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Palestrantes do ISOJ expõem ‘fake news’ e destacam ferramentas e práticas para aprimorar os fluxos de informação precisa




Por Leah Scarpelli

Jennifer Preston, ex-editora de mídias sociais do The New York Times e vice-presidente de jornalismo da Knight Foundation, apresentou o painel da ISOJ sobre confiança, ressaltando o compromisso da fundação em encontrar formas de combater a desinformação na esfera do jornalismo.

Painel sobre fake news e confiança no ISOJ 2018: Jennifer Preston, Cameron Hickey, Lisa Fazio, Frédéric Filloux, Darryl Holliday e Joan Donovan (Foto: Mary Kang)

Preston observou em 13 de abril que uma pesquisa recente da Gallup demonstra quão profunda é a divisão partidária quando se trata de confiar no jornalismo.

Um dos projetos recentes da Knight Foundation para melhorar a qualidade das informações precisas foi o Prototype Fund Challenge. Mais de 800 pessoas responderam com ideias para lidar com questões sérias em relação à confiança no jornalismo, e na sexta-feira à tarde, cinco dos vencedores do Prototype Challenge destacaram suas ideias.

Antes de os vencedores falarem, no entanto, Preston apresentou Joan Donovan, pesquisadora-chefe da Data & Society. Donovan expôs como a mídia frequentemente é manipulada, mas também como as pessoas estão usando a mídia para manipular indivíduos e grupos.

Especialmente em tempos de notícias urgentes e crises, disse Donovan, há pouca informação. Jornalistas e indivíduos, assim como a polícia, estão frequentemente lutando para encontrar formas diferentes de evidências do que realmente aconteceu. Durante esse momento de pouca informação e alto interesse público, dentro de quatro a oito horas do evento, se os trolls forem bem-sucedidos, alguém acaba reportando a informação errada.

"Como, se tentássemos consertar isso, e quais são os desafios?", perguntou Donovan.

Ela então delineou as táticas que trolls podem usar para espalhar informações erradas. O hacking de fontes é onde os grupos se coordenam para fornecer informações falsas a jornalistas em tempos de crise. Por exemplo, um documento falso no Twitter alegou que a representante da Califórnia, Maxine Waters, pediu a um banco que fizesse uma doação de US$ 1 milhão para sua campanha em troca de sua promessa de trazer refugiados e, assim, novas hipotecas para o banco. Houve esforços para desmascarar o documento falsificado, mas ele ainda continua tendo impacto.

A mesma tática foi usada durante a recente eleição presidencial francesa, onde informações sobre o presidente Emmanuel Macron foram divulgadas, sugerindo que ele tinha uma conta bancária oculta no Caribe.

Outra tática é a apropriação de palavras-chave, em que os trolls esperam para hackear mídias sociais, centrando sua desinformação em uma palavra-chave. O site “Blacktivist” e a página do Facebook “Black Matters” são dois exemplos desse método de espalhar desinformação.

O desafio, disse Donavan, é que “não há uma maneira real de verificar quem está administrando essas páginas. O material de origem é muito mais difícil de ser examinado porque os trolls estão repetindo as mesmas táticas. Eles tratam isso como um jogo ”.

Ou, se um jornalista cobre a desinformação que foi criada, os trolls pegam essas histórias, compilam-nas e as tratam como troféus. Os trolls estão "tentando desestabilizar toda a instituição do jornalismo".

O que precisamos agora, disse Donovan, é um movimento de mídia em que os jornalistas estão melhor equipados para lidar com os trolls e criar um contexto no qual eles e os colegas jornalistas possam apoiar uns aos outros e evitar que histórias de desinformação aconteçam.

Os vencedores do Prototype Fund Challenge projetaram maneiras de fornecer informações mais precisas no jornalismo. Frédéric Filloux, criador do Deepnews.ai, falou sobre um algoritmo de aprendizado de máquina que ele projetou para melhor filtrar notícias falsas e identificar jornalismo de qualidade. Filloux explicou que a internet é essencialmente como um lixão - 100 milhões de links são criados por dia, metade dos quais em inglês.

"Se verificarmos as histórias manualmente, é como tentar purificar a água do rio Ganges um copo de cada vez", explicou Filloux.

Em vez disso, Deepnews.ai apresenta histórias para as pessoas para pontuação, e em seguida usa essas pontuações para avaliar a qualidade das notícias nessas histórias. Essa interface de pontuação humana faz perguntas ao leitor como: Que tipo de história é essa? Qual é o seu rigor, equilíbrio e justiça? Qual é a sua vida útil ou relevância?

"Uma parte importante do processo é o fator humano", disse Filloux.

Outra maneira pela qual Deepnews.ai tenta encontrar melhores histórias de qualidade é através de um modelo de aprendizado profundo, onde entre 10 milhões de artigos de todos os tipos de notícias, padrões ocultos de qualidade editorial são detectados e avaliados. Até agora, a DeepNews.ai teve uma precisão de 90% entre a qualidade das notícias detectadas por algoritmos e por meios humanos.

Lisa Fazio falou em seguida sobre o valor da pesquisa em ciências sociais para erradicar a desinformação no jornalismo. Ela ajudou a projetar o CrossCheck, uma colaboração online que ocorreu em torno das eleições presidenciais francesas de 2017, que produziu verificações de fatos entre várias organizações, criou desmentidos de desinformações e os publicou online.

Pesquisadores então estudaram a resposta do leitor a histórias falsas nos Estados Unidos e na França. Dez rumores foram apresentados, pré-avaliados pelos leitores sobre quão precisos eles sentiam que eram as declarações. Os leitores então leram um dos desmentidos, reclassificaram a história e responderam a perguntas relacionadas à história.

A pesquisa descobriu que "todo mundo começa no meio", explicou Fazio, em uma escala de zero a 10 de precisão da história. O nível de precisão nominal diminui depois que os leitores leem o desmentido, embora a precisão seja menor entre os leitores franceses do que os americanos. Além disso, os pesquisadores descobriram que não havia evidências do “efeito de culatra” - ou da forma como os desmentidos são apresentados levarem as pessoas a se tornarem mais arraigadas em seus pontos de vista. Uma semana depois das avaliações iniciais, os leitores nos Estados Unidos ainda se lembravam de que os rumores eram falsos.

No entanto, a memória de detalhes específicos entre os leitores não foi tão boa assim. Eles responderam cerca de metade a dois terços corretamente, talvez sinalizando uma leitura menos cuidadosa da história.

Fazio chegou a dizer que uma manchete feita como pergunta e o número de logotipos próximos à matéria online não causaram diferença significativa nas classificações de credibilidade dos leitores.

Darryl Holliday falou sobre seus esforços como cofundador do City Bureau em Chicago. Ele apresentou várias maneiras pelas quais a organização está tentando melhorar a confiança no jornalismo, mas destacou o Programa de Documentação, em que a Secretaria Municipal está pagando e treinando cidadãos para documentar reuniões públicas em toda a cidade.

Atualmente, 330 documentadores de toda a cidade, de várias idades e raças, procuram resolver questões cívicas mais amplas, disse Holliday. "Quem toma decisões para Chicago e como sabemos onde e quando essas decisões estão sendo tomadas?"

Holliday explicou que as reuniões públicas são espaços importantes para a democracia, onde qualquer morador pode participar e responsabilizar os líderes da cidade. E, com mais de 20 sites diferentes relacionados a onde essas decisões estão sendo tomadas, é difícil para um residente obter informações básicas sobre onde e quando as reuniões públicas estão sendo realizadas.

Holliday continuou dizendo que o City Bureau envia os documentadores para essas reuniões e os "raspadores" então colocam essas informações em um único calendário. City Bureau ainda está tentando descobrir que tipo de documentação das reuniões públicas acabará adotando, como twittar ao vivo, gravações de áudio ou notas de reuniões. Mas ele explicou: "Queremos um documentador em cada reunião em Chicago".

Nesta era de notícias locais muitas vezes sendo destruídas por cortes de pessoal, a cobertura das reuniões locais é a primeira a ser elimindada. Holliday terminou dizendo que este projeto começou no sul e no oeste de Chicago, mas há planos para começar em Detroit e Carolina do Norte, e City Bureau quer adicionar mais cidades.

Finalmente, Cameron Hickey, produtor do PBS NewsHour, explicou seu desenvolvimento do Newstracker.org. Hickey começou dizendo que após a eleição presidencial dos EUA em 2016, ele começou a investigar desinformação nas mídias sociais, adotando uma abordagem mais orientada por dados.

"O desafio é como um jogo de Whac-A-Mole", disse Hickey. "Independentemente de quem está criando desinformação, todos estão tentando evitar a detecção."

Hickey também decidiu que precisamos de um termo melhor do que “notícias falsas” para descrever essa desinformação. Ele usa “junk news”, que inclui clickbait, ou qualquer coisa falsa, hiper partidária, enganosa, plagiada ou, potencialmente, satírica.

Os objetivos do Newstracker são identificar fontes de notícias que criam desinformação e rastrear e coletar esse conteúdo, tanto entre sites de notícias quanto informações compartilhadas nas mídias sociais. A forma como sua organização faz isso é através de um algoritmo e até agora, a Newstracker descobriu que novos domínios de “junk news” estão sendo criados constantemente - mais de 80 por mês. O Newstracker coletou 4.000 até o momento. Além disso, os memes podem ser uma fonte de desinformação. O Newstracker identificou mais de 90.000 desde o começo deste ano.

O painel terminou com várias perguntas dos participantes, incluindo uma sobre o potencial dos algoritmos para censurar grupos que já estão marginalizados. A moderadora do painel, Jennifer Preston, explicou que não há informações suficientes para os jornalistas sobre inteligência artificial e que o Centro Knight também está financiando tentativas de abordar questões sobre Inteligência Artificial.








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