O Facebook ampliou o sistema de checagem de fatos para fotos e vídeos postados na rede social. Nesta quinta-feira (13), a empresa anunciou que está liberando uma tecnologia que analisa a veracidade de imagens para seus parceiros ao redor do mundo, certificados pela International Fact-Checking Network. Até o momento, os verificadores independentes se concentravam em artigos e posts escritos.
O novo mecanismo usa aprendizado de máquina para facilitar a identificação das notícias falsas, baseando-se em métricas de engajamento. A campanha é mais um dos esforços no combate às fake news promovido pela rede social, que no momento já conta com 27 parceiros de fact-checking em 17 países, incluindo o Brasil.
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Como funciona a checagem de imagens
O modelo de aprendizado de máquina adotado pelo Facebook utiliza diversos sinais de engajamento, como o feedback em denúncias de posts. Esses conteúdos são sinalizados como potencialmente falsos pela rede social, que os encaminha aos verificadores independentes. Paralelamente a isso, os parceiros de checagem de fatos também podem descobrir fotos e vídeos que parecem falsos por conta própria e, a partir daí, começar a investigação.
Para avaliar a veracidade, os profissionais usam técnicas como pesquisa de imagem inversa e análise de metadados da foto ou vídeo. Também é utilizado reconhecimento ótico de caracteres (OCR, na sigla em inglês), mecanismo que extrai texto das fotos, para comparar o que está escrito nas imagens com manchetes dos artigos já verificados.
O Facebook disse ainda estar trabalhando em novas formas de detectar vídeos ou fotos manipuladas, melhorando a triagem dos conteúdos que parecem fake antes que eles passem à etapa de revisão manual. Procedimentos de apuração jornalística tradicional, como pesquisas com especialistas, acadêmicos ou agências governamentais, também são empregados para garantir a precisão da análise.
De acordo com o Facebook, muitos dos parceiros com que eles trabalham já tinham know-how da verificação de imagem mas, agora, o sistema será expandido a todos. O modelo deve ficar ainda mais preciso na medida em que aumentarem as avaliações dos parceiros de fact-checking.
O que muda no feed de notícias
Depois de passar pela análise, um conteúdo pode ser identificado de oito formas:
- Falso;
- Misto: junta informações verdadeiras e falsas;
- Verdadeiro;
- Sátira;
- Opinião;
- Não elegível: não existe afirmação que possa ser considerada verdadeira ou falsa;
- Gerador de pegadinhas: sites que permitem aos usuários criarem suas próprias notícias “de mentirinha” para publicação em redes sociais;
- Não classificado: estado padrão de todas as publicações antes da avaliação, indicando que nada deve ser feito quanto a ela.
Apenas as duas primeiras classificações — falso e misto — incorrerão em algum tipo de penalidade para a publicação. De imediato, esses conteúdos terão distribuição reduzida, sendo exibidos mais embaixo no feed de notícias, de maneira que menos pessoas verão. Os posts serão acompanhados por artigos relacionados ao tem
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