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Nada por aqui
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)
No último parágrafo do texto CG1A1, seria maior o grau de formalidade do trecho ‘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’, garantidos a correção gramatical e o sentido original do texto, se tal trecho fosse reescrito da seguinte maneira:
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)
Cada uma das próximas opções apresenta um trecho do texto CG1A1 seguido de uma proposta de reescrita. Assinale a opção em que a proposta de reescrita apresentada preserva o sentido e a correção gramatical do texto, considerando as regras de colocação pronominal.
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)
Mantendo-se o sentido e a correção gramatical do sétimo parágrafo do texto CG1A1, o vocábulo “assim” poderia ser substituído por
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)
A correção gramatical do texto CG1A1 e a coerência de suas ideias seriam preservadas caso o segmento “para detecção de notícias falsas” (primeiro período do primeiro parágrafo) fosse substituído por
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)
A correção gramatical e o sentido do segundo parágrafo do texto CG1A1 seriam mantidos se o verbo “diferenciar” fosse substituído por
A avaliação econômica de um projeto envolve várias etapas, a fim de garantir sua viabilidade e eficiência. Assinale a opção que corresponde à sequência correta de etapas para a elaboração de um projeto.
Texto 3A3-I
Modelos de oligopólio são elaborados com a intenção de explicar como as relações entre grandes competidores dentro de um mercado afetam a quantidade produzida, o preço final do produto e o bem-estar dos agentes. Dois modelos simples que oferecem percepções interessantes sobre o tema são o duopólio de Cournot e o duopólio de Stackelberg.
Considere que duas firmas, A e B, produzam certo produto com custo marginal constante e igual a 5 unidades monetárias por unidade produzida para as duas firmas, bem como que a demanda do mercado seja tal que os consumidores se dispõem a pagar p= 8 - 0,01 (qa-qb) quando as firmas A e B produzem as quantidades e , respectivamente. Assuma que a informação é geral e perfeita entre todos os agentes.
Considerando-se que as firmas mencionadas no texto 3A3-I estarão no duopólio de Cournot se decidirem simultaneamente o quanto produzir, é correto afirmar que, nesse caso, a produção total será de
A crise econômica que atingiu o Brasil em 1999 foi resultado de uma conjunção de fatores, em especial a deterioração do balanço de pagamentos e a crescente crise fiscal resultante dos sucessivos déficits públicos nos anos anteriores. Apesar da crise e da consequente desvalorização do real, a tão temida alta inflação não foi registrada no fim do ano.
A partir das informações veiculadas no texto precedente, assinale a opção que apresenta corretamente um dos motivos que levaram a uma taxa de inflação mais baixa que a esperada devido à crise.