Automatização no fact-checking:

pensando a prática de verificação a partir de agrupamentos semânticos de frases verificadas pelo Projeto Comprova

Authors

  • Taís Seibt Unisinos
  • Didier A. Vega-Oliveros Unicamp
  • Anderson Rocha Unicamp

Abstract

The paper promotes a theoretical reflection on the limits of the fact-checking practice in a disinformation context, both from the computational perspective and the journalistic principle of objectivity. The study analyzes 2031 original messages sent from users to the Comprova Project, a coalition of dozens of Brazilian media outlets, using machine learning techniques, text mining and complex network modeling. The computational model investigates linguistic patterns that can help in the development of automation tools to identify potentially misleading content on the web based on semantic groupings. The findings serve to problematize structural changes in journalism in a media ecosystem that requires multidisciplinary responses.

Author Biographies

Taís Seibt, Unisinos

Professora na Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos) e no MBA em Jornalismo de Dados do IDP, doutora em Comunicação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). É colaboradora da agência Fiquem Sabendo, especializada em Lei de Acesso à Informação, e criadora da Afonte Jornalismo de Dados, com atuação em jornalismo de dados, fact-checking e media literacy. Sua tese de doutorado “Jornalismo de Verificação como tipo ideal: a prática de fact-checking no Brasil” recebeu menção honrosa no Prêmio Capes de Teses 2020. 

Didier A. Vega-Oliveros, Unicamp

Pós-doutorando na Unicamp no laboratório de Inferência em Dados Complexos (RECOD) e pesquisador colaborador na Indiana University (IU) Bloomington, USA. Doutor e mestre em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo, campus de São Carlos (ICMC-USP). Possui experiência em Aprendizado de Máquina, Redes Complexas e aplicações Big Data para indústria e academia. 

Anderson Rocha, Unicamp

Professor associado do Instituto de Computação na Unicamp. É membro afiliado da Academia Brasileira de Ciências e da Academia Brasileira de Ciências Forenses. Devido à sua pesquisa de impacto, tem recebido reconhecimentos importantes ao longo dos anos como o Microsoft, Google e Tan Chi Tuan Faculty Fellowships. Suas áreas de interesse incluem Inteligência Artificial e Computação Forense. Suas pesquisas têm sido aplicadas em diferentes áreas, start-ups, governos e empresas multinacionais. É coordenador do laboratório de Inferência em Dados Complexos (RECOD) na Unicamp que conta com cinco outros professores e cerca de 60 pesquisadores entre alunos de graduação, mestrado, doutorado e pós-doutorado. 

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Published

2022-08-08

Issue

Vol. 24 No. 2 (2022): Maio/Agosto

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