OCR e aprendizado de máquina como ferramentas extras de verificação de notícias falsas.
Antonia Woodford, gerente de produto do Facebook, anunciou em uma postagem na sala de imprensa do Facebook que a rede social irá expandir sua tecnologia de checagem de fatos, projetada para combater falsas notícias tanto em vídeo quanto em conteúdo fotográfico.
De acordo com Woodford, o Facebook "construiu um modelo de aprendizado de máquina que usa vários sinais de engajamento, incluindo feedback de pessoas no Facebook, para identificar conteúdo potencialmente falso. Então enviamos essas fotos e vídeos para verificadores de fatos para revisão ou verificadores de fatos. podem apresentar conteúdo por conta própria. "
A checagem de fatos foi ampliada para fotos e vídeos, incluindo todos os 27 parceiros de verificação de fatos de terceiros de 17 países diferentes, para melhor combater vários tipos de informação errônea espalhados na plataforma por maus atores.
A maioria das organizações parceiras que o Facebook aceitou como auxiliares de checagem de fatos também possui ampla experiência na avaliação de conteúdo de vídeo e foto, com experiência em análise de metadados de imagem, pesquisa de imagem inversa e verificação visual.
Woodford também afirmou que o Facebook também usa técnicas de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) para extrair automaticamente o conteúdo de texto das imagens e compará-lo com o conteúdo dos artigos disponíveis no banco de dados da equipe de verificação de fatos.
As medidas extras de verificação de fatos do Facebook devem ajudar a identificar e remover informações erradas mais rapidamente
Os verificadores de fatos podem decidir se um vídeo ou foto compartilhado por usuários na rede social mostra a verdade de informações falsas usando todas as habilidades descritas anteriormente, ajudando o Facebook a treinar seu modelo de aprendizado de máquina para melhorar a detecção de conteúdo incorreto e enganoso.
O Facebook filtra todos os vídeos e fotos compartilhados para poder detectar conteúdo enganoso e classifica em três categorias diferentes: manipulado ou fabricado, fora de contexto, e texto ou áudio.
A rede social decidiu expandir a verificação de fatos com informações erradas a vídeos e fotos para impedir que notícias falsas passassem entre artigos usando vários tipos de mídia.
"A mesma fraude pode viajar através de diferentes tipos de conteúdo, por isso é importante criar defesas contra informações incorretas nos artigos, bem como fotos e vídeos", disse Woodford.
o vídeo com Antonia Woodford encontra-se aqui.
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Até a próxima !!
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