Fareja fatos: o seu farejador de notícias falsas

Desenvolvemos, para combater as fake news, o aplicativo Fareja fatos. O app analisa a veracidade de notícias e tem como público alvo os idosos, proporcionando a estes maior acessibilidade e instrução.

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Nossa inspiração

A principal motivação do grupo para participar do evento foi buscar formas de contribuir para a mitigação dos efeitos adversos da pandemia do novo coronavírus. Diante dos 213 desafios propostos, decidimos desenvolver um detector de fake news, conforme proposto por vários ativadores. Na atual conjuntura, percebe-se um número alto de notícias, muitas vezes erradas, sendo divulgadas principalmente pelas redes sociais o que, infelizmente, contribui negativamente para vida de muitas pessoas. Considerando as características daqueles que mais disseminam fake news, tem-se que usuários acima dos 65 anos compartilham até sete vezes mais artigos de portais de notícias falsas do que o grupo etário mais jovem. Comparando a pandemia da COVID-19 com a gripe espanhola, a cólera, a peste negra e demais, é visto que uma das maiores vantagens atuais é a eficiência das nossas interações e comunicações uns com os outros, o que não era possível anteriormente. Graças a divulgação de medidas preventivas de saúde e de higienização foi possível diminuir, e muito, o número de óbitos que poderia ser esperado. Ao levar em consideração os séculos passados, conclui-se, portanto, que a divulgação de informações corretas pode salvar vidas. Com essas ideias em mente, é deveras importante a existência de um filtro para notícias falsas, denominadas fake news, pois estas acarretam em resultados antagônicos às true news.

O quê o projeto faz

O app Fareja fatos: (I) tem como funcionalidade principal a análise de informações, indicando a probabilidade da informação ser verdadeira. As informações devem estar no formato texto, na língua portuguesa e o app requer acesso à internet. (II) sugere notícias relacionadas à informação analisada a fim de que o usuário possa avaliar fatos relacionados e, assim, instiga a análise crítica e a formação da própria opinião. Dessa forma, respeita-se a autonomia do usuário e cria-se um contexto favorável à educação do mesmo, com vistas à diminuição da propagação de notícias falsas. (III) conta com o apoio de um tutor-personagem (denominado como Farejadog) para apresentar os resultados da análise, auxiliar no uso da ferramenta e interagir com o usuário tendo como foco proporcionar maior acessibilidade para o público-alvo da solução. (IV) se apresenta como um dos apps da lista de compartilhar informação e, se selecionado, encaminha o texto diretamente ao app para ser analisado. Desse modo, diminui a quantidade de ações necessárias para usar o app, facilitando o uso por pessoas idosas. (V) bot (robô) no app WhatsApp que ao receber o texto para ser analisado, devolve o resultado no próprio WhatsApp. Essa funcionalidade facilita o uso de quem possui internet limitada, mas com acesso ao WhatsApp.

Como fizemos

O aplicativo foi criado utilizando o framework Flutter com a linguagem Dart. Ele se comunica com a API enviando a amostra inserida pelo usuário através de requisições HTTP. A API foi criada em Python, usando o framework Flask para o gerenciamento das rotas. Ela processa a requisição e passa essa amostra por um classificador. A notícia enviada para classificação passa por um pré processamento que a transforma em uma matriz numérica esparsa segundo o algoritmo Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), que confere pesos às palavras dependendo da frequência em cada documento e no córpus inteiro. Os atributos extraídos do texto são então passados a um Voting Classifier composto por um algoritmo Random Forest e um Support Vector Machine, com pesos de votação iguais. Com isso a notícia pode ser classificada automaticamente como falsa ou verdadeira baseada na probabilidade calculada pelo classificador. Todos os algoritmos foram criados usando o pacote scikit-learn em Python. O córpus usado para treinar o algoritmo de classificação foi o Fake.Br, com 7200 notícias divididas igualmente entre verdadeiras e falsas. Em seguida são identificadas palavras chaves dentro da amostra e elas são usadas como parâmetro de busca por notícias relacionadas na API do Google News. Essa API retorna os links e títulos das matérias que são usados como entrada para um script que coleta a respectiva imagem. Esse link, imagem e título são retornados juntos ao resultado do classificador para o aplicativo que os exibe.

Dificuldades

Entre as dificuldades encontradas destacamos: a seleção do desafio, a hospedagem e configuração da API em um serviço de cloud seguro e acessível, a integração da aplicação com o WhatsApp, a definição do que seriam as fake news e as implicações legais de suas exibições, a expansão do córpus de notícias, a integração com um serviço agregador de notícias confiáveis, a criação de um mascote e slogan, e a definição da interface do app.

Realizações das quais nos orgulhamos

Nos orgulhamos do trabalho em equipe que foi eficaz, eficiente e harmonioso, apesar da equipe, formada majoritariamente por pessoas de diferentes áreas e que não se conheciam, ter atuado num curto espaço de tempo. Além disso, nós prezamos pela gestão participativa e organização dos processos do projeto. Por fim, o aplicativo produzido obteve boa performance nos testes iniciais e, portanto, tem grandes chances de se mostrar eficaz no combate à propagação de fake news.

O que aprendemos

Aprendemos que a realização de um projeto depende dos esforços e motivações coletivas e adequamo-nos a uma nova forma de produzir. Em tempos de pandemia, aderimos ao teletrabalho para conseguir concluir o desafio e atender ao curto prazo de tempo.

Próximos passos para o "Fareja Fatos"

Planejar estratégias de marketing para o público-alvo; atrair investidores; criar meios para o sustento financeiro do app, mantendo a gratuidade para os usuários; criação de funcionalidades para maior acessibilidade do público idoso; expandir os formatos de informações aceitos para análise, como formato imagem e áudio; expandir a base de dados de treino, incluindo uma quantidade maior de notícias relacionadas ao COVID-19; Adotar serviços completos de host para o backend e da API que faz a ligação com o WhatsApp a fim de aprimorar o desempenho e segurança do aplicativo;

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