<?xml version="1.0"?>
<oembed><version>1.0</version><provider_name>Sobre a Meta</provider_name><provider_url>https://about.fb.com/br</provider_url><author_name>Meta</author_name><author_url>https://about.fb.com/br</author_url><title>Expandindo a verifica&#xE7;&#xE3;o de fatos para fotos e v&#xED;deos | Sobre a Meta</title><type>rich</type><width>600</width><height>338</height><html>&lt;blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="LQcM6QcowD"&gt;&lt;a href="https://about.fb.com/br/news/2018/09/inside-feed-fact-check-photos-videos/"&gt;Expandindo a verifica&#xE7;&#xE3;o de fatos para fotos e v&#xED;deos&lt;/a&gt;&lt;/blockquote&gt;&lt;iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://about.fb.com/br/news/2018/09/inside-feed-fact-check-photos-videos/embed/#?secret=LQcM6QcowD" width="600" height="338" title="&#x201C;Expandindo a verifica&#xE7;&#xE3;o de fatos para fotos e v&#xED;deos&#x201D; &#x2014; Sobre a Meta" data-secret="LQcM6QcowD" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"&gt;&lt;/iframe&gt;&lt;script type="text/javascript"&gt;
/* &lt;![CDATA[ */
/*! This file is auto-generated */
!function(d,l){"use strict";l.querySelector&amp;&amp;d.addEventListener&amp;&amp;"undefined"!=typeof URL&amp;&amp;(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&amp;&amp;!/[^a-zA-Z0-9]/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret="'+t.secret+'"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret="'+t.secret+'"]'),c=new RegExp("^https?:$","i"),i=0;i&lt;o.length;i++)o[i].style.display="none";for(i=0;i&lt;a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&amp;&amp;(s.removeAttribute("style"),"height"===t.message?(1e3&lt;(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r&lt;200&amp;&amp;(r=200),s.height=r):"link"===t.message&amp;&amp;(r=new URL(s.getAttribute("src")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&amp;&amp;n.host===r.host&amp;&amp;l.activeElement===s&amp;&amp;(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener("message",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener("DOMContentLoaded",function(){for(var e,t,s=l.querySelectorAll("iframe.wp-embedded-content"),r=0;r&lt;s.length;r++)(t=(e=s[r]).getAttribute("data-secret"))||(t=Math.random().toString(36).substring(2,12),e.src+="#?secret="+t,e.setAttribute("data-secret",t)),e.contentWindow.postMessage({message:"ready",secret:t},"*")},!1)))}(window,document);
//# sourceURL=https://about.fb.com/br/wp-includes/js/wp-embed.min.js
/* ]]&gt; */
&lt;/script&gt;
</html><description>Por Antonia Woodford, Gerente de Produtos Sabemos que as pessoas querem ver informa&#xE7;&#xF5;es precisas no Facebook, ent&#xE3;o, nos &#xFA;ltimos dois anos, tornamos a luta contra desinforma&#xE7;&#xE3;o uma prioridade. Um dos muitos passos que tomamos para reduzir a propaga&#xE7;&#xE3;o de not&#xED;cias falsas &#xE9; trabalhar com verificadores de fatos independentes para analisar e classificar a precis&#xE3;o de conte&#xFA;dos. At&#xE9; hoje, a maioria dos nossos parceiros de verifica&#xE7;&#xE3;o de fatos se concentrou na revis&#xE3;o de textos. No entanto, tamb&#xE9;m temos trabalhado ativamente para elaborar novas tecnologias e parcerias para que possamos lidar com outras formas de desinforma&#xE7;&#xE3;o. Hoje, estamos expandindo a verifica&#xE7;&#xE3;o de fatos para fotos e v&#xED;deos para todos os nossos 27 parceiros em 17 pa&#xED;ses ao redor do mundo (e regularmente novos parceiros de verifica&#xE7;&#xE3;o de fatos s&#xE3;o adicionados ao sistema). Isso nos ajudar&#xE1; a identificar e tomar medidas mais rapidamente contra mais tipos de desinforma&#xE7;&#xE3;o. Como isso funciona? Similar ao nosso trabalho para textos, constru&#xED;mos um modelo de machine learning que usa diversos sinais de engajamento, incluindo o feedback de pessoas no Facebook, para identificar algum conte&#xFA;do potencialmente falso. N&#xF3;s enviamos estas fotos e v&#xED;deos para os verificadores de fatos para revis&#xE3;o, ou eles mesmos podem encontrar tais imagens. Muitos de nossos parceiros de checagem de fatos independentes t&#xEA;m experi&#xEA;ncia e conhecimento em avaliar fotos e v&#xED;deos, e s&#xE3;o treinados em t&#xE9;cnicas de verifica&#xE7;&#xE3;o visual, como pesquisa de imagem reversa e an&#xE1;lise de metadados, como quando e onde uma foto ou v&#xED;deo foi feito. Os verificadores de fatos podem avaliar a verdade ou a falsidade de uma foto ou v&#xED;deo combinando essas habilidades com outras pr&#xE1;ticas jornal&#xED;sticas, como o uso de pesquisas de especialistas, acad&#xEA;micos ou autoridades. &#xC0; medida que recebemos mais avalia&#xE7;&#xF5;es de verificadores de fatos de fotos e v&#xED;deos, poderemos melhorar a precis&#xE3;o do modelo de machine learning. Tamb&#xE9;m estamos continuamente investindo em outras tecnologias para melhor reconhecer um conte&#xFA;do falso ou enganoso. Por exemplo, usamos o reconhecimento &#xF3;ptico de caracteres (OCR, na sigla em ingl&#xEA;s) para extrair o texto de imagens e compar&#xE1;-lo a manchetes de artigos dos verificadores de fato. Tamb&#xE9;m estamos trabalhando em novas formas de detectar se uma foto ou v&#xED;deo foi manipulado. Essas tecnologias nos ajudar&#xE3;o a identificar fotos e v&#xED;deos potencialmente mais enganosos para que sejam enviados aos verificadores de fatos para revis&#xE3;o manual. Saiba mais sobre como abordamos este trabalho em uma entrevista com Tessa Lyons, gerente de Produto do News Feed, com a transcri&#xE7;&#xE3;o de perguntas e respostas abaixo. Como categorizamos fotos e v&#xED;deos falsos? Com base em v&#xE1;rios meses de pesquisa e testes com v&#xE1;rios parceiros desde mar&#xE7;o, sabemos que a desinforma&#xE7;&#xE3;o em fotos e v&#xED;deos geralmente acontece de tr&#xEA;s formas: (1) Manipula&#xE7;&#xE3;o ou Fabrica&#xE7;&#xE3;o, (2) Fora do Contexto, e (3) Informa&#xE7;&#xF5;es em texto ou &#xE1;udio associados &#xE0; imagem. Esses s&#xE3;o os tipos de fotos e v&#xED;deos falsos que vemos no Facebook e esperamos reduzir sua distribui&#xE7;&#xE3;o com a expans&#xE3;o da verifica&#xE7;&#xE3;o de fatos para imagens. (Veja mais detalhes em exemplos a partir de artigos dos verificadores de fatos: Animal Politico, AFP, France 24, e Boom Live) O que h&#xE1; de diferente em fotos e v&#xED;deos? As pessoas compartilham milh&#xF5;es de fotos e v&#xED;deos no Facebook todos os dias. Sabemos que esse tipo de compartilhamento &#xE9; particularmente atrativo porque &#xE9; visual. Por&#xE9;m, isso tamb&#xE9;m cria uma oportunidade f&#xE1;cil para manipula&#xE7;&#xE3;o por pessoas mal intencionadas. Com base em pesquisas com pessoas de todo o mundo, sabemos que as not&#xED;cias falsas se espalham de muitas formas diferentes, variando de pa&#xED;s para pa&#xED;s. Por exemplo, nos Estados Unidos, as pessoas dizem que veem mais informa&#xE7;&#xF5;es erradas em textos, enquanto na Indon&#xE9;sia as pessoas dizem que veem mais fotos enganosas. No entanto, essas categorias n&#xE3;o s&#xE3;o distintas. O mesmo boato pode existir em muitos tipos diferentes de conte&#xFA;do, demonstrando a import&#xE2;ncia de criar defesas contra a desinforma&#xE7;&#xE3;o em textos e tamb&#xE9;m em fotos e v&#xED;deos. Qual &#xE9; o pr&#xF3;ximo passo? Sabemos que combater not&#xED;cias falsas &#xE9; um compromisso de longo prazo, j&#xE1; que as t&#xE1;ticas usadas por pessoas mal intencionadas est&#xE3;o sempre mudando. Ao mesmo tempo em que atuamos no curto prazo, continuamos a investir em mais tecnologia e parcerias para que possamos nos manter &#xE0; frente de novos tipos de desinforma&#xE7;&#xE3;o no futuro. Saiba mais sobre nossa luta contra a desinforma&#xE7;&#xE3;o no v&#xED;deo Facing Facts.</description><thumbnail_url>https://about.fb.com/br/wp-content/uploads/sites/11/2018/09/header-newsroom_1778x1000px-32x.png</thumbnail_url></oembed>
