A luta do Cofacts contra fake news em mensagens instantâneas

porKirsten Han Splice
Sep 3, 2018 em Fact-checking e verificação

Existem numerosas iniciativas de fact-checking em toda a Ásia que revisam artigos e posts em redes sociais, mas as mensagens instantâneas apresentam um desafio único na luta contra a desinformação.

É muito difícil lidar com as notícias falsas que circulam nos grupos de bate-papo.

E é um problema comum em Taiwan, onde LINE é muito popular. As mensagens no aplicativo de chat são fáceis de encaminhar, mas nem sempre fáceis de refutar.

Isto é especialmente verdadeiro em grupos de bate-papo da família onde são divulgadas mensagens falsas ou altamente distorcidas.

E é aí que entra o Cofacts, uma plataforma aberta e colaborativa da g0v (pronuncia-se "gov-zero"), uma comunidade cívica e tecnológica no Taiwan.

O sistema básico é simples. Os usuários que recebem mensagens dúbias ​​no LINE podem enviá-las para o chatbot do Cofacts. Lá, as mensagens são adicionadas a um banco de dados, onde revisores voluntários as verificam antes de enviar a resposta ao usuário do LINE.

Se um editor voluntário não concorda com a verificação, pode enviar várias mensagens para o usuário, que terá a oportunidade de avaliar de forma independente as informações fornecidas.

Segundo dados do Cofacts, a desinformação desacreditada em sua plataforma vai de falsas mensagens promocionais e desinformações médicas a falsas alegações sobre políticas governamentais.

Chatbot que economiza tempo

Johnson Liang, criador do bot Cofacts, diz que estava convencido de que um chatbot era a abordagem correta depois de dar uma olhada no painel de administração do MyGoPen, outra conta de verificação de fatos no LINE.

O MyGoPen estava sendo inundado com mensagens, mas a maioria delas eram duplicadas: mensagens idênticas ou muito semelhantes de usuários diferentes. Os administradores ficaram impressionados com a necessidade de responder a cada pessoa individualmente.

As dificuldades do MyGoPen deram à Liang a ideia para criar o chatbot, ligado a um banco de dados. Depois que uma mensagem é enviada para o Cofacts, ela é armazenada no banco de dados. Na próxima vez que alguém encaminha a mesma mensagem, o banco de dados pode recuperar as verificações de fatos existentes e enviá-las de volta.

Nos últimos três meses, o Cofacts recebeu mais de 46.000 mensagens, e o chatbot conseguiu responder automaticamente 35.180 delas.

Como o resto do g0v, abertura e descentralização são fundamentais para as operações do Cofacts. Seus conjuntos de dados, análises e notas de reunião são todos de acesso aberto, então qualquer pessoa (que consiga ler o chinês tradicional) pode analisar suas discussões e decisões de design.

É uma prática que se estende até mesmo à forma como lidam com consultas de mídia: em vez de entrevistas individuais ou e-mails, a equipe do Cofacts solicitou que essa entrevista fosse conduzida por meio de documentos compartilhados acessíveis a toda a equipe, permitindo que pessoas com diferentes funções e perspectivas pudessem contribuir (ou pelo menos estar ciente do que os outros estavam dizendo).

Este modelo nasceu a partir de preocupações práticas. “Distinguir usuários ou adicionar mecanismos para avaliar os editores leva tempo”, diz Liang. “Leva tempo para projetar as regras de verificação de antecedentes. Também leva tempo para implementá-las no sistema. Leva mais tempo para justificar (ou modificar) as regras de exibição se houver pessoas desafiando essas regras. Como não queremos perder tempo com essas regras, apenas as disponibilizamos para todas as pessoas. Se alguém não estiver satisfeito com qualquer resposta na plataforma, apenas contribua diretamente.”

Guardiões de boatos

Mas o Cofacts reconhece que esse sistema não é infalível: embora seja construído com base em abertura e confiança, há sempre a possibilidade de a plataforma ser invadida por editores desonestos.

E Liang admite abertamente que a equipe pode não encontrar o melhor método até conseguir uma massa crítica, onde a probabilidade de ser hackeado se torna mais real.

Ainda assim, ele mantém a mente aberta, preferindo pensar em ferramentas que as comunidades podem usar, em vez de medidas para antecipar e bloquear ameaças que podem ou não existir.

"Uma perspectiva mais construtiva de olhar para o risco da plataforma ser inundada por editores desonestos é reformular as perguntas como 'Como podemos melhorar a qualidade das respostas do editor?'", diz ele. "Isso abre muito mais espaço para discussões e possíveis soluções."

Ele cita outras plataformas, como Wikipedia e Quora, como possíveis modelos para aprender.

Apesar do apoio de seu crescente banco de dados, a luta contra fraudes e desinformação ainda é uma batalha difícil para o Cofacts.

A equipe recebe cerca de 250 novas mensagens por semana, mas tem menos de 12 editores ativos, o que significa que os usuários nem sempre recebem respostas rápidas para as mensagens que desejam verificar. Eles também não têm como descobrir os rumores e como estão se espalhando entre os usuários do LINE que não usam o Cofacts.

Mas Liang aponta o “lado positivo”: todo usuário que obtiver uma resposta para sua consulta agora tem a capacidade de se tornar ele mesmo uma "mata-boato".

“Embora os rumores ainda se espalhem depois que respondemos, pelo menos impedimos que muitos desses usuários (ou chats) continuem encaminhando essas mensagens todos os dias. Fortelece esses usuários para que sejam guardiões por conta própria.”

Kirsten Han é uma jornalista e escritora freelancer de Cingapura. Ela também é editora-chefe do New Naratif.

Este post foi publicado originalmente no Splice e é reproduzido na IJNet com permissão.

Imagem sob licença CC no Flickr via Bhupinder Nayyar