Questões de Concursos TCEPR

Texto CG1A1

Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.

O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.

Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.

“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.

A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.

A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere a análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.

Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas uteis para o usuário da Internet identificar noticias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.

“Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia ¢ falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.

Internet: <wwwcartacapital.combr> (com adaptações)

Situação hipotética

José é servidor do estado do Paraná e exerce a função de coordenador-geral da Secretaria do Estado de Infraestrutura, situada na capital paranaense, não possuindo competência para assinar ordens bancárias de pagamento, que constitui atribuição de Eduardo, diretor na citada secretaria. Em uma segunda-feira, após a ocorrência de intensas chuvas que interromperam o funcionamento do aeroporto de Curitiba, Eduardo, que estava em viagem, não conseguiu retornar para trabalhar. José, no mesmo dia (segunda-feira), assinou ordens bancárias para o imediato início de obras fundamentais para a contenção de encostas, visando mitigar o agravamento de deslizamentos de terra decorrentes da chuva.

Texto CG1A1

Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.

O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.

Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.

“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.

A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.

A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere a análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.

Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas uteis para o usuário da Internet identificar noticias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.

“Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia ¢ falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.

Internet: <wwwcartacapital.combr> (com adaptações)