{"id":6612,"date":"2018-06-21T12:14:40","date_gmt":"2018-06-21T15:14:40","guid":{"rendered":"http:\/\/br.newsroom.fb.com\/?p=6612"},"modified":"2021-06-17T10:10:21","modified_gmt":"2021-06-17T13:10:21","slug":"ampliando-nossos-esforcos-para-combater-noticias-falsas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2018\/06\/ampliando-nossos-esforcos-para-combater-noticias-falsas\/","title":{"rendered":"Ampliando nossos esfor\u00e7os para combater not\u00edcias falsas"},"content":{"rendered":"<p><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-6613\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2018\/06\/false-news-1.png?resize=960%2C511\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"511\" \/><\/p>\n<p><i>Por Tessa Lyons<\/i><\/p>\n<p>Durante o \u00faltimo ano e meio, temos trabalhado com afinco para <a href=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/2018\/05\/questoes-complexas-qual-e-a-estrategia-do-facebook-para-combater-noticias-falsas\/\">combater not\u00edcias falsas<\/a> por meio de uma combina\u00e7\u00e3o de tecnologia e an\u00e1lise humana, incluindo a remo\u00e7\u00e3o de contas falsas, parcerias com ag\u00eancias de checagem de fatos e a promo\u00e7\u00e3o de iniciativas de <i>news literacy<\/i>. Esse esfor\u00e7o nunca terminar\u00e1 e ainda temos muito a fazer. Hoje estamos anunciando diversas atualiza\u00e7\u00f5es como parte deste trabalho:<\/p>\n<ul>\n<li>Expandindo nosso programa de verifica\u00e7\u00e3o de fatos para novos pa\u00edses<\/li>\n<li>Expandindo nosso teste para verificar o conte\u00fado de fotos e v\u00eddeos<\/li>\n<li>Aumentando o impacto da verifica\u00e7\u00e3o de fatos usando novas t\u00e9cnicas, incluindo a identifica\u00e7\u00e3o de conte\u00fados duplicados<\/li>\n<li>Tomando medidas contra P\u00e1ginas e dom\u00ednios que disseminam not\u00edcias falsas al\u00e9m de suas fronteiras<\/li>\n<li>Melhorando a mensura\u00e7\u00e3o do nosso trabalho e a transpar\u00eancia por meio de parcerias com acad\u00eamicos<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Expandindo nosso programa de verifica\u00e7\u00e3o de fatos para novos pa\u00edses.<\/b> Desde que <a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/help\/1952307158131536\">lan\u00e7amos o programa de verifica\u00e7\u00e3o de fatos<\/a>, j\u00e1 o expandimos para <a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/help\/publisher\/182222309230722\">14 pa\u00edses<\/a> e temos planos de lev\u00e1-lo para mais lugares at\u00e9 o fim do ano. Esses verificadores de fatos certificados e independentes classificam a precis\u00e3o das mat\u00e9rias no Facebook, ajudando-nos a reduzir a distribui\u00e7\u00e3o de hist\u00f3rias classificadas como falsas em uma m\u00e9dia de 80%.<\/p>\n<p><b>Expandindo nosso teste para verificar fotos e v\u00eddeos.<\/b> Um desafio na luta contra a desinforma\u00e7\u00e3o \u00e9 que ela se manifesta de formas diferentes dependendo dos tipos de conte\u00fado e pa\u00eds. Para enfrentar esse desafio, expandimos <a href=\"https:\/\/newsroom.fb.com\/news\/2018\/03\/hard-questions-election-security\/\">nosso teste<\/a> para verificar fotos e v\u00eddeos a quatro pa\u00edses. Isso inclui imagens que s\u00e3o manipuladas (por exemplo, um v\u00eddeo que \u00e9 editado para mostrar algo que realmente n\u00e3o aconteceu) ou retiradas do contexto (por exemplo, uma foto de uma trag\u00e9dia anterior associada a um conflito atual diferente).<\/p>\n<div class=\"fb-video\" data-allowfullscreen=\"true\" data-href=\"https:\/\/www.facebook.com\/facebook\/videos\/10157461137901729\/\" style=\"background-color: #fff; display: inline-block;\"><\/div>\n<p><b>Aumentando o impacto da verifica\u00e7\u00e3o de fatos usando novas t\u00e9cnicas.<\/b> Com mais de um bilh\u00e3o de conte\u00fados publicados todos os dias, sabemos que os verificadores de fatos n\u00e3o podem revisar cada hist\u00f3ria individualmente. Ent\u00e3o estamos procurando novas maneiras de identificar not\u00edcias falsas e agir em uma escala maior.<\/p>\n<ul>\n<li><i>Machine learning<\/i> nos ajuda a identificar conte\u00fados duplicados de not\u00edcias j\u00e1 contestadas. Por exemplo, um verificador de fatos na Fran\u00e7a marcou como falsa a alega\u00e7\u00e3o de que \u00e9 poss\u00edvel salvar uma pessoa sofrendo um derrame usando uma agulha para picar seus dedos e tirar sangue. Isso nos permitiu identificar mais de 20 dom\u00ednios e mais de 1.400 links espalhando essa mesma alega\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<li>Al\u00e9m disso, vamos come\u00e7ar a trabalhar com nossos parceiros de verifica\u00e7\u00e3o de fatos para usar a <i>Claim Review<\/i>,<i> <\/i>da <a href=\"https:\/\/schema.org\/\">Schema.org<\/a>, uma estrutura de c\u00f3digo aberto usada por v\u00e1rias empresas de tecnologia e organiza\u00e7\u00f5es de verifica\u00e7\u00e3o de fatos. Isso facilitar\u00e1 para os verificadores compartilhar avalia\u00e7\u00f5es com o Facebook e nos ajudar\u00e1 a responder mais rapidamente, especialmente em tempos de crises.<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Tomando medidas contra P\u00e1ginas e dom\u00ednios que disseminam not\u00edcias falsas al\u00e9m de suas fronteiras. <\/b>Historicamente, usamos classifica\u00e7\u00f5es de verificadores de fatos para identificar P\u00e1ginas e dom\u00ednios que compartilham repetidamente not\u00edcias falsas. Em seguida, agimos reduzindo sua distribui\u00e7\u00e3o e removendo sua capacidade de gerar receita. Para ajudar a conter a interfer\u00eancia estrangeira no discurso p\u00fablico, estamos come\u00e7ando a usar <i>machine learning<\/i> para ajudar a identificar e reduzir o alcance org\u00e2nico de P\u00e1ginas estrangeiras que provavelmente espalhar\u00e3o boatos com motiva\u00e7\u00e3o financeira para pessoas em outros pa\u00edses.<\/p>\n<p><b>Melhorando a mensura\u00e7\u00e3o do nosso trabalho e a transpar\u00eancia por meio de parcerias com acad\u00eamicos. <\/b>Em abril, anunciamos uma nova iniciativa para ajudar a fornecer pesquisas independentes sobre o papel das redes sociais nas elei\u00e7\u00f5es, assim como na democracia em geral. A comiss\u00e3o de pesquisa sobre elei\u00e7\u00f5es est\u00e1 no processo de contrata\u00e7\u00e3o de equipe e estabelecimento de procedimentos legais e organizacionais necess\u00e1rios para se tornar totalmente independente. Nas pr\u00f3ximas semanas, a comiss\u00e3o lan\u00e7ar\u00e1 um site e, em seguida, seu primeiro pedido de propostas de trabalho para medir o volume e os efeitos da desinforma\u00e7\u00e3o no Facebook.<\/p>\n<p>Atualmente, estamos trabalhando com a comiss\u00e3o para desenvolver conjuntos de dados com privacidade protegida que incluir\u00e3o uma amostra de links com os quais as pessoas se engajam no Facebook. Os acad\u00eamicos selecionados pela comiss\u00e3o poder\u00e3o estudar esses links para entender melhor os tipos de conte\u00fado que est\u00e3o sendo compartilhados no Facebook. Com o tempo, essa pesquisa validada externamente ajudar\u00e1 a acompanhar nosso progresso.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Por Tessa Lyons Durante o \u00faltimo ano e meio, temos trabalhado com afinco para combater not\u00edcias falsas por meio de uma combina\u00e7\u00e3o de tecnologia e an\u00e1lise humana, incluindo a remo\u00e7\u00e3o de contas falsas, parcerias com ag\u00eancias de checagem de fatos e a promo\u00e7\u00e3o de iniciativas de news literacy. Esse esfor\u00e7o nunca terminar\u00e1 e ainda temos muito a fazer. Hoje estamos anunciando diversas atualiza\u00e7\u00f5es como parte deste trabalho: Expandindo nosso programa de verifica\u00e7\u00e3o de fatos para novos pa\u00edses Expandindo nosso teste para verificar o conte\u00fado de fotos e v\u00eddeos Aumentando o impacto da verifica\u00e7\u00e3o de fatos usando novas t\u00e9cnicas, incluindo a identifica\u00e7\u00e3o de conte\u00fados duplicados Tomando medidas contra P\u00e1ginas e dom\u00ednios que disseminam not\u00edcias falsas al\u00e9m de suas fronteiras Melhorando a mensura\u00e7\u00e3o do nosso trabalho e a transpar\u00eancia por meio de parcerias com acad\u00eamicos Expandindo nosso programa de verifica\u00e7\u00e3o de fatos para novos pa\u00edses. Desde que lan\u00e7amos o programa de verifica\u00e7\u00e3o de fatos, j\u00e1 o expandimos para 14 pa\u00edses e temos planos de lev\u00e1-lo para mais lugares at\u00e9 o fim do ano. Esses verificadores de fatos certificados e independentes classificam a precis\u00e3o das mat\u00e9rias no Facebook, ajudando-nos a reduzir a distribui\u00e7\u00e3o de hist\u00f3rias classificadas como falsas em uma m\u00e9dia de 80%. Expandindo nosso teste para verificar fotos e v\u00eddeos. Um desafio na luta contra a desinforma\u00e7\u00e3o \u00e9 que ela se manifesta de formas diferentes dependendo dos tipos de conte\u00fado e pa\u00eds. Para enfrentar esse desafio, expandimos nosso teste para verificar fotos e v\u00eddeos a quatro pa\u00edses. Isso inclui imagens que s\u00e3o manipuladas (por exemplo, um v\u00eddeo que \u00e9 editado para mostrar algo que realmente n\u00e3o aconteceu) ou retiradas do contexto (por exemplo, uma foto de uma trag\u00e9dia anterior associada a um conflito atual diferente). Aumentando o impacto da verifica\u00e7\u00e3o de fatos usando novas t\u00e9cnicas. Com mais de um bilh\u00e3o de conte\u00fados publicados todos os dias, sabemos que os verificadores de fatos n\u00e3o podem revisar cada hist\u00f3ria individualmente. Ent\u00e3o estamos procurando novas maneiras de identificar not\u00edcias falsas e agir em uma escala maior. Machine learning nos ajuda a identificar conte\u00fados duplicados de not\u00edcias j\u00e1 contestadas. Por exemplo, um verificador de fatos na Fran\u00e7a marcou como falsa a alega\u00e7\u00e3o de que \u00e9 poss\u00edvel salvar uma pessoa sofrendo um derrame usando uma agulha para picar seus dedos e tirar sangue. Isso nos permitiu identificar mais de 20 dom\u00ednios e mais de 1.400 links espalhando essa mesma alega\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, vamos come\u00e7ar a trabalhar com nossos parceiros de verifica\u00e7\u00e3o de fatos para usar a Claim Review, da Schema.org, uma estrutura de c\u00f3digo aberto usada por v\u00e1rias empresas de tecnologia e organiza\u00e7\u00f5es de verifica\u00e7\u00e3o de fatos. Isso facilitar\u00e1 para os verificadores compartilhar avalia\u00e7\u00f5es com o Facebook e nos ajudar\u00e1 a responder mais rapidamente, especialmente em tempos de crises. Tomando medidas contra P\u00e1ginas e dom\u00ednios que disseminam not\u00edcias falsas al\u00e9m de suas fronteiras. Historicamente, usamos classifica\u00e7\u00f5es de verificadores de fatos para identificar P\u00e1ginas e dom\u00ednios que compartilham repetidamente not\u00edcias falsas. Em seguida, agimos reduzindo sua distribui\u00e7\u00e3o e removendo sua capacidade de gerar receita. Para ajudar a conter a interfer\u00eancia estrangeira no discurso p\u00fablico, estamos come\u00e7ando a usar machine learning para ajudar a identificar e reduzir o alcance org\u00e2nico de P\u00e1ginas estrangeiras que provavelmente espalhar\u00e3o boatos com motiva\u00e7\u00e3o financeira para pessoas em outros pa\u00edses. Melhorando a mensura\u00e7\u00e3o do nosso trabalho e a transpar\u00eancia por meio de parcerias com acad\u00eamicos. Em abril, anunciamos uma nova iniciativa para ajudar a fornecer pesquisas independentes sobre o papel das redes sociais nas elei\u00e7\u00f5es, assim como na democracia em geral. A comiss\u00e3o de pesquisa sobre elei\u00e7\u00f5es est\u00e1 no processo de contrata\u00e7\u00e3o de equipe e estabelecimento de procedimentos legais e organizacionais necess\u00e1rios para se tornar totalmente independente. Nas pr\u00f3ximas semanas, a comiss\u00e3o lan\u00e7ar\u00e1 um site e, em seguida, seu primeiro pedido de propostas de trabalho para medir o volume e os efeitos da desinforma\u00e7\u00e3o no Facebook. Atualmente, estamos trabalhando com a comiss\u00e3o para desenvolver conjuntos de dados com privacidade protegida que incluir\u00e3o uma amostra de links com os quais as pessoas se engajam no Facebook. 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Esses verificadores de fatos certificados e independentes classificam a precis\u00e3o das mat\u00e9rias no Facebook, ajudando-nos a reduzir a distribui\u00e7\u00e3o de hist\u00f3rias classificadas como falsas em uma m\u00e9dia de 80%. Expandindo nosso teste para verificar fotos e v\u00eddeos. Um desafio na luta contra a desinforma\u00e7\u00e3o \u00e9 que ela se manifesta de formas diferentes dependendo dos tipos de conte\u00fado e pa\u00eds. Para enfrentar esse desafio, expandimos nosso teste para verificar fotos e v\u00eddeos a quatro pa\u00edses. Isso inclui imagens que s\u00e3o manipuladas (por exemplo, um v\u00eddeo que \u00e9 editado para mostrar algo que realmente n\u00e3o aconteceu) ou retiradas do contexto (por exemplo, uma foto de uma trag\u00e9dia anterior associada a um conflito atual diferente). Aumentando o impacto da verifica\u00e7\u00e3o de fatos usando novas t\u00e9cnicas. Com mais de um bilh\u00e3o de conte\u00fados publicados todos os dias, sabemos que os verificadores de fatos n\u00e3o podem revisar cada hist\u00f3ria individualmente. Ent\u00e3o estamos procurando novas maneiras de identificar not\u00edcias falsas e agir em uma escala maior. Machine learning nos ajuda a identificar conte\u00fados duplicados de not\u00edcias j\u00e1 contestadas. Por exemplo, um verificador de fatos na Fran\u00e7a marcou como falsa a alega\u00e7\u00e3o de que \u00e9 poss\u00edvel salvar uma pessoa sofrendo um derrame usando uma agulha para picar seus dedos e tirar sangue. Isso nos permitiu identificar mais de 20 dom\u00ednios e mais de 1.400 links espalhando essa mesma alega\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, vamos come\u00e7ar a trabalhar com nossos parceiros de verifica\u00e7\u00e3o de fatos para usar a Claim Review, da Schema.org, uma estrutura de c\u00f3digo aberto usada por v\u00e1rias empresas de tecnologia e organiza\u00e7\u00f5es de verifica\u00e7\u00e3o de fatos. 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Esse esfor\u00e7o nunca terminar\u00e1 e ainda temos muito a fazer. Hoje estamos anunciando diversas atualiza\u00e7\u00f5es como parte deste trabalho: Expandindo nosso programa de verifica\u00e7\u00e3o de fatos para novos pa\u00edses Expandindo nosso teste para verificar o conte\u00fado de fotos e v\u00eddeos Aumentando o impacto da verifica\u00e7\u00e3o de fatos usando novas t\u00e9cnicas, incluindo a identifica\u00e7\u00e3o de conte\u00fados duplicados Tomando medidas contra P\u00e1ginas e dom\u00ednios que disseminam not\u00edcias falsas al\u00e9m de suas fronteiras Melhorando a mensura\u00e7\u00e3o do nosso trabalho e a transpar\u00eancia por meio de parcerias com acad\u00eamicos Expandindo nosso programa de verifica\u00e7\u00e3o de fatos para novos pa\u00edses. Desde que lan\u00e7amos o programa de verifica\u00e7\u00e3o de fatos, j\u00e1 o expandimos para 14 pa\u00edses e temos planos de lev\u00e1-lo para mais lugares at\u00e9 o fim do ano. Esses verificadores de fatos certificados e independentes classificam a precis\u00e3o das mat\u00e9rias no Facebook, ajudando-nos a reduzir a distribui\u00e7\u00e3o de hist\u00f3rias classificadas como falsas em uma m\u00e9dia de 80%. Expandindo nosso teste para verificar fotos e v\u00eddeos. Um desafio na luta contra a desinforma\u00e7\u00e3o \u00e9 que ela se manifesta de formas diferentes dependendo dos tipos de conte\u00fado e pa\u00eds. Para enfrentar esse desafio, expandimos nosso teste para verificar fotos e v\u00eddeos a quatro pa\u00edses. Isso inclui imagens que s\u00e3o manipuladas (por exemplo, um v\u00eddeo que \u00e9 editado para mostrar algo que realmente n\u00e3o aconteceu) ou retiradas do contexto (por exemplo, uma foto de uma trag\u00e9dia anterior associada a um conflito atual diferente). Aumentando o impacto da verifica\u00e7\u00e3o de fatos usando novas t\u00e9cnicas. Com mais de um bilh\u00e3o de conte\u00fados publicados todos os dias, sabemos que os verificadores de fatos n\u00e3o podem revisar cada hist\u00f3ria individualmente. Ent\u00e3o estamos procurando novas maneiras de identificar not\u00edcias falsas e agir em uma escala maior. Machine learning nos ajuda a identificar conte\u00fados duplicados de not\u00edcias j\u00e1 contestadas. Por exemplo, um verificador de fatos na Fran\u00e7a marcou como falsa a alega\u00e7\u00e3o de que \u00e9 poss\u00edvel salvar uma pessoa sofrendo um derrame usando uma agulha para picar seus dedos e tirar sangue. Isso nos permitiu identificar mais de 20 dom\u00ednios e mais de 1.400 links espalhando essa mesma alega\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, vamos come\u00e7ar a trabalhar com nossos parceiros de verifica\u00e7\u00e3o de fatos para usar a Claim Review, da Schema.org, uma estrutura de c\u00f3digo aberto usada por v\u00e1rias empresas de tecnologia e organiza\u00e7\u00f5es de verifica\u00e7\u00e3o de fatos. Isso facilitar\u00e1 para os verificadores compartilhar avalia\u00e7\u00f5es com o Facebook e nos ajudar\u00e1 a responder mais rapidamente, especialmente em tempos de crises. Tomando medidas contra P\u00e1ginas e dom\u00ednios que disseminam not\u00edcias falsas al\u00e9m de suas fronteiras. Historicamente, usamos classifica\u00e7\u00f5es de verificadores de fatos para identificar P\u00e1ginas e dom\u00ednios que compartilham repetidamente not\u00edcias falsas. Em seguida, agimos reduzindo sua distribui\u00e7\u00e3o e removendo sua capacidade de gerar receita. Para ajudar a conter a interfer\u00eancia estrangeira no discurso p\u00fablico, estamos come\u00e7ando a usar machine learning para ajudar a identificar e reduzir o alcance org\u00e2nico de P\u00e1ginas estrangeiras que provavelmente espalhar\u00e3o boatos com motiva\u00e7\u00e3o financeira para pessoas em outros pa\u00edses. Melhorando a mensura\u00e7\u00e3o do nosso trabalho e a transpar\u00eancia por meio de parcerias com acad\u00eamicos. Em abril, anunciamos uma nova iniciativa para ajudar a fornecer pesquisas independentes sobre o papel das redes sociais nas elei\u00e7\u00f5es, assim como na democracia em geral. A comiss\u00e3o de pesquisa sobre elei\u00e7\u00f5es est\u00e1 no processo de contrata\u00e7\u00e3o de equipe e estabelecimento de procedimentos legais e organizacionais necess\u00e1rios para se tornar totalmente independente. Nas pr\u00f3ximas semanas, a comiss\u00e3o lan\u00e7ar\u00e1 um site e, em seguida, seu primeiro pedido de propostas de trabalho para medir o volume e os efeitos da desinforma\u00e7\u00e3o no Facebook. Atualmente, estamos trabalhando com a comiss\u00e3o para desenvolver conjuntos de dados com privacidade protegida que incluir\u00e3o uma amostra de links com os quais as pessoas se engajam no Facebook. Os acad\u00eamicos selecionados pela comiss\u00e3o poder\u00e3o estudar esses links para entender melhor os tipos de conte\u00fado que est\u00e3o sendo compartilhados no Facebook. Com o tempo, essa pesquisa validada externamente ajudar\u00e1 a acompanhar nosso progresso.","og_url":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2018\/06\/ampliando-nossos-esforcos-para-combater-noticias-falsas\/","og_site_name":"Sobre a Meta","article_published_time":"2018-06-21T15:14:40+00:00","article_modified_time":"2021-06-17T13:10:21+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2018\/06\/false-news-1.png","type":"","width":"","height":""}],"author":"facebookbr","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Written by":"Meta","Est. reading time":"4 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2018\/06\/ampliando-nossos-esforcos-para-combater-noticias-falsas\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2018\/06\/ampliando-nossos-esforcos-para-combater-noticias-falsas\/"},"author":"Facebook company","headline":"Ampliando nossos esfor\u00e7os 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