IAs tentam substituir ferramenta de monitoramento de conteúdos virais

Por Andrew Deck Em 2024, a Meta , sistema usado para rastrear como o conteúdo se espalhava pelo Facebook e pelo Instagram. O portal era uma ferramenta essencial para jornalistas, checadores de fatos e pesquisadores, que o utilizaram por mais de 10 anos para monitorar conteúdos virais e a disseminação de desinformação. O fim do CrowdTangle foi gradual .

A Meta desinvestiu no recurso ao longo dos anos, cortando financiamento , desfazendo equipes e . Quando a empresa anunciou, em março de 2024, que encerraria as operações do CrowdTangle em agosto do mesmo ano, uma petição assinada por mais de 100 grupos de monitoramento de mídias sociais e outras entidades alertava que quase todos os esforços externos para identificar e prevenir a desinformação política, a incitação à violência e o assédio on-line seriam inviabilizados. Agora, uma nova geração de ferramentas baseadas em IA tenta preencher essa lacuna.

O Arbiter é um dos projetos que lideram esse movimento. A plataforma utiliza grandes modelos de linguagem (LLMs) e agentes de IA para extrair publicações de mídias sociais e analisá-las em larga escala. O sistema coleta dados de APIs de redes sociais, bancos de dados acadêmicos e empresas terceirizadas de extração de dados.

Atualmente, funciona em plataformas como Facebook, Instagram, X (ex-Twitter), YouTube, TikTok, Reddit, Bluesky e 4chan. No início deste ano, o Arbiter começou a integrar suas primeiras organizações de notícias, como a emissora pública alemã Deutsche Welle (DW), a organização argentina de checagem Chequeado e o site filipino Rappler . Profissionais de mais de 100 organizações já se cadastraram.

Para jornalistas que cobrem conteúdos nocivos em redes sociais, o acesso a uma ferramenta robusta e independente das Big Techs é considerado essencial. O cofundador e presidente da SimPPL –organização sem fins lucrativos por trás do projeto–, , afirma que o jornalismo necessita de mecanismos independentes. Segundo ele, as estruturas de incentivo das plataformas frequentemente entram em conflito com a checagem de fatos, o que faz com que trabalhos relevantes se percam.

Mehta defende a criação de soluções resilientes para apoiar profissionais que já enfrentam diversos desafios em sua rotina. O funcionamento do Arbiter permite fazer perguntas em linguagem simples sobre tópicos nas redes sociais. O sistema identifica automaticamente palavras-chave, rotula e agrupa postagens que promovem narrativas específicas, extrai alegações, rastreia contas que divulgam a mesma mensagem em diferentes plataformas e cria relatórios sintetizados por IA.

A ferramenta também monitora como as narrativas se propagam pela internet de forma simultânea. Uma das principais funcionalidades do Arbiter é a capacidade de mapear tendências de narrativas específicas, identificando quando surgem e quando atingem o pico em cada rede. O objetivo é ajudar repórteres a detectar conteúdos falsos ou enganosos ainda no início.

Segundo Mehta, essa característica diferencia o projeto de outras ferramentas de monitoramento de mídias sociais disponíveis no mercado, que costumam ser voltadas para relações públicas e marketing. Mehta explica que os sistemas tradicionais de monitoramento informam onde os debates se intensificam no momento em que ganham força, enviando alertas. Contudo, o especialista avalia que os jornalistas precisam se antecipar a esses avisos.

Para ele, o objetivo é fornecer o alerta antes que a desinformação cause danos irreparáveis na rede. Como o Arbiter projeta o futuro O Arbiter é o principal produto da SimPPL, organização sem fins lucrativos criada para integrar a IA ao trabalho de jornalistas e pesquisadores focado em integridade da informação. Mehta cofundou o laboratório de pesquisa em IA em 2021 ao lado de Dhara Mungra , cientista de dados que lidera a equipe de produtos da instituição.

O histórico profissional de Mehta inclui o desenvolvimento de sistemas de classificação de desinformação cívica e de saúde no Twitter, pesquisas na Adobe e na Universidade de Oxford, além da tutoria de bolsistas no JournalismAI , programa da London School of Economics focado em IA para redações. O Arbiter busca resolver problemas recorrentes no ecossistema digital, como a baixa precisão dos motores de busca das redes sociais. Mehta ressalta a importância de aplicar uma camada contextual sobre as buscas: ao pesquisar por ceticismo climático, por exemplo, o sistema analisa o contexto em vez de apenas buscar a palavra em todas as postagens.

Outro desafio é dar sentido aos dados coletados. Mehta pondera que inserir grandes volumes de informações em ferramentas comerciais de análise costuma ser ineficiente e dispendioso. Ele destaca que analistas que lidam com conjuntos superiores a 100 mil dados sabem que lançá-los em softwares convencionais resulta em custos altos e dados pouco práticos.

Para processar as informações com precisão, o Arbiter não utiliza um modelo único, mas uma estrutura combinada de 8 a 10 modelos de IA. Etapas como codificação de consultas, recuperação de postagens, identificação de redes coordenadas e mapeamento semântico utilizam modelos distintos. Algumas camadas são flexíveis, permitindo que as redações escolham o provedor de LLM de sua preferência.

Uma das primeiras organizações a testar o Arbiter foi o Nest Center , ONG de mídia sediada na Mongólia. A instituição administra o Centro Mongol de Checagem de Fatos , que nos últimos anos investigou campanhas coordenadas de desinformação vindas da Rússia e da China. A cofundadora e presidente do Nest Center, , afirma que a equipe dependia do CrowdTangle até a Meta oferecer a Meta Content Library como alternativa.

Lançada em novembro de 2023, a MCL recebeu críticas da imprensa por restringir o acesso a dados e eliminar recursos automatizados de busca. O Nest mantém acesso à MCL por integrar o programa de checagem da Meta –cuja versão norte-americana foi descontinuada no início de 2025 . Duuya Baatar avalia que a ferramenta da Meta atende a análises de postagens pontuais, mas deixa a desejar no acompanhamento amplo do ecossistema de informação, ficando muito aquém das funcionalidades do antigo CrowdTangle.

Essa lacuna passou a ser preenchida pelo Arbiter nos testes do Nest. Logo depois de obter acesso à plataforma, Baatar analisou dados referentes a uma decisão da Suprema Corte da Mongólia . O tribunal havia declarado inconstitucional um artigo do código penal que proibia a disseminação de “informações falsas” –dispositivo frequentemente utilizado para intimidar jornalistas.

O Parlamento ficou responsável por elaborar uma nova legislação. A análise no Facebook realizada pelo Arbiter identificou comentários publicados por perfis de menor alcance. Em vez de abordarem “informações falsas”, as contas afirmavam que a nova lei focaria em “calúnia” e “difamação”, o que indicava riscos para a liberdade de imprensa no país .

Baatar relata que inicialmente duvidou dos alertas emitidos pelo sistema. No entanto, semanas depois, o parlamento mongol anunciou a criação de um grupo de trabalho focado em reintroduzir os crimes de difamação e calúnia na legislação. A experiência reforçou a confiança da instituição no software.

Atualmente, 3 integrantes do Nest Center usam o Arbiter para monitorar conteúdos em língua mongol no Facebook. Segundo a executiva, a ferramenta auxilia a equipe a antecipar narrativas que ainda não ganharam tração popular, mas que têm potencial de crescimento. Todas as redações que testam o Arbiter utilizam o recurso gratuitamente.

A gratuidade tem sido decisiva para o Nest Center, que não dispõe de orçamento para contratar softwares comerciais como o Meltwater . Mehta afirma que estuda alternativas de financiamento além de assinaturas, ciente das limitações financeiras enfrentadas por veículos jornalísticos. Apesar dos benefícios, Baatar pondera que o Arbiter não substitui integralmente o CrowdTangle, citando limitações no volume de dados coletados.

Embora o sistema da Meta seja mais eficiente para monitorar perfis específicos por causa do acesso direto aos bancos da empresa, o Arbiter sobressai no rastreamento de tendências. Para a jornalista, o uso combinado das duas ferramentas é o que mais se aproxima do CrowdTangle original. Soluções alternativas para a coleta de dados O Arbiter passou por processos de homologação para acessar as APIs oficiais de plataformas como Facebook e Instagram.

Contudo, o sistema enfrenta limitações de taxa impostas pela Meta, que restringem a quantidade de postagens acessíveis via API por intervalo de tempo. Para contornar o entrave, Mehta afirma que tem trabalhado com provedores de dados terceirizados, identificando exceções legais para coletar dados públicos e recebendo doações de dados de acadêmicos e entidades civis. A estratégia foi inspirada em pesquisas sobre o WhatsApp , nas quais cientistas usaram doações de dados para analisar mensagens em redes criptografadas.

No longo prazo, Mehta declara que não pretende posicionar o Arbiter como um adversário das redes sociais, mantendo o interesse em cooperar via APIs oficiais. Contudo, o desenvolvedor reconhece a necessidade de não depender exclusivamente da permissão das Big Techs. Mehta avalia que as plataformas tendem a aprovar acessos no início de projetos pequenos por não enxergá-los como ameaças, mas passam a impor restrições conforme as iniciativas ganham visibilidade e relevância.

Nos últimos anos, pesquisadores de desinformação enfrentaram processos judiciais por possível violação de termos de uso. Em 2023, a rede social X processou o Centro para o Combate ao Ódio Digital por extração automatizada de dados, ação que acabou arquivada pela Justiça . Para mitigar riscos, o Arbiter atua com assessoria jurídica para auditar seus processos de coleta.

O desenvolvedor destaca que a equipe dedicou os últimos 2 a 3 anos para estruturar caminhos legais seguros que viabilizem a operação da ferramenta. Em relação ao encerramento do CrowdTangle, Mehta afirma que o Arbiter busca ir além da simples substituição da ferramenta antiga. Um dos diferenciais do projeto é a capacidade de realizar análises cruzadas entre múltiplas redes –identificando um rumor que surge simultaneamente no YouTube, X e Facebook, algo que o CrowdTangle não executava.

O desenvolvedor ressalta que o CrowdTangle nunca foi um serviço de oferta obrigatória por regulação, o que permitiu seu desligamento unilateral. Mehta defende que a coleta de dados públicos para fins de interesse coletivo não deve ser criminalizada, sobretudo quando as próprias plataformas deixam de garantir a transparência das conversas. Andrew Deck é redator da equipe do Nieman Lab, especializado em IA.

Tem dicas sobre como a IA está sendo usada na sua redação? Você pode entrar em contato com Andrew por e-mail , Bluesky ou Signal (+1 203-841-6241). Texto traduzido por Rúbia Bragança .

Leia o original em inglês . O Poder360 tem uma parceria com duas divisões da Fundação Nieman , de Harvard : o Nieman Journalism Lab e o Nieman Reports . O acordo consiste em traduzir para português os textos do Nieman Journalism Lab e do Nieman Reports e publicar esse material no Poder360.

Para ter acesso a todas as traduções já publicadas, clique aqui . ]]>