A ferramenta de IA desenvolvida pelo estudante e seu orientador, o professor Diogo Mattos, foi capaz de atingir uma impressionante precisão de 94% na diferenciação entre fatos reais e fake news. Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a tecnologia conseguiu acertar em 94 casos se a informação era verdadeira ou falsa. Para alcançar esse resultado, mais de 30 mil mensagens publicadas na rede social X foram avaliadas.
Segundo Rodrigues, foram testadas três metodologias, sendo que duas obtiveram maior sucesso. Ele explica que a primeira abordagem consistiu em alimentar um algoritmo com notícias verdadeiras para treiná-lo a reconhecê-las, enquanto as que não se encaixavam eram classificadas como fake news. Já a segunda metodologia utilizou uma análise estatística da frequência de palavras e combinações de palavras presentes nas fake news para identificar padrões.
Os resultados desse estudo são extremamente promissores, podendo se transformar em ferramentas úteis para os usuários da internet detectarem sinais de fake news e, assim, agirem com mais cautela em relação às informações recebidas. Rodrigues sugere que a ferramenta possa ser transformada em um plugin compatível com algumas redes sociais, que alertaria os usuários sobre a possibilidade de uma notícia ser falsa com base em parâmetros como erros de português.
Portanto, a pesquisa realizada na UFF representa um avanço importante no combate à desinformação nas redes sociais, oferecendo uma alternativa eficaz para identificar e combater as fake news que circulam na internet.
