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O problema das Fake News

O problema das Fake News

Um resumão de coisas que tenho lido e aprendido sobre Fake News, o que está acontecendo, o que já está sendo feito, e como podemos lutar contra esse grande mal da era da (des)informação.

Rogério Chaves

March 20, 2018
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Transcript

  1. QUANDO ISSO PASSOU A SER UM PROBLEMA GRANDE NO MUNDO

    MODERNO? 2 Fonte: https://www.buzzfeed.com/craigsilverman/viral-fake-election-news-outperformed-real-news-on-facebook
  2. QUANDO ISSO PASSOU A SER UM PROBLEMA GRANDE NO MUNDO

    MODERNO? 3 Fonte: https://www.buzzfeed.com/craigsilverman/viral-fake-election-news-outperformed-real-news-on-facebook
  3. POR QUE? 5 Fonte: https://www.wired.com/2017/02/veles-macedonia-fake-news/ “Between August and November, Boris

    earned nearly $16,000 off his two pro-Trump websites. The average monthly salary in Macedonia is $371.”
  4. FUNDING 6 “Efforts to demonetize content […] have increased alternative,

    even more opaque sources of funding for content.” Fontes: https://firstdraftnews.org/fake-news-complicated/ https://datasociety.net/pubs/oh/DataAndSociety_Dead_Reckoning_2018.pdf
  5. CAMBRIDGE ANALYTICA & FACEBOOK 8 Eu só preciso dos seus

    dados pessoais, seus amigos, todos seus posts e mensagens pra descobrir
  6. 12

  7. FACT CHECKING 16 •Fact Checking Brasileiros •e-farsas.com •boatos.org •aosfatos.org •apublica.org

    •agencia lupa
 •Fact Checking Internacional •snopes.com •factcheck.org •politifact.com •mediabiasfactcheck.com
  8. EDUCAÇÃO: CONTEXTO RELACIONADO 18 Fonte: https://www.telegraph.co.uk/technology/2017/12/21/facebook-ditches-fake-news-flag-making- problem-worse/ “It will now

    show a selection of related articles next to offending stories instead. These will give more context and could help people learn the facts surrounding a situation through reputable media publications.”
  9. DETECÇÃO AUTOMÁTICA: DETECÇÃO DE BOTS 22 Detectam se contas no

    twitter são bots ou não “Researchers have estimated that 15% of Twitter accounts are bots […] Trump, reportedly, has 15 million fake followers” Fonte: http://botson.net/
  10. DETECÇÃO AUTOMÁTICA: COM BASE EM BUSCA Usam os resultados de

    busca pra detectar se uma notícia é falsa
  11. DETECÇÃO AUTOMÁTICA: COM BASE NO CONTEÚDO Tenta classificar com base

    no conteúdo da notícia. Exemplos de características mais comuns em fake news: •Usam mais a primeira pessoa •Apresentam julgamentos, não só fatos •Citações são mais longas •Tamanho de texto mais curto Fonte: https://medium.com/data-science-brigade/a-ci%C3%AAncia-da-detec%C3%A7%C3%A3o-de-fake- news-d4faef2281aa
  12. DETECÇÃO AUTOMÁTICA: COM BASE EM COMO SE ESPALHA Analisam a

    forma como uma notícia se espalha por redes sociais
  13. DETECÇÃO AUTOMÁTICA: COM BASE EM COMO SE ESPALHA Analisam a

    forma como uma notícia se espalha por redes sociais
  14. DETECÇÃO AUTOMÁTICA: COM BASE EM COMO SE ESPALHA Analisam a

    forma como uma notícia se espalha por redes sociais 93% de acurácia! Fonte: http://www.public.asu.edu/~liangwu1/WSDM18_TraceMiner.pdf
  15. COMO A DETECÇÃO AUTOMÁTICA PODE AJUDAR? •Por jornalistas para agilizar

    o fact checking •Por pessoas comuns para fazer seu próprio fact checking •Em plataformas de anúncios para cortar o financiamento de sites falsos •Em redes sociais para despriorizar fake news no feed •Controversia: censura?
  16. CHEQUE OS FATOS VOCÊ MESMO Antes de compartilhar qualquer coisa,

    faça uma busca rápida no Google, vale a pena, procure fontes, use ferramentas que podem te ajudar.
  17. VOCÊ PODE VOLTAR AO PASSADO Fonte: https://www.nytimes.com/2018/03/07/technology/two-months-news-newspapers.html “Not only had

    I spent less time with the story than if I had followed along as it unfolded online, I was better informed, too. Because I had avoided the innocent mistakes — and the more malicious misdirection”