Novas ferramentas para combater desinformação

por Patrick Butler
May 2, 2018 em Fact-checking e verificação

Quatro vencedores do Prototype Fund Challenge da Fundação John S. e James L. Knight apresentaram ferramentas e estratégias para combater a desinformação e aumentar a confiança na mídia durante um painel no Simpósio Internacional sobre Jornalismo Online, em Austin, Texas. Os tópicos cobriram desde a aprendizagem de máquina para separar histórias verdadeiras de falsas a uma rede de cidadãos em Chicago que informa sobre reuniões públicas de outra forma ignoradas.

Ao apresentar a sessão, a vice-presidente de jornalismo da Fundação Knight, Jennifer Preston, citou uma pesquisa da Knight e Gallup, divulgada no início deste ano, que mostrou uma grande divisão partidária na confiança dos americanos na mídia. De um modo geral, os entrevistados acreditam que os meios de comunicação têm um papel vital a desempenhar na democracia dos EUA, mas menos da metade pode identificar uma fonte que eles acreditam que informe as notícias objetivamente. Os republicanos são muito mais propensos a desconfiar da mídia do que os democratas, segundo a pesquisa.

Frederic Filloux, bolsista John S. Knight da Universidade de Stanford, desenvolveu uma ferramenta chamada Deepnews.ai que usa aprendizado de máquina para separar histórias de alta qualidade do lixo online. Filloux acredita que a ferramenta vai melhorar o valor econômico do bom jornalismo e ajudará os melhores meios de comunicação a se tornarem mais lucrativos.

A melhor maneira de separar o bom do ruim é através de decisões tomadas por pessoas reais, disse Filloux. Mas com “100 milhões de links por dia injetados na internet”, ter pessoas fazendo isso é como tentar purificar o rio Ganges com um copo de água de cada vez, disse ele.

Filloux começou pegando 10 milhões de histórias de uma variedade de fontes --dos melhores produtores de conteúdo aos piores-- e fez com que as pessoas as classificassem em várias medidas de qualidade. A ferramenta aprendeu com essas classificações e agora é capaz de avaliar as próprias histórias. Ele diz que tem uma taxa de 90 por cento de precisão em comparação com histórias avaliadas por pessoas.

Editores podem inserir suas histórias na API do Deepnews.ai e receber uma classificação. Filloux espera que a classificação permita "igualar o preço da publicidade com a qualidade do conteúdo" e fazer um marketing melhor para o público que deseja notícias de qualidade.

Lisa Fazio, da Universidade Vanderbilt, apresentou o CrossCheck, uma plataforma desenvolvida com o First Draft para monitorar a desinformação durante as eleições francesas de 2017. O CrossCheck desmascarou histórias falsas, depois Fazio e sua equipe estudaram como as percepções das pessoas sobre essas histórias mudaram depois que leram os "desmistificadores".

Antes de ler os desmistificadores, os participantes do estudo tendiam a dar classificações medianas às histórias em uma escala de verdadeira a falsa. Depois de ler os desmistificadores, ficaram muito mais propensos a classificar a história como falsa. Mas os americanos eram mais propensos a mudar de ideia do que os franceses, que conheciam melhor os problemas e tinham crenças arraigadas que não estavam dispostos a mudar. Uma semana depois, os participantes foram solicitados a avaliar a história novamente. Em média, eles ainda acreditavam que as histórias eram falsas, mas não tanto quanto imediatamente após lerem o desmentido.

Talvez o mais importante, segundo Fazio, foi que o estudo não encontrou evidências do “efeito backfire”:  uma teoria controversa de que dar às pessoas informações factuais realmente faz com que elas se atenham ainda mais firmemente a crenças falsas.

Darryl Holliday, do City Bureaude Chicago, discutiu um projeto que treina e paga cidadãos para assistirem e informarem reuniões públicas que não são mais cobertas pela mídia. "Como a mídia local está sendo decimada", disse Holliday, "[a cobertura de] essas reuniões são muitas vezes as primeiras a desaparecer."

O City Bureau criou uma equipe de cerca de 350 "documentadores" que participam de reuniões da prefeitura, escolas, residências e delegacias de polícia e enviam suas anotações para serem compiladas e compartilhadas publicamente. Eles participaram de mais de 2.000 reuniões até agora, e a meta de Holliday é ter todas as reuniões públicas na cidade cobertas e, assim, reduzir a desigualdade em como as comunidades da cidade são tratadas.

Em um caso, um documentador foi a uma reunião de uma comissão e descobriu que ninguém havia aparecido, sobre o qual ele tuitou ao vivo. "Se ele não estivesse lá, ninguém saberia que os comissários (pagos) não estavam na reunião", disse Holliday.

O City Bureau está planejando expandir o programa de documentadores para Detroit e outras cidades.

Finalmente, Cameron Hickey, um produtor da PBS NewsHour, desenvolveu o NewsTracker, uma abordagem baseada em dados para identificar novas fontes de desinformação.

"O desafio é como um jogo do Whack-A-Mole", disse Hickey. "Todos que estão criando desinformação estão tentando evitar detecção."

Hickey observou que ele não usa o termo "fake news" porque acha que foi cooptado. Em vez disso, ele estuda “junk news”, que inclui tudo, desde desinformação até o clickbait, matérias hiperpartidárias e mesmo algumas sátiras.

O NewsTracker pretende coletar todas as informações de todas as fontes de lixo eletrônico, "identificando e rastreando novas narrativas de desinformação à medida que surgem", disse Hickey. Domínios de junk news estão aparecendo a uma taxa de cerca de 80 por mês, disse ele, com mais de 4.000 documentados pelo NewsTracker até agora. Ele também rastreia memes que espalham desinformação: 90.000 até agora.

O NewsTracker está agora migrando para o First Draft no Centro Shorenstein sobre Mídia, Política e Políticas Públicas na Harvard.

Os projetos destacados são apenas quatro dos 20 financiados pelo Knight Prototype Fund, um projeto colaborativo com o Democracy Fund e a Rita Allen Foundation. O Prototype Fund concedeu US$1 milhão para esses 20 projetos destinados a melhorar o fluxo de informações precisas. Esses projetos se encaixam em três categorias: fortalecimento de comunidades, combate a desinformação e elevação das informações precisas.

Todos os projetos podem ser vistos aqui.

Imagem sob licença CC no Pixabay via qimono