para ajudar a distingui-los, com notícias fabricadas circulando principalmente entre contas de mídia social e raramente envolvendo os principais meios de comunicação.

p De acordo com Maria Molina, candidato a doutorado em comunicação de massa e autor principal do artigo, identificando as várias mensagens, fonte, recursos estruturais e de rede de diferentes formas de notícias online são necessários não apenas para ajudar as pessoas a identificar notícias falsas, mas também para ajudar os cientistas que estão usando inteligência artificial - IA - a construir sistemas que possam um dia alertar automaticamente as pessoas sobre conteúdo que pode ser desinformação.

p "Em nosso próprio ambiente de mídia, recebemos muitos tipos diferentes de conteúdo, mas nem todos têm o objetivo de informar. Contudo, todos eles aparecem no mesmo formato, então é fácil para as pessoas confundi-los com notícias reais, "disse Molina." E, para detectar automaticamente notícias falsas, primeiro precisamos entender exatamente o que são notícias falsas e quais são as diferentes camadas, para que possamos classificar uma parte do conteúdo como falsa em comparação com outra parte do conteúdo. "

p Os pesquisadores usaram uma técnica de pesquisa chamada de explicação de conceito para realizar o estudo. O processo exige que os pesquisadores realizem pesquisas exaustivas de referências a conceitos, nesse caso, notícias falsas, na mídia acadêmica e popular. Os pesquisadores então examinaram como as notícias falsas são definidas e como são medidas.

p O conteúdo de notícias online também pode carecer de muitas das dicas estruturais antes usadas por formas mais tradicionais de mídia que ajudavam as pessoas a diferenciar melhor as diferentes formas de conteúdo. Por exemplo, comentário certa vez apareceu na seção editorial de um jornal que sinalizava que o artigo era opinião. Além disso, anúncios podem ter sido colocados em uma caixa para separá-lo do conteúdo de notícias, disse Sundar, que também é afiliado do Penn State's Institute for Computational and Data Sciences (ICDS), que fornece ao corpo docente da Penn State recursos de supercomputação.

p Os pesquisadores sugerem que uma melhor compreensão das várias formas de notícias falsas e reais pode levar a uma melhor rotulagem do conteúdo, o que poderia ajudar a restaurar parte dessa segmentação de notícias. Se o conteúdo estiver devidamente rotulado, os consumidores de notícias online podem ter reações diferentes a diferentes formas de notícias e informações, de acordo com Sundar.

p "Por exemplo, se uma parte do conteúdo é rotulada como notícia direta, então é uma história diferente de comentário, ou sátira, "ele disse." Então, consideramos muito importante reconhecer os vários elementos das notícias online para poder calibrar as expectativas dos leitores e também de certas figuras públicas que acusam os meios de comunicação de falsificar informações ”.

p Usar computadores para detectar notícias falsas automaticamente é difícil porque esses sistemas só veem o conteúdo como verdadeiro ou falso, disse Dongwon Lee, o investigador principal do projeto e professor associado da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Informação. Lee, que também é afiliado do ICDS, disse que nem sempre é o caso.

p "À medida que encontramos conteúdo na vida real, a situação é muito mais confusa e turva, "disse Lee." Por exemplo, apesar de conter algumas informações factualmente incorretas, um artigo de sátira não deve ser cegamente rotulado como falso se o contexto for claro; ainda, ao mesmo tempo, se apenas algumas partes do artigo de sátira forem usadas, fora de contexto, nas redes sociais, em seguida, deve ser rotulado como falso para conter sua propagação. "

p Ele acrescentou que as descobertas deste estudo podem ser usadas para desenvolver técnicas de IA que podem identificar vários tipos de notícias falsas, que refletirá melhor o ambiente de notícias do mundo real.

p "Nosso melhor entendimento neste artigo sobre as características de sete subtipos no espectro de notícias verdadeiras a falsas nos permitirá desenvolver um novo tipo de sistema de autodetecção capaz de julgamentos mais refinados, ", disse Lee." Atualmente, estamos desenvolvendo essa solução usando a técnica de aprendizado supervisionado multinomial em aprendizado de máquina. "