Detecção e Monitoramento de Desinformação Científica em Saúde nas Redes Sociais Utilizando Inteligência Artificial
Resumo: O presente projeto propõe o desenvolvimento de um arcabouço tecnológico inovador para a detecção e o monitoramento em tempo real de desinformação científica em saúde nas Redes Sociais Online. Em um cenário onde as plataformas digitais se tornaram a principal fonte de informação para grande parte da população, como o WhatsApp para 79% dos brasileiros, a disseminação de notícias falsas e sensacionalistas, especialmente no campo da saúde, representa um desafio crítico para a saúde pública. A pandemia de COVID-19 evidenciou a gravidade da 'infodemia' uma pandemia de informações, incluindo dados falsos ou incorretos, que resultou em consequências como a hesitação vacinal e o aumento de casos e mortes.
O problema central a ser abordado é como combinar técnicas de coleta de dados de redes sociais, Inteligência Artificial e visualização de dados para criar uma ferramenta de detecção e um painel de monitoramento eficazes na gestão da infodemia. Os desafios envolvem a subjetividade do conceito de desinformação, o volume exorbitante e heterogêneo de mídias geradas diariamente, a dificuldade de coleta de dados em algumas plataformas e a natureza dinâmica das campanhas de desinformação.
A solução proposta visa suprir carências científicas e tecnológicas, como a falta de metodologias de amostragem em redes complexas focadas em comunidades de desinformação, a escassez de grandes bases de dados textuais rotuladas para treinamento de algoritmos e a limitada disponibilidade de modelos de IA prontamente aplicáveis à desinformação em saúde. Para isso, o projeto se estrutura em objetivos específicos: criar uma infraestrutura robusta de coleta de informações públicas de diversas redes e mensageiros (e.g., Telegram, YouTube, X, TikTok, Facebook, WhatsApp e Instagram); coletar grandes bases de dados tanto de comunidades que espalham desinformação quanto de fontes oficiais (e.g., SUS e Ministério da Saúde); desenvolver modelos de Inteligência Artificial, incluindo LLMs e GPTs, para classificar a veracidade e o potencial de dano das informações; e construir um sistema Web com um painel de monitoramento que ofereça aos profissionais de saúde uma visão em tempo real sobre as principais narrativas e agentes da desinformação científica em saúde.
O impacto esperado é significativo para a população em geral e para os profissionais da área da saúde, fortalecendo a comunicação em saúde, integrando-se a programas de vigilância, apoiando estratégias de educação e prevenção, e proporcionando um feedback contínuo para a melhoria de políticas. Além disso, o projeto promoverá o avanço tecnológico na detecção de desinformação, a criação de um modelo inovador de monitoramento, a capacitação de recursos humanos e a contribuição para pesquisa e desenvolvimento, com a disponibilização de bases de dados para a comunidade científica. A equipe, composta por pesquisadores multidisciplinares com experiência em ciência de dados, IA, redes sociais e saúde, demonstra a capacidade técnica necessária para o sucesso da iniciativa. Os resultados visam beneficiar profissionais de saúde, agências governamentais, organizações da sociedade civil, a comunidade acadêmica e, principalmente, o público em geral, auxiliando na tomada de decisões informadas e na proteção da saúde coletiva.
Data de início: 01/12/2025
Prazo (meses): 25
Participantes:
Papel |
Nome |
|---|---|
| Aluno Doutorado | ATHUS ASSUNÇÃO CAVALINI |
| Aluno Doutorado | DANIEL RIBEIRO TRINDADE |
| Aluno Mestrado | THAMYA VIEIRA HASHIMOTO DONADIA |
| Aluno Mestrado | PEDRO IGOR GOMES DE MORAIS |
| Aluno Mestrado | MATHEUS SAICK DE MARTIN |
