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Projeto de Combate à Desinformação

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Objetivo

O objetivo desse projeto é conceber e construir um sistema de informação para combater a desinformação, referente à Justiça Eleitoral, nas redes sociais de forma proativa. Para tanto, deve ser possível monitorar redes sociais, analisar textos escritos nessas mídias e identificar possíveis depoimentos que necessitem de esclarecimentos.

Metodologia

Esse projeto utilizou-se de princípios e dinâmicas de trabalho utilizadas no Design Thinking.

Um princípio base do Design Thinking que norteou a execução desse projeto foi o princípio da “Colaboração”, que incentiva montar equipes com profissionais de múltiplas áreas [SEBRAE, 2020]. Nesse sentido, foi firmada parceria entre o TRE-PE e a Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) para construção da solução.

Podemos também apontar fases do Design Thinking contempladas neste projeto:

1. IMERSÃO: Houve um aprofundamento no entendimento do problema. A equipe do projeto realizou discussões e análises sobre o contexto da desinformação nas redes sociais, em especial no Twitter;

2. IDEAÇÃO: Foram realizadas propostas de solução, com foco na concepção de modelos que utilizam Inteligência Artificial para analisar textos escritos na rede social Twitter;

3. PROTOTIPAGEM: Foram desenvolvidos módulos do sistema para combate à desinformação;

4. TESTE: Na fase de testes do sistema, estão sendo realizados aferição de resultados e ajustes de detalhes do modelo em que se necessita de reformulação.

Justificativa

Em processos eleitorais, e em outros momentos da nossa vida em sociedade, a quantidade de informação a que temos acesso é imensa. Essa explosão de informação foi motivada especialmente pelo uso de smartphones e de redes sociais. A troca de informações em redes sociais faz parte do nosso cotidiano, mas, vale salientar, que muitas das informações que circulam nesses meios, são de fonte duvidosa. A desinformação em redes sociais é um grande desafio para a justiça eleitoral, pois, essa desinformação pode criar, entre outros problemas, instabilidade quanto ao processo eleitoral ferindo os mais diversos processos democráticos.

Assim, um dos objetivos do tribunal é manter o eleitorado bem informado e, caso esse eleitorado seja exposto a informações incorretas, o tribunal deseja ter meios de confrontar e fornecer a informação correta sobre o assunto em pauta. Para tanto, o tribunal produziu textos e vídeos que foram disponibilizados na internet, de modo que esses materiais podem ser facilmente veiculados em redes sociais.

Entretanto, para que o eleitorado tenha acesso a esses materiais, é necessário que a página seja acessada por eles. Ainda não existia uma maneira proativa de, sob demanda, fornecer esses materiais no momento em que uma notícia incorreta é divulgada numa rede social. Ao empregar tal mecanismo proativo, o combate à desinformação será mais efetivo.

O Plano de Gestão da Presidência do TRE-PE 2019 - 2021, instituído pela Portaria TRE-PE nº 1.012/2019, definiu como prioridade estratégica:

1. combater a desinformação;
2. atender ao eleitor; e
3. auxiliar no julgamento de processos judiciais.

Este projeto também buscou atender aos Objetivos Sustentáveis da Agenda 2030 da Organização das Nações Unidas (ONU) a seguir:

• ODS 9 – Indústria, inovação e infraestrutura: construir infraestrutura resiliente, promover a industrialização inclusiva e sustentável, e fomentar a inovação;
• ODS 16 – Paz, justiça e instituições eficazes: promover sociedades pacíficas e inclusivas para o desenvolvimento sustentável, proporcionar o acesso à justiça para todos e construir instituições eficazes, responsáveis e inclusivas em todos os níveis.

A escolha de fazer a parceria com a UFPE para este projeto, se deu pelos seguintes motivos:

• Em eventos promovidos pelo CNJ, nos anos de 2020 e 2021, foi possível conhecer casos de sucesso de alguns TREs e de outros órgãos do Poder Judiciário que estabeleceram convênios, de diversas modalidades, com universidades. Eles demonstraram as vantagens desses convênios, visto que as universidades possuem o conhecimento e as habilidades necessárias para executar projetos na área de inteligência artificial. 
• O valor apresentado pela UFPE na proposta de plano de trabalho torna-se substancialmente menor quando comparado ao provimento de cargos efetivos no TRE de Pernambuco e/ou alocação de servidores do quadro permanente do Tribunal para o projeto, além de ter tido seus custos unitários devidamente justificados. 
• A realização do projeto pelos pesquisadores da UFPE diminuiu os riscos de insucesso para o alcance dos objetivos pretendidos pelo Tribunal, visto que a UFPE detém, em seu quadro, especialistas em inteligência artificial.

Execução do projeto

Para a execução desse projeto, foram necessários conhecimentos em assuntos relacionados à análise de dados, à Aprendizagem de Máquina, à Inteligência Artificial e ao Processamento de Linguagem Natural. Sendo assim, foi firmado um Termo de Execução Descentralizada (Anexo I), estabelecendo a transferência de créditos orçamentários e recursos financeiros do Tribunal Regional Eleitoral de Pernambuco (TRE/PE) para a Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), e em contrapartida a equipe do CIn-UFPE está fornecendo ao Tribunal Regional Eleitoral do Estado de Pernambuco (TRE-PE) o desenvolvimento do sistema, a transferência do conhecimento, os direitos de propriedade compartilhada, assim como a documentação e códigos-fonte da solução.

Durante a construção e implantação do referido sistema, estão sendo elaboradas metodologias para a extração de informações pertinentes ao domínio do tribunal que auxiliem seus gestores no processo de tomada de decisão e a sociedade com a disseminação de informações corretas. Nesse sentido, estão sendo investigadas e propostas alternativas que permitam analisar e tomar algumas decisões a partir de textos extraídos de redes sociais.

O sistema de combate à desinformação é composto de três módulos principais: Monitoração, Processamento de Linguagem Natural e Predição.

O módulo de Monitoração tem o objetivo de coletar informações das redes sociais. Essas informações podem ser filtradas usando um conjunto de palavras-chaves e hashtags pré-definidas. Assim, faz-se necessário definir previamente quais palavras-chaves e hashtags devem ser monitoradas e de quais contas.

Os textos selecionados pelo módulo de Monitoração são fornecidos como entradas para o módulo de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Nesse módulo, o texto é pré-processado com o objetivo de eliminar informações irrelevantes, destacar informações importantes e colocar o texto no formato requerido pelo módulo seguinte. Já o módulo de Predição, vale-se de técnicas de Inteligência Artificial para encontrar o melhor mapeamento entre o texto e a ação. É nesse módulo que o “sentimento” do texto é classificado em positivo, negativo ou neutro. Essa classificação auxiliará na escolha da ação a ser tomada. É importante, também, que as possíveis ações tenham sido cadastradas a priori. Todo o fluxo de dados precisa ser avaliado para verificar se o resultado está condizente com o objetivo previamente estabelecido. Assim, uma vez que uma primeira versão do sistema tenha sido construída, é possível e necessário avaliá-la. Para tanto, devem ser usados procedimentos experimentais e medidas de desempenho que possam ser utilizados para avaliar a precisão do sistema. Caso a avaliação obtenha um resultado a contento, os algoritmos são colocados em produção, quando será iniciado o suporte ao Tribunal Regional Eleitoral do Estado de Pernambuco (TRE-PE) no combate à desinformação.

Equipe Envolvida

Representantes da UFPE, alunos e professores do curso de pós-graduação do Cin e UFPE, a saber:

Alfredo Macedo Gomes, Reitor UFPE

Eduardo José Pereira da Silva (Analista de Tecnologia da Informação - Coordenador de Convênios e Contratos Acadêmicos – CCCA)

Representantes do TRE-PE, Servidores da Secretaria de Tecnologia da Informação e Comunicação do TRE-PE e do Laboratório de Inovação do TRE-PE, a saber:

Orson Santiago Lemos (Diretor-Geral do TRE-PE)

George Cavalcanti Maciel Filho (STIC - Secretário Secretaria da Tecnologia da Informação e Comunicação)

Mlexener Bezerra Romeiro – (Coordenador COSIS-Coordenadoria de Sistemas/STIC)

Equipe de Planejamento da Contratação:

Paulo André Portela da Fonte (SEDIA – Seção de Design e Inteligência Artificial)

Andreisa Andrade da Luz (Seção de Serviços de Apoio Administrativo)

Mônica Farah, Chefe de Seção (SEDIA – Seção de Design e Inteligência Artificial)

Referências

GUIA SOBRE O QUE É DESIGN THINKING E COMO APLICÁ-LO. SEBRAE, 2020. Disponível em: HYPERLINK: <https://bibliotecas.sebrae.com.br/chronus/ARQUIVOS_CHRONUS/bds/bds.nsf/d26c32ac99ed5c8576a3ea1ff90a18af/$File/30447.pdf>. Acesso em 24 de julho de 2023.

• E-mail do laboratório: lab.inovacao@tre-pe.jus.br