# Introdução ao Jornalismo Científico/Metodologia e Filosofia da Ciência/Atividade/Gabriela Wick
## Nome da atividade

Esta seção apresenta a tarefa principal do Módulo 1 do curso de "Introdução ao Jornalismo Científico". A realização da tarefa é indispensável para o reconhecimento de participação no curso. Seu trabalho estará acessível, publicado no ambiente wiki, e será anexado ao certificado de realização do curso, quando finalizar todas as atividades. Tome cuidado de estar logado na Wikiversidade. Se não estiver logado, não será possível verificar o trabalho.

## Descrição da atividade

Atuar no jornalismo científico é às vezes comparado ao de ser um tradutor, no jargão da área da comunicação um 'tradutor intersemiótico', que passa a linguagem de um campo para o de outro campo. Nesta atividade, vamos observar e analisar como isso foi feito em uma das principais publicações acadêmicas brasileiras, a Pesquisa FAPESP.
Você deverá selecionar um artigo na revista Pesquisa FAPESP. Estão acessíveis na página principal da publicação. Escolha um artigo sobre um tema de pesquisa - ou seja, que seja baseado em uma ou mais de uma publicação científica - e leia-o com cuidado. Responda às perguntas que seguem.
As respostas deverão ser publicadas nesta página individual. Apenas altere os campos indicados.

## Nome de usuário(a)

Gabriela Wick

## Link para a matéria selecionada

Nesta seção, você deverá colocar os links da matéria selecionada. Esteja logado.
* Título de matéria: No combate às fake news
* Autoria de matéria: Fábio Sasaki
* Data de publicação: 26 de outubro de 2018
* Link de matéria: https://revistapesquisa.fapesp.br/no-combate-as-fake-news/

## Resumo da matéria

Para esta etapa, resuma a matéria em até 300 caracteres. Esteja logado.
A matéria discute iniciativas para combater fake news, destacando pesquisas que analisam a propagação de desinformação e estratégias para contê-la. Aborda o papel das redes sociais, da educação midiática e de ferramentas tecnológicas para verificar a veracidade das informações.

## Análise da matéria

Para esta etapa, identifique e analise com base na matéria: o objeto e a metodologia (observação, hipótese, experimentação, análise e publicação) da pesquisa. Esteja logado.
Objeto:
O objeto da pesquisa é a disseminação de fake news e as estratégias para combatê-las. O estudo investiga como as informações falsas se propagam, quais fatores influenciam essa difusão e quais ferramentas ou métodos podem ser eficazes para reduzir seu impacto na sociedade.
Metodologia:
* Observação: os pesquisadores analisam a circulação de fake news, observando como se espalham nas redes sociais e seu impacto na opinião pública.
* Hipótese: parte-se da ideia de que fake news se espalham mais rápido que informações verdadeiras e que ferramentas de verificação e educação midiática podem reduzir esse fenômeno.
* Experimentação: testes são realizados com algoritmos para identificar padrões de desinformação, além da aplicação de estratégias educativas e tecnológicas.
* Análise: os dados coletados são comparados para entender a eficácia das medidas adotadas, verificando como diferentes abordagens impactam a contenção de fake news.
* Publicação: os resultados são divulgados por meio de artigos científicos e iniciativas para conscientização pública, contribuindo para o debate sobre políticas de combate à desinformação.

## Análise da pesquisa

Para esta etapa, acesse a(s) pesquisa(s) de origem, de base para o artigo na Pesquisa FAPESP, identifique e analise a seção metodológica. Em especial, explique em que medida o processo de pesquisa foi bem documentado no artigo que você selecionou. Esteja logado.
A seção metodológica do artigo de Moneiro et al. (2018) descreve a criação do Fake.Br Corpus, um corpus de notícias verdadeiras e falsas em português, e os experimentos de detecção automática de fake news utilizando aprendizado de máquina.
Análise da metodologia:
* Observação: os autores identificaram a necessidade de um corpus de referência para o português, observando a dificuldade na detecção de fake news devido à escassez de dados anotados.
* Coleta e construção do corpus: a coleta e construção do corpus envolveu a seleção e organização de um conjunto de 7.200 notícias, divididas entre fake news e notícias verdadeiras. Para as fake news, foram coletadas 3.600 notícias de sites amplamente reconhecidos pela disseminação de desinformação. Em paralelo, foi realizada a extração de 3.600 notícias verdadeiras de grandes portais de notícias como G1, Folha de S. Paulo e Estadão. Todas as fake news passaram por uma verificação manual, com o objetivo de assegurar sua autenticidade. As notícias, tanto verdadeiras quanto falsas, foram então alinhadas tematicamente, criando uma estrutura que permitiu a comparação entre os dois tipos de conteúdo.
* Hipótese: o estudo pressupõe que as fake news possuem padrões linguísticos específicos que podem ser detectados automaticamente.
* Experimentação: na fase de experimentação, diversas características linguísticas dos textos foram extraídas, incluindo pausas, emotividade, incerteza e imediaticidade. Foram realizados testes com diferentes modelos de aprendizado de máquina, como SVM, Naïve Bayes e Random Forest, para avaliar o desempenho na classificação das notícias. A abordagem principal adotada foi a técnica de Bag of Words, que foi combinada com outras características linguísticas, a fim de melhorar a acuracidade e a relevância dos resultados obtidos.
* Análise: na análise dos resultados, observou-se que o modelo baseado em Bag of Words obteve uma precisão de 88%. Embora o uso de outras características linguísticas tenha sido testado, seu impacto na melhoria do desempenho foi limitado. Além disso, temas pertencentes às as categorias "economia" e "religião" apresentaram as maiores taxas de erro na classificação, indicando que esses temas foram mais desafiadores para o modelo.
* Publicação: os resultados foram documentados no artigo e o corpus foi disponibilizado para futuras pesquisas.
Enfim, o processo de pesquisa foi bem documentado, pois a descrição do corpus detalha critérios de seleção, alinhamento e categorização das notícias; a metodologia inclui justificativas para cada etapa, garantindo reprodutibilidade e os experimentos são bem relatados, apresentando métricas detalhadas. Assim, o estudo apresenta uma metodologia sólida e bem fundamentada, contribuindo significativamente para a área de detecção automática de fake news no português.

## Metáfora científica

Para esta etapa, reveja o conteúdo da aula sobre "A metáfora científica". No artigo da Pesquisa FAPESP selecionado, identifique quais foram as metáforas científicas ou cientificamente inspiradas utilizadas e justifique esse uso a partir das indicações da aula. Analise em que medida contribuem ou dificultam o entendimento da ciência. Esteja logado.
Com base na aula sobre "A metáfora científica" e, principalmente, na teoria de Lakoff e Johnson sobre metáforas, podemos identificar as seguintes metáforas cientificamente inspiradas utilizadas no texto:
No trecho “(...) ainda que de forma inconsciente, que escreve uma notícia falsa deixa rastros no estilo do texto”, a metáfora deixar rastros no estilo do texto é um tipo que metáfora cognitiva inspirada na ciência forense e na biologia. Isso porque, a ideia de rastros remete a vestígios deixados por criminosos ou por animais na natureza, sugerindo que as fake news possuem marcas detectáveis, como se fosse possível "seguir um caminho" para identificá-las.
Já no trecho “Ao processar as informações da base de textos, a inteligência artificial identifica um padrão que caracteriza as notícias falsas” a metáfora identificar um padrão é um tipo de metáfora invisível derivada da estatística e da ciência de dados, pois em aprendizado de máquina, a identificação de padrões é essencial para que um algoritmo funcione. A metáfora ajuda a entender que a ferramenta não lê notícias como um humano, mas reconhece estruturas e recorrências.
Por fim, no trecho "(...) cujo objetivo é aprofundar os estudos no campo da chamada ‘mineração de opinião’ (...)”, a metáfora mineração de opinião é um tipo de metáfora derivada da geologia e engenharia. Isso porque, assim como se extrai minérios valiosos do solo, a metáfora sugere que é possível “extrair” informações úteis de grandes volumes de dados. Essa analogia pode simplificar excessivamente o processo, pois a análise de dados não é um processo tão direto como cavar para encontrar ouro.

## Filosofia da ciência

Para esta etapa, reveja o conteúdo da aula sobre "Ciência e Filosofia". Discorra sobre em que medida o artigo da Pesquisa FAPESP que você selecionou coloca questões filosóficas e apresente exemplos extraídos do texto. Esteja logado.
A relação entre o artigo “No combate às fake news” e a aula “Ciência e Filosofia” pode ser estabelecida a partir de três eixos principais: falseabilidade e validação do conhecimento, paradigmas e mudanças na percepção da verdade, e a construção social do conhecimento científico e jornalístico.
* Falseabilidade e a validação do conhecimento
Tanto a ciência quanto o combate às fake news dependem de processos rigorosos de verificação para distinguir o que é verdadeiro do que é falso. No artigo sobre fake news, a ferramenta de detecção se baseia em padrões linguísticos e estatísticos para identificar características das notícias falsas, mas, como qualquer sistema, pode falhar. Isso se assemelha ao conceito de falseabilidade de Karl Popper, segundo o qual uma teoria científica só é válida se puder ser testada e, potencialmente, refutada.
Trecho sobre fake news: "O usuário da nossa ferramenta não deve acreditar em tudo que recebe por WhatsApp ou pela rede social, mas também não pode presumir que tudo o que o nosso detector aponta está certo."
Trecho sobre ciência: "A observação do OPERA, se confirmada, falsearia uma das hipóteses da teoria da relatividade como pensada por Einstein."
Em ambos os casos, o conhecimento (científico ou jornalístico) não deve ser tomado como absoluto, mas sim como algo sujeito a verificação e revisão. Assim como experimentos científicos precisam ser reproduzidos para confirmar ou refutar hipóteses, a checagem de fatos requer múltiplas fontes e reavaliação constante.
* Paradigmas e mudanças na percepção da verdade
Thomas Kuhn descreveu a ciência como operando em períodos de ciência normal, nos quais há consenso sobre um paradigma, e períodos de ciência extraordinária, nos quais esse paradigma é questionado e potencialmente substituído. O mesmo fenômeno pode ser observado no impacto das fake news na sociedade.
Fake news podem ser comparadas a uma "anomalia" no sistema de informação, desafiando o que era considerado verdadeiro. Quando uma narrativa falsa se espalha e passa a ser aceita por um grande número de pessoas, pode provocar uma "mudança de paradigma" na opinião pública, mesmo sem evidências concretas. O desafio do combate às fake news é restaurar o paradigma baseado em evidências e impedir que desinformações se consolidem como "verdades alternativas".
Trecho sobre fake news: "Na esfera acadêmica, especialistas de áreas distintas do conhecimento mobilizam esforços não apenas para compreender o fenômeno, mas também para encontrar formas de restringir o alcance das notícias falsas."
Trecho sobre ciência: "Se o resultado estivesse correto, teríamos que construir uma nova teoria. Essa seria o caso de uma ciência extraordinária, já os avanços no entendimento dessa teoria podem ser explicados pela ciência normal."
No contexto das fake news, o desafio é evitar que uma "pseudociência da desinformação" se estabeleça como um novo paradigma na sociedade, distorcendo a compreensão da realidade.
* A construção social do conhecimento científico e jornalístico
Ambos os textos enfatizam que o conhecimento não é algo puramente objetivo, mas um processo socialmente construído. No caso da ciência, a validação de uma teoria passa pelo consenso dentro da comunidade científica. No caso das notícias, a verdade é negociada e validada por meio do jornalismo investigativo e da checagem de fatos.
Trecho sobre fake news: "O resultado pode ser pensado como uma negociação na comunidade para construir esta linguagem."
Trecho sobre ciência: "O resultado do OPERA estimulou outros laboratórios a repetir o experimento, pois um dos fundamentos da Teoria da Relatividade parecia ter sido violado."
Essa comparação mostra que tanto a ciência quanto o jornalismo operam sob um princípio similar: a verdade não é um dado fixo, mas algo que precisa ser constantemente investigado, revisado e negociado dentro de um sistema de validação coletiva.
Assim, os dois textos se relacionam ao demonstrar como o conhecimento é construído, validado e, às vezes, contestado. O combate às fake news e a ciência compartilham o princípio da falseabilidade, a necessidade de revisão constante e a importância da validação coletiva. A diferença crucial é que, enquanto a ciência tem mecanismos robustos de revisão (como o método científico), as fake news se aproveitam da velocidade da informação na era digital para minar esses processos, criando falsas percepções da realidade. Assim, combater a desinformação é, de certa forma, aplicar um modelo científico ao discurso público: questionar, testar, verificar e corrigir quando necessário.

## Próximos passos

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