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Kelley Cristine Gonçalves Dias Gasque – Professora da Faculdade de Ciência da Informação / Universidade de Brasília
Janaina Fialho – Professora do Departamento de Ciência da Informação / Universidade Federal de Sergipe

 

Nos últimos anos, deparamo-nos com um conceito muito abordado no nosso cotidiano: fake news, traduzido por notícias falsas. Pode-se compreender o conceito como a fabricação de notícias falsas, que imitam o conteúdo da mídia na forma, mas não no processo ou na intenção da organização. Estas notícias objetivam criar tumultos e gerar imprecisão na compreensão da informação. O fenômeno ainda requer muitas pesquisas, mas a literatura mostra que a evolução dos métodos automatizados de detecção de fraudes pode ser aliado poderoso no combate às fraudes, desde que a sociedade se conscientize da necessidade de uma mudança na forma de pensar, aprender e agir.
Um artigo publicado, em 2015, por pesquisadores da University of Western Ontario, no Canadá, sobre métodos de detecção automática mostra dois tipos de abordagens para lidar com as notícias falsas, quais sejam, as linguísticas e as baseadas em redes. No primeiro caso, o conteúdo das mensagens falsas é extraído e analisado para associar padrões de linguagem a fraude; e na segundo caso, as informações de rede, como metadados de mensagens ou consultas a redes estruturadas de conhecimento, podem ser aproveitadas para fornecer medidas de fraude agregadas. Os pesquisadores concluem o artigo afirmando que o uso da abordagem híbrida, isto é, a junção entre a linguística e a baseada em rede possibilita resultados de alta precisão em tarefas de classificação, dentro de domínios limitados.


Outro artigo mais recente publicado na revista Science (2018) sustenta sobre a necessidade de uma abordagem mais ampla, capaz de conter o fluxo e a influência de notícias falsas na sociedade. Tal abordagem deve abranger mudanças estruturais destinadas a evitar a exposição de indivíduos a notícias falsas, por meio do uso de ferramentas de detecção e também capacitá-los para avaliarem as notícias falsas que encontram. Neste contexto, surge o conceito de pós-verdade, o qual propõe que, em determinadas circunstâncias, emoções e crenças pessoais têm mais influência para moldar a opinião pública do que fatos objetivos

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O referido artigo mostra que a questão do julgamento humano é complexa, pois é necessário considerar os vários vieses que os indivíduos desenvolvem ao lidar com as novas informações. Indivíduos, em geral, só questionam a credibilidade de uma informação, quando elas se opõem as suas crenças. Além disso, é necessário considerar que as pessoas preferem informações que confirmem as crenças preexistentes (exposição seletiva) e diminuam as informações dissonantes, bem como estão
mais inclinadas a aceitar informações que lhes agradem (viés de desejabilidade). Além dos fatores citados, há muitos outros que podem influenciar na detecção das notícias falsas. Portanto, a abordagem proposta pelo artigo da Science de unir esforços humanos e ferramentas de automação pode propiciar diretrizes mais concretas de ação. O artigo ressalta ainda que esse esforço deve ter amplitude para criar um ecossistema de notícias e uma cultura que valorize e promova a verdade
Considerando a necessidade da criação desse ecossistema e corroborando a ideia de unir esforços da ciência da computação e também de outras áreas, é importante abordar o trabalho dos profissionais que podem atuar como mediadores no acesso à tecnologia, os quais podem contribuir significativamente para a mudança do status quo, tais como bibliotecários e cientistas da informação. Ambos se ocupam da tarefa de mediar o acesso das pessoas à informação, ajudando-as a usarem a informação de forma crítica e seletiva, dando credibilidade às fontes devidas.


Esse processo de aprendizagem, denominado letramento informacional, surgiu nos Estados Unidos a partir da década de 1970 com a preocupação de ajudar as pessoas a lidarem com o crescimento exponencial da informação, no entanto começou a ficar mais robusto a partir da década de 1990, com o surgimento de propostas de conteúdos de aprendizagem para serem trabalhados na educação formal, em serviço e continuada. O letramento informacional fundamenta-se em um novo paradigma de aprendizagem, em que se considera que saber buscar informação e usá-la eficaz e eficientemente para tomar decisões e resolver problemas é mais importante do que a simples memorização de conteúdos de maneira não compreensiva. O foco é na aprendizagem ativa e autônoma, em que os aprendizes desenvolvem competências para identificar e delimitar problemas; identificar canais e fontes confiáveis de informação; selecionar e avaliar informações de acordo com os objetivos; organizar e transformar a informação em conhecimento, e por fim , saber comunicar o conhecimento adquirido.


As competências citadas abrangem inúmeras habilidades e objetivos de aprendizagem, as quais precisam ser distribuídas e trabalhadas ao longo do currículo, preferencialmente por meio de abordagem de projetos. Tal processo deve ser iniciado na educação básica, por meio da intervenção orientada de bibliotecários nas escolas e bibliotecas bem estruturadas. O bibliotecário, juntamente com o professor, poderá trabalhar para desenvolver o letramento informacional junto às crianças. As pesquisas da área mostram que a implementação de programas de letramento informacional é fundamental para a formação de pessoas com autonomia para lidar com a informação, essencial na sociedade da aprendizagem, em que os pilares de desenvolvimento centram-se na grande produção de informação, no uso intensivo das tecnologias de comunicação e informação e no processo de aprendizagem permanente. Porém, esses conteúdos ainda não fazem parte, de forma organizada e sistêmica dos currículos brasileiros, o que traz graves problemas para a educação e a sociedade. Uma questão que precisa ser urgentemente abordada. Referências

BEZERRA, Arthur Coelho; CAPURRO, Rafael; SCHNEIDER, Marco. Regimes de verdade e poder: dos tempos modernos à era digital. Liinc em Revista, Rio de Janeiro, v. 13, n.2, p. 371-380, nov. 2017.

CONROY, N. J., RUBIN, V. L.; CHEN, Y. Automatic deception detection: Methods for finding fake news. Info. Sci. Tech., v. 52, n. 1-4, 2015. Disponível em: <https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/pra2.2015.145052010082>. Acesso em: 10 abr. 2018.

LAZER, David M. J. The science of fake news. Science 09, v. 359, mar. 2018, n. 6380, pp. 1094-1096.

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