Machine Learning para evitar cyberbullying, cyber-attacks e informações falsas nas redes sociais


As redes sociais mantem, literalmente, o mundo conectado, facilitando a comunicação entre as pessoas de forma rápida e abrangente. Infelizmente, também pode ser utilizado para ferir a reputação de pessoas (cyberbullying), disseminar rapidamente informações falsas e são portas de entrada para ataques cibernéticos (cyber-attacks). Uma pesquisa publicada na Nature Human Behaviour, “Limited individual attention and online virality of low-quality information”, mostra que as pessoas ficam vulneráveis com o excesso de informação que recebem nas redes sociais e acabam não conseguindo distinguir entre informações verdadeiras e falsas. Por esta razão, as informações falsas são viralizadas nas redes sociais.

Para resolver este problema, a Google e uma de suas startups, a Jigsaw, apresentaram uma solução, baseada em Machine Learning, para identificar e bloquear a proliferação de notícias falsas, cyberbullying e ataques cibernéticos nas redes sociais. Isto também atende as fortes penalidades que os governos, principalmente europeus, impõem as empresas de mídias sociais que permitem a circulem informações falsas em suas redes sociais.

Machine Learning é um dos temas mais comentados na atualidade. Apesar de não ser um assunto novo, ele ganhou visibilidade agora devido ao aumento dramático do poder de processamento e a grande capacidade de armazenamento de dados dos computadores atuais. Ou fator importante é que a infraestrutura de processamento e serviços específicos para Machine Learning estão disponíveis na nuvem (Cloud Computing) e com preços acessíveis para empresas de todos os portes.

O mercado financeiro já utiliza soluções de Machine Learning para detecção de fraudes, permitindo identifica-las através da mudança de comportamento de gastos dos clientes. Literalmente, as aplicações de Machine Learning podem atender a qualquer setor de mercado, aplicações cientificas e análises sociais.

A Google analisando as mensagens tóxicas nas redes sociais poderá tomar ações para bloqueá-las. Uma pesquisa revelou que 72% das pessoas já presenciaram um abuso na Internet e 47% dos usuários já foram de alguma forma vítimas de abuso.

Este é um exemplo que só podemos tratar grandes volumes de dados com soluções computacionais. Esta é uma ferramenta valiosa para as pessoas melhorarem suas tomadas de decisão e melhorar o desempenho dos processos nas organizações.