Question

Todos desejam ficar livre das fake News. Nessa situação-problema, pesquise quais os recursos de

software e hardware, ou seja qual a arquitetura de computadores e recursos podem ser

utilizados para combater as fake News?

O desenvolvimento de um sistema de detecção de fake News precisa estar pautado nas seguintes

diretrizes: custo/benéfico; capacidade de processamento; domínio de aplicações; confiabilidade;

disponibilidade; possibilidade de crescimento gradativo de sua capacidade de processamento

(escalabilidade); entre outras. Estas são caracterizas facilmente alcançáveis quando se utiliza uma

arquitetura de sistema distribuído. Desta forma, indique e explique um framework distribuído que

poderia ser utilizado no desenvolvimento deste sistema de detecção de fake News de modo a

abordar estas características citadas.

Sabendo que um trabalho que realiza a identificação de fake News deve ser rápido e dinâmico, uma

empresa que trabalha com isso, deve ter o mesmo comportamento em seus processos. Por este

motivo, indique e explique uma metodologia ágil que poderia ajudar a dinamizar os processos de

uma instituição. Não esqueça de apresentar as principais características desta metodologia, a equipe

de trabalho e os métodos que essas metodologias adotam.

O trabalho na detecção de Fake News requer uma segurança extra. Por

este motivo, uma das preocupações é com a segurança da informação. Desta maneira, indique

quais são os principais ataques que o software e o hardware podem sofrer e quais as principais

defesas que há para protegê-lo.​

Answer 1

Resposta:

Tmj

:( eu não encontrei nada especificando

Explicação:

Answer 2

Resposta:

s

Explicação:

Muito tem se discutido recentemente sobre o efeito das fakenews, é correto afirmar que, as fakenews referem-se a falsas informações divulgadas, principalmente, em redes sociais, o que interfere negativamente em vários setores da sociedade, como política, saúde e segurança.  

Convém lembrar que não é de hoje que mentiras são divulgadas como verdades porém, foi com o advento das redes sociais que de fato esse tipo de publicação popularizou-se, tendo motivos variados, sendo eles a criação de manchetes absurdas com o intuito de atrair acesso aos sites e, assim, faturar com a publicidade digital, e a finalidade comercial, pois as fakenews podem ser usadas apenas para criar boatos e reforçar um pensamento, por meio de mentiras e disseminação de ódio, com isso, acaba prejudicando pessoas comuns, celebridades e empresas.  

Contudo, pode-se dizer que qualquer informação falsa induz pessoas ao erro, muitas vezes a notícia possui uma informação falsa ladeado de outras verdadeiras, e justamente nessas situações estão escondidos os perigos das fakenews, o que pode levar a consequências desastrosas, um exemplo disso foi o caso de Dona Fabiane Maria de Jesus, que morreu após ter sido espancada por dezenas de moradores, no litoral de São Paulo, em 2014, a revolta dos moradores foi em virtude de informações divulgadas em uma rede social, com um retrato falado de uma possível sequestradora de crianças para rituais de magia negra, a dona de casa foi confundida e acabou linchada por moradores.  

Em virtude dos fatos, torna-se necessária a ação das autoridades para identificar e punir os autores de boatos em rede, o Ministério público deve promover com uma parcela de impostos públicos pelo governo, financiamento para aplicativos criados por acadêmicos que fiscalizem sites de notícias com o intuito de verificar a veracidade das notícias, o Ministério da educação deve elaborar propagandas de cunho educativo sobre os métodos para identificar notícias falsas e promover a diminuição do compartilhamento das mesmas e o Ministério da defesa deve intensificar a fiscalização das fakenews por meio de contratação de especialistas, assim promovendo o bloqueio de conteúdos falsos, evitando assim, a disseminação dessas informações.

Assim, para que o erro não acabe se tornando um grande pesadelo, é importante que haja um esforço coletivo e contínuo de análise das informações. É fundamental saber filtrar as mensagens recebidas, analisar com calma o tipo de fonte, o que o conteúdo propõe, se há links extras para apoiar as reivindicações do texto e quem escreveu.

Todo texto tem uma intencionalidade, todo autor tem o propósito inicial de transmitir algo. Assim, é essencial saber qual foi o objetivo do autor, do veículo no qual a notícia aparece, e quais são as proposições do veículo em si. Dessa forma, diminui-se o estrago que fake news podem vir a causar.

Portanto, embora o combate a esse tipo de prática seja uma ação muito difícil, a se considerar a dificuldade em identificar os responsáveis pela veiculação das notícias falsas, é importante ter em mente o cuidado para identificar conteúdos duvidosos.

Alguns projetos atuais, voltados para o combate a desinformação, os quais se baseiam na formação, educação midiática e conscientização, pontos estes considerados fundamentais para a mitigação do compartilhamento e notícias falsas e desinformação.

O Check, uma ferramenta desenvolvida pela [Meedan 2020]4 , que é uma organização sem fins lucrativos, foca na melhora da qualidade e equidade dos dados online, voltadas para redações, ONGs e instituições acadêmicas. É um espaço de trabalho online que permite aos usuários verificar fotos e texto online e criar conjuntos de dados. O Check ajuda jornalistas, organizações da sociedade civil, pesquisadores e investigadores de direitos humanos na vanguarda da coleta e verificação de informações.

O Hoaxy5 é uma ferramenta open source desenvolvida pela Universidade de IndianaIUNI, pelo CNetS e o Observatory on Social Media, com objetivo principal visualizar a disseminação de artigos online através do Twitter [Shao et al. 2016]. De acordo com autor a plataforma realiza coleta de dados, detecção e análise de desinformação online e direciona para verificação de fatos relacionados. Frisa que de modo geral, o compartilhamento de conteúdo de verificação de fatos geralmente fica atrás da desinformação entre 10 e 20 horas.

Com algumas semelhanças, temos o bot sentinel6 , que trabalha com uso de aprendizado de máquina projetada para detectar robôs. O sistema pode classificar corretamente as contas com uma precisão de 95%, concentrando em comportamentos e atividades específicos considerados inadequados pelas regras do Twitter.

Todas as ferramentas aqui descritas possuem algum método específico de atuação dentro de algum escopo, mas vale destacar [Monteiro et al. 2018] que também atua com uso de IA para classificação de notícias falsas.