Pesquisa da USP recebe prêmio no XVII Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação

Estudo liderado pelo professor Luciano Antonio Diagiampietri recebe segundo lugar no principal evento nacional na área de Sistemas da Informação

[Imagem: Manfred Dworschak/IStock]

A pesquisa “Social bots detection in Brazilian presidential elections using neutral language processing” estuda o desenvolvimento de algoritmos e análise comparativa do desempenho de diversas abordagens automáticas para a detecção de prováveis bots — perfis que são totalmente ou parcialmente controlados por agentes de software — atuando no Twitter. O estudo se destacou por utilizar diferentes estratégias de processamento de linguagem natural (PLN) para extrair e utilizar informações das postagens dos usuários na tarefa de detecção.

“A ideia geral é utilizar aprendizado de máquina para tentar descobrir padrões de comportamento dos bots de forma a ser possível diferenciar novos perfis entre bots ou humanos”, conta o professor Luciano Diagiampietri em entrevista à AUN.

Em fevereiro de 2021, o trabalho foi inscrito no XVII Simpósio Brasileiro de Informação, na categoria de Trilha Principal — em que abrange artigos científicos que apresentam novas contribuições para pesquisa na área de Sistema de Informação. Em junho do mesmo ano, a pesquisa recebeu a premiação de segundo lugar na categoria.

“Esta premiação, em especial, tem muito significado, pois trata-se do principal evento brasileiro na área de Sistemas de Informação”, diz o professor.

A ideia da pesquisa veio no início de 2019, e o projeto se consolidou no final do mesmo ano com o início da produção de TCC pelos alunos de bacharelado em Sistemas de Informação da EACH-USP em 2020, autores do artigo. O grupo responsável, liderado por Diagiampietri, é composto por: Bianca Lima Santos, Gabriel Ferreira, Marcelo Torres do Ó e Rafael Rodrigues Braz.

A pesquisa aplicou cinco técnicas de PLN para extrair diferentes tipos de características do conteúdo das postagens dos usuários na rede social. Com o objetivo de analisar o impacto das características extraídas, foram testados cinco classificadores diferentes que, a partir delas, atingiram um desempenho bastante satisfatório na detecção dos bots.

Atualmente, com o fácil acesso e propagação da informação, a criação e divulgação de fake news tem se tornado cada vez mais constante. Neste contexto, bots sociais são utilizados para diversos fins, entre os nocivos estão: compartilhamento de notícias falsas, muitas vezes criadas para depreciar uma pessoa, ideia ou partido político; para promover artificialmente um assunto, por exemplo, o intenso compartilhamento de uma hashtag específica pode ser feito para destacar artificialmente uma pessoa ou um partido; publicação de mensagens de ódio ou menosprezo em resposta às postagens que estejam defendendo uma ideia, pessoa ou partido. Os bots sociais podem influenciar significativamente os resultados de uma eleição, atacando assim a democracia.

“Centenas de milhões de pessoas utilizam diariamente aplicativos de mensagens e redes sociais online para se entreterem, se informarem e produzirem ou compartilharem informações. Ao passo que isto pode ser extremamente benéfico, temos vivenciado também diversos efeitos negativos”, diz o pesquisador. “Há muitas pessoas cada vez mais fechadas em suas bolhas ideológicas e uma quantidade imensa de notícias falsas é compartilhada diariamente”, completa.

Apesar de não ser o foco específico do trabalho investigar exatamente qual o objetivo da atuação dos bots que foram identificados, Diagiampietri reforça que é muito importante que a população permaneça bastante alerta sobre a existências e atuação desses robôs nas redes sociais e que tome muito cuidado com as mensagens e notícias que recebe, pois podem ser algum tipo de golpe ou uma notícia falsa.

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