Inteligência artificial rastreia teorias da conspiração sobre Covid-19

Algoritmo pode ajudar profissionais de saúde pública no combate à desinformação

Redação Publicado em 20/04/2021, às 10h36

Inteligência artificial é uma aliada contra teorias da conspiração sobre Covid-19 - Freepik

Um novo programa de aprendizado de máquina identifica com precisão teorias da conspiração relacionadas à Covid-19 nas mídias sociais e descreve como elas evoluíram ao longo do tempo. Trata-se de uma ferramenta que pode ajudar profissionais de saúde pública no combate à desinformação on-line .

"Muitos estudos de aprendizado de máquina relacionados à desinformação nas mídias sociais focam na identificação de diferentes tipos de teorias da conspiração", disse Courtney Shelley, pesquisadora de pós-doutorado no Grupo de Sistemas de Informação e Modelagem do Laboratório Nacional de Los Alamos e coautora do estudo que foi publicado na semana passada no Journal of Medical Internet Research . "Em vez disso, queríamos criar uma compreensão mais estruturada de como a desinformação muda à medida que se espalha. Como as pessoas tendem a acreditar na primeira mensagem que encontram, os profissionais de saúde pública poderiam monitorar quais teorias da conspiração estão ganhando força nas mídias sociais e criar campanhas com informações factuais  para o público a fim de a aceitação generalizada de falsidades."

Quatro temas da teoria da conspiração

O estudo, intitulado "Thought I'd Share First” ("Achei que eu compartilharia primeiro", em tradução livre), usou dados anônimos do Twitter disponíveis publicamente para caracterizar quatro temas da teoria da conspiração  da Covid-19 e contextualizar cada um durante os primeiros cinco meses da pandemia. Os quatro temas que o estudo examinou foram: as torres de transmissão 5G espalham o vírus; a Fundação Bill e Melinda Gates projetou ou tem outra intenção maliciosa relacionada  à Covid-19; o vírus foi criado por bioengenharia ou desenvolvido em laboratório; as vacinas  contra Covid-19,  então em desenvolvimento, seriam perigosas.

"Começamos com um conjunto de dados de aproximadamente 1,8 milhão de tweets que continham palavras-chave Covid-19 ou eram de contas do Twitter relacionadas à saúde", explicou Dax Gerts, um cientista  de computação também  do Grupo de Sistemas de Informação e Modelagem de Los Alamos e coautor do estudo. "A partir desse conjunto de dados, identificamos subconjuntos que combinavam com as quatro teorias da conspiração, usando filtragem de padrões, e rotulamos várias centenas de tweets em cada categoria de teoria da conspiração para construir conjuntos de treinamento."

Categorização dos tweets

Usando os dados coletados para cada uma das quatro teorias, a equipe construiu modelos de aprendizado de máquina supervisionado (“random forest”), ou inteligência artificial (IA), que categorizaram os tweets como desinformação sobre a Covid-19 ou não.

"Isso nos permitiu observar a maneira como as pessoas falam sobre essas teorias da conspiração nas redes sociais e observar as mudanças ao longo do tempo", prosseguiu Gerts.

O estudo mostrou que os tweets de desinformação contêm mais sentimentos negativos quando comparados aos tweets factuais e que as teorias da conspiração evoluem com o tempo, incorporando detalhes de teorias da conspiração não relacionadas, bem como eventos do mundo real.

Por exemplo, Bill Gates participou de um Reddit "Ask Me Anything" (“Pergunte-me qualquer coisa”, em tradução livre) em março de 2020, que destacou a pesquisa financiada por  ele para desenvolver tinta invisível injetável, que poderia ser usada para registrar vacinações.  Logo em seguida, houve um aumento na predominância de palavras associadas a teorias conspiratórias avessas à vacina, sugerindo que a vacina  contra a Covid-19  injetaria microchips em indivíduos para controle populacional.

A importância da IA para identificar teorias conspiratórias

O estudo descobriu que uma técnica de aprendizagem supervisionada pode ser usada para identificar automaticamente as teorias da conspiração, e que uma abordagem de aprendizagem não supervisionada (modelagem dinâmica de tópicos) pode ser usada para explorar as mudanças na importância das palavras entre os tópicos de cada teoria.

“É importante para as autoridades de saúde pública saber como as teorias da conspiração estão evoluindo e ganhando força com o tempo”, completou Shelley. “Do contrário, elas correm o risco de inadvertidamente divulgar teorias da conspiração que poderiam 'morrer na videira'. Portanto, saber como as teorias da conspiração estão mudando e talvez incorporar outras teorias ou eventos do mundo real é importante  para traçar estratégias de como combatê-las com campanhas de informação pública factuais. "

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