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 tema, indicados pelos verificadores de f

... atos.

Quando alguém tentar compartilhar a publicação, receberá a notificação sobre os relatórios, mostrando que trata-se de uma informação mentirosa. O aviso também será enviado para notícias compartilhadas no passado e que vieram a ser identificadas como falsas. Assim, a expectativa é que esse tipo de post não seja mais tão frequente no Facebook.

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