Facebook pode fazer mais para combater a desinformação, diz fact-checker

A Full Fact, organização não governamental fundada em 2010 para responder ao problema da desinformação e desde janeiro uma das maiores parceiras do Facebook no combate às fake news, fez uma série de críticas à rede social, pedindo maior transparência em relação aos resultados do trabalho de fact-checking e a expansão do programa de checagem para suas outras plataformas, como o Instagram.

Esse é o primeiro relatório público de um fact-checker parceiro do Facebook, e nos dá uma visão útil de como esse processo está funcionando nos bastidores.

"O programa Third Fact Fact Checking precisa mudar, e nós fizemos recomendações específicas sobre como ele pode ser fortalecido", diz o relatório. Dez delas são específicas para rede social.

Segundo a organização, o Facebook precisa compartilhar mais dados com verificadores de fatos. Especialmente sobre como o conteúdo sinalizado como falso pelos usuários da rede social é encaminhado aos verificadores e compartilhado ao longo do tempo, para ver com que rapidez as informações marcadas como duvidosas estão sendo divulgadas.

Segundo a Full Fact existem hoje  nove classificações possíveis que os verificadores de fatos podem aplicar ao conteúdo sob o programa. Deles, apenas três (False, False Headline e Mixture) são usados ​​pelo Facebook para reduzir a distribuição de conteúdo.

À Reuters, Julia Bain, da equipe de parcerias do Facebook, disse que a rede social está evoluindo sua escala de classificação para dar conta de diferentes tipos de desinformação e trabalhando para melhorar o impacto do fact-checking, identificando conteúdo similar ou idêntico.

"Muitas das recomendações do relatório estão sendo ativamente perseguidas por nossas equipes", disse Bain em comunicado enviado para a agência de notícias.

Automação requer dados confiáveis
O fact-checking é um trabalho lento, cuidadoso e cada vez mais necessário em todo o mundo. Compreensivelmente, as empresas de internet estão à procura de tecnologias que possam identificar informações imprecisas na escala da Internet. O Facebook tem trabalhado em um método para sinalização de desinformação por ferramentas de Inteligência Artificial. "O programa Third Fact Fact Checking pode desempenhar um papel importante na geração de dados para tornar essas novas tecnologias possíveis", diz o relatório.  Mas para isso, os parceiros deveriam saber mais sobre o desenvolvimento das ferramentas, uma vez que o Machine Learning depende dos dados que ajudem os sistemas a aprender.

Na opinião da Full Fact, dificilmente o sistema de classificação existente ajudará no treinamento de sistemas de Machine Learning.

"As categorias são muito amplas", dizem. "Não é óbvio que o que torna um post sobre um assunto verdadeiro e outro sobre o mesmo assunto falso é algo que um computador possa aprender a partir dos dados que o programa está gerando", argumentam.

"É possível que o Facebook tenha informações que não conhecemos que faça com que confie que pode gerar um aprendizado de máquina eficaz sem efeitos secundários negativos. Por exemplo, eles podem estar usando dados sobre os atores por trás de mensagens ou grupos específicos de posts, bem como dados sobre o conteúdo do próprio post", explicam os autores do relatórios, que pedem maior transparência por parte do Facebook  também sobre o que a rede social vem fazendo para tornar essas ferramentas de aprendizado de máquina mais eficazes no combate à desinformação.