Verdade algorítmica
desvendando fake news nas redes sociais

Souza, Carlos Eduardo de (Autor) - Carlos Eduardo, natural de São Paulo, faz sua estreia no mundo literário com "VERDADE ALGORÍTMICA: DESVENDANDO FAKE NEWS NAS REDES SOCIAIS”, obra na qual explora as complexidades das fake news nas mídias sociais digitais, oferece uma análise profunda do tema e propõe formas de combate ao problema. Administrador de empresas pela Universidade Mackenzie e mestre em Tecnologias da Inteligência e Design Digital pela PUC-SP, ele combina seu interesse pela semiótica com a experiência em inteligência artificial, para fornecer uma abordagem singular sobre o tema ; Santaella, Lucia (Apresentação)

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Sinopse

Em um mundo dominado pelas redes sociais, um império de facilidade de publicação e compartilhamento de conteúdo sem nenhuma avaliação de terceiros, checagem dos fatos ou critério editorial, qualquer conteúdo produzido pode atingir milhões de usuários em segundos. Um contexto no qual a desinformação se torna uma arma poderosa. 'Verdade Algorítmica: Desvendando Fake News nas Redes Sociais' é um guia essencial para entendermos esse fenômeno e combatê-lo. Uma obra abrangente que explora o complexo contexto das fake news, suas definições, o papel das redes sociais, destacando como a Inteligência Artificial (IA) catalisa e combate as fake news descrevendo as técnicas mais elementares de processamento de linguagem natural (PLN) até as mais avançadas arquiteturas de Deep Learning (DL). O livro aborda o fenômeno da era da pós-verdade, motivado pela forma como as notícias falsas têm se consolidado, especialmente no campo político, como um modus operandi. A obra analisa o papel e os desafios das mídias de massa e se aprofunda em como o uso do big data e IA tem contribuído para o fenômeno das bolhas de isolamento e das câmaras de eco dentro das redes sociais. O livro discute como técnicas de DL podem ser aplicadas na detecção de fake news, oferecendo uma visão histórica do PLN e destacando as principais evoluções e procedimentos. Desde métodos básicos de pré-processamento de texto até representações vetoriais densas, a obra fornece uma base sólida para entender como os textos são preparados para análise algorítmica. Estabelecendo, assim, um ponto de partida para explorar as Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e sua variação Long Short-Term Memory (LSTM, ou, em português Memória Longa de Curto Prazo), duas arquiteturas clássicas em PLN. Esses tipos de redes neurais, isoladamente ou em conjunto com outros tipos, têm sido utilizadas com sucesso no combate as notícias falsas. Em seguida, explora detalhadamente as Redes Neurais Gráficas (RNGs), mostrando suas aplicações específicas na detecção de fake news. Permitindo o uso combinado de texto com outros recursos, como “curtidas”, "re-postagem" de mensagens, geo-localização etc. as RNGs são uma ferramenta promissora na luta contra a desinformação. Na parte final, detalha os Transformers, uma arquitetura revolucionária no campo do PLN. O livro explica em detalhes a arquitetura do modelo Transformer original de 2017, em cada um dos seus componentes, especialmente o mecanismo de auto-atenção, a grande inovação por trás dessa arquitetura. Apresenta como é a aplicação dos Transformers na detecção de fake news, destacando sua eficiência, precisão e as oportunidades dessa nova tecnologia. Em suma, 'Verdade Algorítmica' é uma obra fundamental para todos que desejam compreender as fake news, seus impactos e as ferramentas tecnológicas disponíveis para combatê-las. Um guia completo e acessível para acadêmicos, profissionais da área de comunicação e tecnologia, e o público em geral.

Metadado adicionado por Estação das Letras e Cores em 11/10/2024

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