e pessoas (fabricando informacao) por divertimento, pela agenda politica ou o dinheiro", afirma Kalina Bontcheva, professor na Universidade de Sheffield, no ReinoUnido.O trabalho realizado nessa area por especialistas em computacao como Bontcheva e organizacoes de midia, dentre elas a swissinfo.ch, revelam o quao dificil e limitar a propagacao de mentiras e distorcoes nas midias sociais.Detectando noticias falsasO diretor-executivo do Facebook, Mark Zuckerberg anunciou um plano conter a propagacao da desinformacao na plataforma que ajudou a fundar que inclui "um maior esforco de deteccao...para melhorar a nossa capacidade de classificar as noticias falsas". Bontcheva compara essa tecnologia aos filtros para evitar "spam" no correio eletronico. Todavia suas capacidades sao limitadas."Enquanto e facil detectar os sites de noticias falsas com objetivo de lucros, ja e mais dificil verificar os que tem estrategias ocultas, pois trabalham de uma forma mais sutil. Alem disso, os sistemas automatizados tambem tem dificuldade de detecta-los", diz.Um projeto de pesquisa liderado por ela tenta resolver o problema. Denominado "Pheme" e fundado pela Comissao Europeia, o projeto reune especialistas de informatica, universidades e a swissinfo.ch para conceber tecnologias capazes de auxiliar os jornalistas a encontrar e verificar o grau de veracidade das noticias disseminadas em rede."Tentamos utilizar muitos rumores do passado como base de treino para desenvolver algoritmos avancados de aprendizado e classificacao automatica", explica Bontcheva. "Treinamos modelos para detectar as opinioes dos usuarios sobre uma noticia e, baseando-se nisso, esperamos poder definir se algo tende a ser verdadeiro ou falso."Sistemas automatizados aprendem, mas com lentidaoPode parecer simples, mas treinar sistemas automatizados para dar uma indicacao clara se um texto e credivel ou nao e uma tarefa muito complexa. Cientistas precisam combinar abordagens que levam em consideracao a historia das redes sociais e o conteudo de postagens individuais para determinar padroes que diferenciem os conteudos crediveis e questionaveis, avalia o pesquisador de dados Pierre Vandergheynst."Ninguem ainda conseguiu encontrar uma resposta a charada", diz o professor na Escola Politecnica Federal de Lausanne (EPFL), que estuda como as informacoes evoluem em plataformas como a Wikipedia. "Voce pode ler um texto e decidir se acredita nele, mas um sistema automatizado nao tem o raciocinio cognitivo para faze-lo."Bontcheva admite que o desenvolvimento dessa tecnologia ainda esta nos primordios. "Ja se passaram tres anos de experimentacao, mas ainda estamos longe do nivel de confiabilidade que gostariamos de ter." Mas ela acredita que os pesquisadores do Pheme ja fizeram muitos progressos desde o inicio do projeto. "A tecnologia fica cada vez melhor. Nos ja fizemos grandes avancos ate agora", afirma, acrescentando que os parceiros no projeto tambem contribuiram ao permitir o acesso a uma grande quantidade de dados. "Quando iniciamos, nao havia ainda muitos rumores nas midias sociais (para utilizar como base de treinamento)."De fato, os pesquisadores muitas vezes enfrentam o problema da falta de acesso aos dados geridos pelo Facebook e outras redes sociais. Mas o volume de informacao que essas companhias tem de lidar e um desafio para os proprios gigantes tecnologicos, analisa Bontcheva. Isso significa que elas tem de desenvolver sistemas capazes de encontrar conteudos suspeitos dentro desse grande volume de dados compartilhados todos