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O Facebook quer usar machine learning para barrar fake news

As fake news são um dos mais graves problemas do Facebook. A rede social anunciou uma série de novas medidas para tentar reduzir esse problema. Os detalhes dos esforços estão em um post escrito pela gerente de produto Tessa Lyons. São novas parcerias e iniciativas de checagem de fatos, incluindo fotos e imagens virais, e […]

As fake news são um dos mais graves problemas do Facebook. A rede social anunciou uma série de novas medidas para tentar reduzir esse problema.

Os detalhes dos esforços estão em um post escrito pela gerente de produto Tessa Lyons. São novas parcerias e iniciativas de checagem de fatos, incluindo fotos e imagens virais, e uso de aprendizagem de máquina para parar a distribuição de notícias falsas.

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De acordo com o texto de Lyons, os novos recursos são os seguintes:

Hoje estamos anunciando diversas atualizações como parte deste trabalho:
– Expandindo nosso programa de verificação de fatos para novos países
– Expandindo nosso teste para verificar o conteúdo de fotos e vídeos
– Aumentando o impacto da verificação de fatos usando novas técnicas, incluindo a identificação de conteúdos duplicados
– Tomando medidas contra Páginas e domínios que disseminam notícias falsas além de suas fronteiras
– Melhorando a mensuração do nosso trabalho e a transparência por meio de parcerias com acadêmicos

A gerente explica que os algoritmos detectam e sinalizam páginas com comportamento suspeito ou indesejado — texto plagiado, anúncios ofensivos, direcionamento para usuários de outros países, entre outros.

Depois de desmascarar uma notícia falsa, o Facebook vai usar aprendizagem de máquina para sinalizar duplicatas daquela matéria. Publicar um mesmo contudo em vários sites é uma prática comum entre produtores de boatos e notícias falsas. Por isso, a rede social vai tentar identificar materiais desse tipo, mesmo que eles estejam reproduzidos em vários domínios e páginas.

“Usando aprendizagem de máquina, conseguimos identificar e rebaixar cópias de artigos classificados como falsos pela checagem de fatos”, diz Lyons ao BuzzFeed. “Essas páginas geralmente copiam e colam conteúdo [de outras fontes]. Outro sinal é que os sites são cobertos de propagandas de baixa qualidade. Nós também vemos um padrão comum nos administradores páginas que estão estabelecidas em um país, mas direcionando seu conteúdo para pessoas de outros lugares. Essas pessoas frequentemente têm contas suspeitas. Não são fakes, mas identificadas em nosso sistema pela atividade suspeita.”

O que é curioso é que a sinalização por conteúdo falso não leva necessariamente ao banimento. O Facebook diz que planeja alertar e remover de programas de monetização as páginas que violarem as regras. Entretanto, pode reabilitá-las caso parem de compartilhar fake news.

“Existe a possibilidade de meio que reabilitar [sua página]”, diz Lyons.

Plataformas como Facebook e YouTube vislumbram há certo tempo a possibilidade de usar inteligência artificial e aprendizagem de máquina para moderar conteúdo. Isso poderia servir para detectar terrorismo, notícias falsas, pornografia infantil e discurso de ódio.

No entanto, tirando casos extremos e bastante flagrantes, a tecnologia simplesmente não dá conta da quantidade enorme de conteúdo nas plataformas. Além disso, entregar tanto poder para a automação ainda levanta preocupações e dúvidas. E se alguma notícia verdadeira for incorretamente marcada como falsa?

Na verdade, erros assim já acontecem. Esta semana, o Facebook rejeitou o anúncio de uma matéria sobre os centros de detenção infantil por causa de seu conteúdo “político”. O resultado disso foi uma reação contundente, além de acusações de parcialidade. As eleições parlamentares norte-americanas (o chamado midterm) e o pleito majoritário no Brasil vão acontecer ainda este ano. A rede social pode esperar mais críticas às suas iniciativas de moderação de conteúdo, sejam elas automatizadas ou não.

[Buzzfeed]

Imagem do topo: AP

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