Os investigadores envolvidos no projeto científico, designado "Stop PropagHate", recolheram durante uma semana de janeiro "milhares de notícias e largas dezenas de milhares de comentários da rede social Twitter e de várias plataformas associados às notícias recolhidas em Portugal, Reino Unido, Brasil e EUA", avançou à Lusa o coordenador do projeto, Sérgio Nunes.

Segundo aquele especialista, para desenvolver o algoritmo em causa a equipa está a extrair características das notícias e a estudar a forma como influenciam a existência de comentários com discurso de ódio.

"Vamos estudar as características que podem ser extraídas de forma automática, ou seja, que não requerem uma análise humana, designadamente o órgão de comunicação social em que a notícia é publicada, a categoria da notícia na publicação, o autor da notícia, tema(s) da notícia, pessoas e locais mencionados, palavras e sequências de palavras utilizadas no texto, número e diversidade de adjetivos utilizados na notícia e a hora de publicação", explicou Sérgio Nunes.

No caso de Portugal, a recolha de notícias coincidiu com entrevistas feitas a Mário Machado, neonazi várias vezes condenado por crimes incluindo de cariz racista, que participou numa conversa sobre o tema "Precisamos de um novo Salazar?", e no caso do Brasil a recolha de notícias para a investigação esteve relacionada com a eleição do novo presidente, Jair Bolsonaro.

Já no Reino Unido o tema escolhido foi o 'Brexit', enquanto nos EUA foi o 'shutdown' (paralisação parcial do governo) e a questão associada ao muro na fronteira mexicana.

O projeto tem um módulo focado na "deteção automática de discurso de ódio em texto" e um outro módulo focalizado na "deteção de notícias que podem resultar num aumento de discurso de ódio" e em "reações com discurso de ódio associado", refere o investigador da Universidade do Porto, numa entrevista no âmbito dum trabalho preparatório sobre 'fake news', tema de uma conferência, a realizar em 21 de fevereiro, em Lisboa, e organizada pelas duas agências noticiosas de Portugal e Espanha, Lusa e Efe, com o título "O Combate às Fake News - Uma questão democrática".

Usando a Interface de Programação de Aplicações (API, na sigla em inglês) da PropagHate, os 'mass media' podem identificar automaticamente discurso de ódio dentro dos comentários, mas também prever a probabilidade de uma notícia gerar esses comentários em primeiro lugar", acrescenta.

Sérgio Nunes recorda que, quer no Twitter quer no Facebook, as notícias que aparecem "são filtradas" pelas plataformas com base em critérios pouco transparentes.

"É bastante perigoso (...) colocar tanto poder em plataformas opacas. (...) Porquê aquela ordem?", questiona Sérgio Nunes, observando que a "maior parte das pessoas desconhece que as notícias que veem são filtradas" e que são ordenadas de acordo com "critérios que não são transparentes, nem claros" e que nem sequer aparecem por ordem cronológica.

As 'fake news', comummente conhecidas por notícias falsas, desinformação ou informação propositadamente falsificada com fins políticos ou outros, ganharam importância nas presidenciais dos EUA que elegeram Donald Trump, no referendo sobre o 'Brexit' no Reino Unido e nas presidenciais no Brasil, ganhas pelo candidato da extrema-direita, Jair Bolsonaro.

O Parlamento Europeu quer tentar travar este fenómeno nas europeias de maio e, em 25 de outubro de 2018, aprovou uma resolução na qual defende medidas para reforçar a proteção dos dados pessoais nas redes sociais e combater a manipulação das eleições, após o escândalo do abuso de dados pessoais de milhões de cidadãos europeus.

O projeto "Stop PropagHate" está a ser desenvolvido no Departamento de Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP) em parceria com o Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC-TEC), com o apoio da Digital News Initiative da Google.