Información errónea sobre la vacuna Covid-19 en Brasil: midiendo el alcance y los impactos de las noticias falsas en la salud
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Resumen
En este texto, discutimos el uso de bots e inteligencia artificial (IA) para combatir el fenómeno de las noticias falsas y la desinformación en el contexto de la pandemia Covid-19. Para ello, seleccionamos contenido sobre vacunas que fueron revisados y difundidos por tres agencias brasileñas de verificación de datos, así como contenido sobre agentes inmunizantes en Twitter. Un bot en código Python midió la relación y alcance de estos contenidos, evaluando posibles impactos en el complejo contexto social brasileño, en mayo de 2021. Se advierte que el uso de IA puede reducir los impactos de las fake news en el ecosistema mediático. Destacamos la importancia de verificar la información y la necesidad de que tenga un alcance y velocidad similar a la difusión de noticias falsas para salvar vidas humanas preveniendo por la comunicación.
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Citas
Abonizio, H. Q., Morais, J. I., Tavares, G. M. & Barbon Junior, S. (2020). Language-Independent Fake News Detection: English, Portuguese, and Spanish Mutual Features. Future Internet, 12, 87. https://doi.org/10.3390/fi12050087
Barcelos, T. N., Muniz, L. N., Dantas, D. M., Cotrim Junior, D. F., Cavalcante, J. R., Faerstein, E. (2021) Análise de fake news veiculadas durante a pandemia de COVID-19 no Brasil. Rev. Panam. Salud Publica, 45, pp. 1-8. https://doi.org/10.26633/RPSP.2021.65
Chat Api (2019). A criação do Whatsapp bot em Python. O guia completo. https://chat-api.com/pt-br/whatsapp-bot-python.html
Ferrara, E. (2020) What types of COVID-19 conspiracies are populated by Twitter bots?
First Monday, 25, Number 6 - 1 doi: http://dx.doi.org/10.5210/fm.v25i6.10633
Garcia, M. How to Make a Twitter Bot in Python With Tweepy. https://realpython.com/twitter-bot-python-tweepy/
Glik, D. (2007). Risk communication for public health emergencies. Annual Review of Public Health, 28, 33-54. https://doi.org/10.1146/annurev.publhealth.28.021406.144123
Huszár, F., Ktena, S. I., O’Brien, C., Beli, L., Schlaikjer, A., Hardt, M. Algorithmic amplification of politics on Twitter. (2022) PANAS, 119, pp e2025334119.
https://doi.org/10.1073/pnas.2025334119
Katsaros, D.; Stavropoulos, G. & Papakostas, D. (2019) Which machine learning paradigm for fake news detection?, WI ’19, October 14–17, https://doi.org/10.1145/3350546.3352552
Kertysova, K. (2018). Artificial Intelligence and Disinformation, Security and Human Rights, 29(1-4), 55-81. doi: https://doi.org/10.1163/18750230-02901005
Koumchatzky, N. & Andryeyev, A. (2017). Using Deep Learning at Scale in Twitter’s Timelines
Moura, D. O. (2008). Comunicação em saúde: apenas remediar ou participar e prevenir? In Mendonça, V. et al. (Org.). Comunicação da informação em saúde: aspectos de qualidade. Brasília: CID/UnB, 2008.
Organização Pan-americana da Saúde. (2020). Página Informativa nº 5 Entenda a infodemia e a desinformação na luta contra a COVID-19. Brasil: https://iris.paho.org/bitstream/handle/10665.2/52054/Factsheet-Infodemic_por.pdf?sequence=14
Paganotti, I. (2018). Notícias falsas, problemas reais: propostas de intervenção contra noticiários fraudulentos. In Costa & Blanco (orgs.). Pós-tudo e crise da democracia (pp. 96-105). São Paulo: ECA-USP. Doi: 10.11606/9788572052092.
Pérez-Dasilva, J.A., Meso-Ayerdi, K. & Mendiguren-Galdospín, T. (2020). Fake news y coronavirus: detección de los principales actores y tendencias a través del análisis de las conversaciones en Twitter. El profesional de la información, v. 29, n. 3, e290308. https://doi.org/10.3145/epi.2020.may
Pinheiro, M. M. K. & Brito, V. P. (2014). Em busca do significado da desinformação. DataGramaZero, 15, 6. http://hdl.handle.net/20.500.11959/brapci/8068
Recuero, R. (2021). Desinformação, mídia social e COVID-19 no Brasil: relatório, resultados e estratégias de combate. Pelotas, RS: MIDIARS - Grupo de Pesquisa em Mídia Discurso e Análise de Redes Sociais. Recuperado de https://wp.ufpel.edu.br/midiars/files/2021/05/Desinformac%CC%A7a%CC%83o-covid-midiars-2021-1.pdf
Ruediguer, M. A., Liguori Filho, C. A., Santos, E. F., Santos, G. K., Salvador, J. P. F., Karolczak, R. M., Guimarães, T., Aquino, T. M., Silveira, V. D. (2019). Bots e o Direito Eleitoral Brasileiro: nas eleições de 2018. FGV DAPP. http://hdl.handle.net/10438/26227.
Shchur, A. (2020). Fake news detector with deep learning approach (Part-I) EDA. Recuperado em 25 julho de 2021 de Medium.com: https://towardsdatascience.com/fake-news-detector-with-deep-learning-approach-part-i-eda-757f5c052
Singh, L., Bansal, S., Bode, L., Budak, C., Chi, G., Kawintiranon, K., Padden, C., Vanarsdall, R., Vraga, E. & Wang, Y. (2020). A first look at COVID-19 information and misinformation sharing on Twitter.
https://arxiv.org/pdf/2003.13907.pdf
Vosoughi, S., Roy, D., Aral, S. (2018) The spread of true and false news online. Science 359, 1146–1151. https://www.science.org/doi/10.1126/science.aap9559
Xu, G., Mu, Y. & Liu, J. (2018) Inclusion of artificial intelligence in communication networks and services. Itu Journal: ICT Discoveries, 1 (1). https://www.itu.int/en/journal/001/Documents/ITU2017-4.pdf
Wardle, C. (Fevereiro, 2017). Fake news. It’s complicated. Recuperado em 28 de maio de 2021 de Medium.com. https://medium.com/1st-draft/fake-newsits-complicated-d0f773766c79