Processamento de Linguagem Natural (PLN) – Detecção de Narrativas e Fake News

Introdução

No mundo atual, marcado pela hiperconectividade e pela circulação massiva de informações em redes sociais, blogs, portais e aplicativos de mensagens, a detecção de narrativas manipulativas e fake news se tornou um dos grandes desafios tecnológicos e sociais. O Processamento de Linguagem Natural (PLN) oferece um caminho promissor para entender como mensagens são estruturadas, identificar padrões linguísticos que caracterizam manipulação e, assim, fortalecer a transparência e a confiabilidade da informação.

Objetivo do Projeto

Este projeto busca desenvolver modelos de PLN capazes de identificar narrativas manipulativas e fake news, com foco em aplicações práticas que beneficiem tanto empresas quanto cidadãos. A ideia é oferecer ferramentas que não apenas classifiquem informações como falsas ou verdadeiras, mas que também mapeiem narrativas, intenções e contextos, criando um ecossistema mais seguro e confiável para a tomada de decisão.

Por que esse projeto é importante?

• Fake news impactam diretamente a reputação de empresas, a confiança em instituições e até mesmo a estabilidade de mercados.

• Narrativas manipulativas podem influenciar eleições, consumo, relações sociais e estratégias de negócios.

• Ter mecanismos de análise automatizada amplia a capacidade de detecção preventiva, reduzindo riscos antes que crises se agravem.

Técnicas e Abordagens

• Modelos de classificação supervisionada: treinamento com bases rotuladas de fake news e notícias reais.

• Análise semântica e pragmática: compreensão de contextos, ironia e figuras de linguagem.

• Modelos pré-treinados (transformers): BERT, RoBERTa, GPT e variantes finetunadas para análise de desinformação.

• Detecção de narrativas: análise de cadeias de mensagens e propagação em redes sociais (graph-based NLP).

• Abordagens híbridas: combinação de PLN, análise de redes e técnicas estatísticas de verificação de fatos.

Abordagens Complementares

• Explainable AI (XAI): garantir transparência nos modelos, explicando por que uma informação foi considerada manipulativa.

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): integrar PLN com mecanismos de busca confiáveis para verificar informações em tempo real.

• Análise temporal: observar como narrativas evoluem ao longo do tempo e em diferentes canais.

Aplicações Práticas em Negócios

• Monitoramento de reputação corporativa: detectar boatos e ataques narrativos contra empresas.

• Gestão de riscos: antecipar crises relacionadas à desinformação.

• Compliance e governança: garantir que comunicações internas e externas estejam alinhadas a padrões éticos.

• Mídia e jornalismo: apoiar agências de checagem na validação de informações.

• Setor público: combate à desinformação em políticas públicas e campanhas sociais.

Próximos Passos

1. Revisão da literatura e levantamento de bases de dados confiáveis para treino de modelos.

2. Definição de métricas de qualidade (precisão, recall, F1-score) voltadas ao contexto narrativo.

3. Experimentação inicial com modelos pré-treinados adaptados ao português.

4. Integração com ferramentas de análise de redes sociais para rastrear a propagação de narrativas.

5. Documentação das descobertas e preparação para fases de experimentação prática.

Referências Iniciais

• Vaswani, A. et al. (2017). Attention is All You Need.

• Devlin, J. et al. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.

• Shu, K. et al. (2017). Fake News Detection on Social Media: A Data Mining Perspective.

• Ferrara, E. et al. (2020). Characterizing Social Media Manipulation in the COVID-19 Era.

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