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Questão de Português — Interpretação de Textos — CESPE / CEBRASPE 2024

PortuguêsInterpretação de Textos
Código
ce193061
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TCE-PR
Ano
2024
Nível
Superior

Texto CG1A1

Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.

O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.

Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.

“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.

A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.

A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere a análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.

Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas uteis para o usuário da Internet identificar noticias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.

“Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia ¢ falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.

Internet: <wwwcartacapital.combr> (com adaptações)

De acordo com o texto CG1A1, o método desenvolvido na UFF
  1. Atem-se mostrado promissor no que diz respeito a avaliação da confiabilidade do conteúdo veiculado nas redes sociais.
  2. Bdetecta noticias falsas veiculadas nas redes sociais e envia uma notificação aos usuários.
  3. Cfoi testado por meio de diferentes metodologias, que levaram a diferentes resultados quanto à sua eficácia.
  4. Dresponde à demanda da sociedade atual de combate às fake news em circulação.
  5. Eestá restrito ao uso acadêmico ainda, mas seus criadores pretendem popularizá-lo.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoA — tem-se mostrado promissor no que diz respeito a avaliação da confiabilidade do conteúdo veiculado nas redes sociais.

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Método da UFF para detecção de fake news — Compreensão explícita

Gabarito: A. A única alternativa inteiramente sustentada pelo texto é a letra A, que afirma que o método "tem-se mostrado promissor no que diz respeito a avaliação da confiabilidade do conteúdo veiculado nas redes sociais". O texto comprova isso ao relatar a precisão de 94% e a possibilidade de transformar os resultados em ferramentas úteis para o usuário:

"Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas uteis para o usuário da Internet identificar noticias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação."

O método realmente avalia a confiabilidade (distingue fato de boato) e é promissor (94% de acerto).

Alternativa A — ✅ Correta ⟵ GABARITO

A alternativa parafraseia fielmente o texto: o método avalia a confiabilidade (diferencia fatos de boatos) e é promissor (resultados com 94% de precisão e possibilidade de aplicação prática). Nenhum acréscimo ou omissão.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Erro: extrapolação. O texto menciona um plugin que "vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa", mas não diz que o método envia notificação aos usuários. A alternativa acrescenta essa informação sem apoio textual.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Erro: generalização indevida. O texto afirma que foram testadas três metodologias e "duas tiveram sucesso maior", mas não diz que levaram a diferentes resultados quanto à eficácia de forma genérica. A expressão "diferentes resultados" é vaga e não corresponde exatamente ao que está escrito. Além disso, o foco da alternativa não está alinhado com a ideia central do texto (que destaca o sucesso do método, não uma comparação genérica).

Alternativa D — ❌ Incorreta

Erro: extrapolação. O texto não menciona que o método "responde à demanda da sociedade atual de combate às fake news em circulação". Embora seja uma conclusão plausível no mundo real, não está escrita nem logicamente pressuposta pelo texto (que foca na descrição técnica da pesquisa).

Alternativa E — ❌ Incorreta

Erro: contradiz o texto. O texto afirma que os resultados "podem-se transformar em ferramentas uteis para o usuário da Internet" e que é possível criar um plugin ou aplicação na Web — ou seja, não está restrito ao uso acadêmico. A alternativa afirma o contrário.

🎯 Pegadinha: a banca insere informações ausentes (extrapolação) em B e D, e contradiz o texto em E. A alternativa C generaliza sem precisão. A única que se limita ao que está escrito é A.

Gabarito: letra A

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