por Tessa Lyons
No último ano e meio o Facebook comprometeu-se a combater as notícias falsas, combinando tecnologia com revisão feita por pessoas, e removendo contas falsas, apostando em parcerias com verificadores de factos (fact-checking) e promovendo literacia noticiosa. Estes esforços nunca estarão concluídos e ainda há muito a fazer.
Como parte deste trabalho contínuo, o Facebook anuncia agora:
A expansão do seu programa de revisão de factos (fact-checking) a novos países
A expansão deste fack-checking a fotografia e vídeo
O aumento do impacto do fact-checking com a introdução de novas técnicas, incluindo a identificação de cópias e a utilização do Claim Review
Ações contra novos tipos de reincidentes
Melhoria de métricas e transparência através de parcerias com académicos
Expansão do seu programa de revisão de factos (fact-checking) a novos países
Desde o lançamento do seu programa de fact-checking por terceiros, na Primavera passada, que o Facebook expandiu esta rede a 14 países – aos quais outros se juntarão até ao final do ano. Estas entidades independentes e certificadas avaliam a exatidão das histórias publicadas no Facebook, ajudando a rede social a reduzir a propagação de histórias consideradas falsas em cerca de 80%.
Expansão do fack-checking a fotografia e vídeo
Um dos desafios no combate à desinformação é que esta se manifesta de forma diferente nos diversos tipos de conteúdos e países. Para combater esta questão, o Facebook alargou os seus testes de fact-check de fotografia e vídeo a quatro países – que inclui o que é manipulado (ex: vídeo editados que mostram algo que na realidade não aconteceu) ou tirado do contexto (ex: uma fotografia de uma tragédia anterior associada a outro conflito, noutra data).
Aumento do impacto do fact-checking com a introdução de novas técnicas
Com mais de um milhar de milhão de peças de conteúdo publicadas diariamente, o Facebook está ciente que os revisores de factos não conseguem rever todas as histórias uma por uma. Por isso mesmo, a rede social está a estudar novas formas de identificar notícias falsas e agir a uma escala maior:
O machine learning ajudará a identificar cópias de histórias sem qualquer crédito. Por exemplo, em França, um fack-checker descredibilizou a mensagem de que era possível salvar alguém de um ataque cardíaco, recorrendo a uma agulha para lhe picar os dedos e retirar sangue. Isto permitiu a identificação de mais de 20 domínios e 1400 links que espalhavam esta mensagem.
Os parceiros de verificação de factos passarão também a utilizar o Claim Review da Schema.org, uma framework open-source utilizada por várias empresas tecnológicas e organizações de verificação de dados. Este facilitará a partilha de ratings com o Facebook permitindo uma resposta mais rápida, sobretudo em alturas de crise.
Ações contra novos tipos de reincidentes
Historicamente, o Facebook tem recorrido aos ratings fornecidos pelos fact-checkers para identificar Páginas e domínios que, repetidamente, partilham notícias falsas. Nessa altura o Facebook atua, reduzindo a sua distribuição e retirando-lhes a sua capacidade de monetização. Para ajudar a restringir intervenções externas no discurso público, o Facebook começa agora a recorrer ao machine learning para identificar e reduzir Páginas estrangeiras com maior probabilidade de disseminarem embustes com motivação financeira a pessoas de outros países.
Melhoria de métricas e transparência através de parcerias com académicos
Em abril, o Facebook anunciou uma nova iniciativa para ajudar a promover uma pesquisa independente sobre o papel das redes sociais nas eleições – e na democracia em geral. Nas próximas semanas, a comissão vai liderar um pedido de propostas para medir o volume e efeitos da desinformação no Facebook. De seguida, irá gerir um processo de revisão pelos seus pares para selecionar que académicos irão receber fundos pelas suas pesquisas e aceder a conjuntos de dados privados/protegidos. Esta pesquisa externa, validada, ajudará o Facebook perceber que progressos tem vindo a alcançar.
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