As notícias falsas têm sido difundidas como nunca, potencializadas pelas redes sociais e o acesso facilitado à internet por dispositivos móveis. A boa notícia é que a tecnologia pode combater as fake news com eficiência.

Neste post, falamos mais sobre esse fenômeno e como a inteligência artificial e o Business Intelligence (BI) podem enfrentá-lo. Confira!

O que são as fake news?
São notícias falsas que reportam fatos incorretos e com um viés mais favorável a determinadas causas. Costumam aparecer em sites mais obscuros e, de modo geral, apostam em títulos de impacto para impressionar o leitor à primeira vista.

A expressão é também utilizada por líderes políticos para desacreditar reportagens de veículos da mídia tradicional, mas o termo se popularizou, de fato, referindo-se à produção de conteúdos que espalham informações inverídicas.

As fake news são turbinadas pelas redes sociais, partindo de nichos específicos e rapidamente compartilhadas por toda a rede. Como essas notícias apostam em títulos sensacionalistas e provocativos, acabam gerando compartilhamentos em massa — mesmo que o conteúdo geral do texto não faça jus à manchete.

Quais são seus impactos na sociedade?
Os danos causados são especialmente sérios quando atingem personalidades influentes, como políticos, artistas e pessoas influentes nas redes sociais. As notícias falsas inundam aplicativos de chat de grande alcance e se tornam virais em poucas horas.

Os impactos atingem áreas prioritárias dos países, como saúde pública, ao replicar dados incorretos sobre vacinação, por exemplo. E podem até mesmo influenciar as eleições com o compartilhamento de dados falsos sobre candidatos e propostas que nem mesmo saíram do papel.

Como o BI e inteligência artificial ajudam no combate?
Gigantes como o Google, por meio de ferramentas de Business Intelligence e inteligência artificial, adotam um esquema pioneiro de ranqueamento de páginas, em que sites que reportam notícias com exatidão são posicionados nos primeiros lugares.

Sites que espalham fake news costumam utilizar um grande número de termos sensacionalistas, seja nas manchetes seja no corpo do texto. Essas palavras são utilizadas para alavancar notícias mais rapidamente, diferentemente do tom mais sóbrio dos meios mais formais de comunicação.

Felizmente, o BI e a inteligência artificial combatem esse tipo de prática com eficiência ao descobrirem e sinalizarem termos sensacionalistas. O rastreamento e a análise de palavras-chave fornecidas por essas ferramentas têm sido fundamentais no enfrentamento às notícias falsas.

Do mesmo modo, as soluções tecnológicas comparam fatos relatados em diferentes páginas. O processamento de linguagem natural (PLN), uma tecnologia ligada à ciência da computação, pode ser incorporado ao uso do BI para descobrir se outros sites estão reportando os mesmos fatos.

O PLN é geralmente associado ao estudo e reconhecimento da voz humana, mas é, também, uma ferramenta ágil para a compreensão de texto por parte das máquinas. Assim, os dados apresentados em notícias potencialmente falsas são comparados com os de outras notícias.

Como vimos no artigo, as fake news se espalham com facilidade por meio das redes sociais e aplicativos de chat. É importante priorizar sites de confiança. Se a notícia apresenta muitos termos de impacto e pouca informação verificável, desconfie e procure outras fontes.

Além disso, o uso eficiente da inteligência artificial, do Business Intelligence e o tratamento adequado dos dados servem para enfrentar diretamente o excesso de fake news e deixar os dados mais limpos.

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Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.

Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.

Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.