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21/08/2018 15:32 Estadão Conteúdo

Facebook cria sistema que dá notas para credibilidade de usuários

O Facebook começou a dar uma "nota de reputação" a seus usuários, medindo o nível de credibilidade que cada pessoa merece, em uma escala que vai de zero a um. Nunca revelado antes, o sistema tem sido desenvolvido pela rede social no último ano e mostra como a empresa tem evoluído suas ferramentas, incluindo a confiança de cada conta, para lutar contra atores maliciosos em sua plataforma.

Segundo Tessa Lyons, gerente de produto encarregada de lutar contra a desinformação, o sistema começou a ser desenvolvido como parte do esforço da empresa para lutar contra a disseminação de notícias falsas. É uma sofisticação de um método usado há muito por empresas de tecnologia, que têm confiado em avisos de seus usuários sobre conteúdo problemático, perigoso ou malicioso para removê-lo de suas plataformas.

"Não é incomum que algumas pessoas nos digam que algo é falso só porque discordam com sua premissa ou que estejam tentando especificamente atingir um jornal ou veículo de imprensa", disse Lyons. De acordo com a executiva, porém, a nota de cada usuário não é um indicador absoluto da credibilidade de cada usuário. Para ela, o valor é uma das milhares de medidas que a rede social têm utilizado para entender riscos - a empresa também está monitorando qual usuários tem uma propensão a marcar conteúdo de outros como "problemático" ou quais publicações, como jornais ou emissoras de TV, são consideradas confiáveis pelas pessoas. Também não está claro quais são os outros critérios que a rede usa para determinar a nota de alguém, se todos os usuários têm essa nota e de que jeito essas notas são utilizadas.

De qualquer forma, os testes de reputação são uma resposta do Vale do Silício a inúmeros problemas - da interferência russa nas eleições às notícias falsas, passando por pessoas que se aproveitam das brechas nas regras das empresas. Mais que isso: são uma resposta movida por algoritmos para remover ameaças. Hoje, o Twitter, por exemplo, mede o comportamento de contas na rede de um usuário para saber se o tweet daquela conta específica deve ser incentivado a se espalhar pela rede, via algoritmo.

Por outro lado, esses sistemas de credibilidade tem um funcionamento opaco e as empresas estão "cheias de dedos" para explicar como operam - parte da ressalva, porém, vem justamente do fato de que, ao abrirem a caixa-preta, poderão dar mais recursos para os agentes mal-intencionados. No entanto, não são poucos os pedidos por transparência.

"Não saber como (o Facebook) nos julga é desconfortável", diz Claire Wardle, diretora do First Draft, um laboratório de pesquisas da Universidade de Harvard que tem estudado o impacto da desinformação e é parceiro do Facebook na área de checagem de notícias. "A ironia é que eles não podem nos dizer como fazem isso, porque, se fizerem, os algoritmos saberão que estão sendo enganados."

Algoritmos. As empresas de tecnologia têm um longo histórico de uso de algoritmos para fazer previsões sobre pessoas - incluindo se existe a probabilidade de comprarem um produto ou de estarem utilizando uma identidade falsa. Mas, conforme a desinformação se prolifera, as empresas estão fazendo escolhas cada vez mais sofisticadas sobre quem deve ser digno de confiança.

Em 2015, o Facebook deu aos usuários a habilidade de relatar se acreditam que uma publicação é falsa. Um menu no canto direito superior de cada post no Facebook deixa que qualquer pessoa avise se um conteúdo é pornográfico, violento, tenta vender algo de forma ilícita, contém discurso de ódio ou é uma notícia falsa. Lyons, em entrevista ao Washington Post, disse que percebeu cedo que muita gente que estava marcando publicações como falsas apenas porque não concordavam com seu conteúdo.

No entanto, como o Facebook, envia posts marcados como falsos para agências de checagem independentes, ela disse que era importante construir sistemas que conseguissem saber, de forma assertiva, se as publicações poderiam ser mesmo falsos, para melhorar a eficiência dos parceiros. Foi isso que levou sua equipe a desenvolver um sistema que pode medir se um usuário que marca um post como falso é digno de confiança.

"Um sinal que usamos é como as pessoas interagem com artigos", disse ela. "Por exemplo, se alguém nos deu o feedback de que um artigo era falso e ele foi confirmado como falso por um checador de notícias, então poderemos prever que aquela pessoa consegue saber melhor o que é falso do que alguém que marca muitos posts como falsos, mas que, de fato, são verdadeiros." Sendo assim, a nota de reputação é apenas um sinal entre muitos que a empresa coloca em seus algoritmos.

"Gosto de brincar que se as pessoas marcassem apenas coisas que são realmente falsas, meu trabalho seria muito fácil", disse ela, durante a entrevista. "As pessoas normalmente reportam coisas com as quais discordam." Ela, no entanto, se negou, a dizer quais outros sinais são usados pela empresa para determinar confiabilidade, citando preocupações para não dar dicas a agentes maliciosos. / TRADUÇÃO DE BRUNO CAPELAS


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Jose Lucio Junqueira Caldas
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