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Secretaria da Mulher ignora apoio de Marcus ao Estatuto da Família e ataca vereadores

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Revolta seletiva.  É o que há na “nota de repúdio” emitida pela Secretaria de Estado de Política para as Mulheres e Conselho Estadual dos Direitos das Mulheres do Acre contra o famigerado Estatuto da Família aprovado pela Câmara Municipal de Vereadores de Rio Branco.

A nota cita apenas o parlamento, porém ignora que o projeto, ainda em sua concepção, antes mesmo de ser enviado à Câmara, foi construído pela Associação de Ministros Evangélicos do Acre com o apoio do petista Marcus Viana, quando prefeito de Rio Branco.

Marcus não nega que é favor do Estatuto e disse isso em entrevista ao ac24horas nesta semana. Ele chegou a se reunir com as lideranças evangélicas da capital para tratar sobre o tema e sancionaria a matéria se ainda fosse prefeito. Socorro Neri (PSB), sua sucessora, vetou,  mas a Câmara na semana passada derrubou o veto.

A nota, que é carregada com a assinatura de Concita Maia, da Secretaria das Mulheres, diz que o Estatuto é “excludente, discriminatório e anticonstitucional”.

A Secretaria e o Conselho também reservam solidariedade à secretária Municipal Adjunta da Mulher, Lidiane Cabral,  “vítima de atos de retaliação por alguns vereadores e vereadoras de Rio Branco, pelo fato da mesma se posicionar contra este Estatuto da Família”.

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Cidades

BB lidera ranking de reclamações

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O Banco do Brasil liderou o ranking de reclamações contra instituições financeiras com mais de 4 milhões de clientes no terceiro trimestre, informou hoje (15) o Banco Central (BC).

No período, o BC recebeu 1.590 queixas consideradas procedentes contra o banco público, sendo a maioria relacionada à “oferta ou prestação de informação a respeito de produtos e serviços de forma inadequada (178) e irregularidades relativas a integridade, confiabilidade, segurança, sigilo ou legitimidade das operações e serviços, exceto as relacionadas a cartão de crédito, cartão de débito, internet banking e ATM [terminais de autoatendimento]”.

Para fazer o ranking, as reclamações procedentes são divididas pelo número de clientes da instituição financeira que originou a demanda e multiplicadas por 1 milhão. Assim, é gerado um índice, que representa o número de reclamações da instituição financeira para cada grupo de 1 milhão de clientes. O resultado é, portanto, avaliado pela quantidade de clientes de cada instituição financeira. Com esse cálculo, o Banco do Brasil ficou com índice 25,22. O conglomerado BB tem mais de 63 milhões de clientes.

Em segundo lugar, vem a Bradesco, com índice 22,55 e 2.151 reclamações. E em terceiro, o Santander, com índice 22,10 e 933 reclamações.

No total, o BC recebeu 9.878 reclamações contra todas instituições financeiras. A maioria das reclamações foram relacionadas a oferta ou prestação de informação a respeito de produtos e serviços de forma inadequada (1.470).

A insatisfação com serviços e produtos oferecidos por instituições financeiras pode ser registrada no BC e as reclamações ajudam na fiscalização e na regulação do Sistema Financeiro Nacional. Quando a reclamação chega à autarquia é encaminhada para a instituição financeira, que tem prazo de 10 dias úteis (descontados sábados, domingos e feriados) para dar uma resposta, com cópia para o BC.

Entretanto, o BC recomenda que a reclamação seja registrada, primeiramente, nos locais onde o atendimento foi prestado ou no serviço de atendimento ao consumidor (SAC) da instituição financeira. Se o problema não for resolvido, o cliente pode ainda recorrer à ouvidoria da instituição financeira, que terá prazo de até 10 dias úteis para apresentar resposta. Os clientes bancários também podem buscar atendimento no Procon e recorrer à Justiça.

Procurados, Banco do Brasil, Bradesco e Santander ainda não se manifestaram sobre o assunto.

* Matéria alterada às 12h37 para corrigir informação do título – ao ivés de segundo trimestre o ranking é do terceiro trimestre -, e o número de clientes do BB, que são 63 milhões e não 41,3 milhões conforme informado anteriormente.

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Cidades

Atualização da TIM antecipa horário de verão

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Clientes da operadora TIM em várias cidades do país acordaram uma hora mais cedo hoje (15) em função de um problema do sistema da operadora que adiantou o relógio dos telefones celulares para o horário de verão automaticamente. No ano passado, o horário de verão teve início no dia 15 de outubro.

Este ano, o horário de verão estava previsto para começar no dia 4 de novembro – primeiro dia de provas do Exame Nacional do Ensino Médio (Enem). Para não prejudicar os candidatos que vão participar da prova, o governo decidiu adiar o início do horário de verão para 18 de novembro.

Mesmo diante da manifestação de diversos usuários nas redes sociais, atendentes do serviço de atendimento ao consumidor ainda não tinham sido orientados até as primeiras horas da manhã. A reportagem contatou a empresa por telefone, e, por mais de uma vez, os atendentes descartaram que tenha ocorrido qualquer falha do sistema nos últimos três dias. A orientação foi tirar a atualização de horário do modo automático.

Em resposta à Agência Brasil, a assessoria de imprensa da TIM informou que o problema atingiu alguns modelos de smartphones. “As ações corretivas já foram tomadas para a normalização do relógio. A TIM lamenta o ocorrido e pede desculpas aos seus clientes pelo inconveniente.”

A Agência Nacional de Telecomunicações (Anatel) informou que não há regulamentação sobre esse assunto e orientou os consumidores a entrarem em contato com a prestadora para saber como proceder para resolver o problema.

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Cidades

Ferramenta para detectar fake news é desenvolvida pela USP e pela UFSCar

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Quantas vezes você já recebeu uma informação via um aplicativo de troca de mensagens instantâneas, como o WhatsApp, ou leu uma notícia circulando pela internet e gostaria de checar a veracidade do conteúdo? Agora, já é possível fazer essa verificação usando uma ferramenta piloto criada por um grupo de pesquisadores da USP e da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). A plataforma está em fase de testes e aperfeiçoamento, mas já é possível acessá-la gratuitamente via web ou pelo WhatsApp.

“A gente sabe que, quando uma pessoa está mentindo, inconscientemente, isso afeta a produção do texto. Mudam as palavras que ela usa e as estruturas do texto. Além disso, a pessoa costuma ser mais assertiva e emotiva. Então, uma das formas de detectar textos enganosos é medir essas características”, explica o professor Thiago Pardo, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos. Pesquisador do Núcleo Interinstitucional de Linguística Computacional (NILC), Thiago é o coordenador do projeto que resultou na criação da plataforma e na publicação do artigo Contributions to the Study of Fake News in Portuguese: New Corpus and Automatic Detection Results, apresentado no final de setembro na 13ª Conferência Internacional de Processamento Computacional do Português.

“A ideia é que a ferramenta seja um apoio para o usuário. Ainda estamos no início desse projeto e, no estado atual, o sistema identifica, com 90% de precisão, notícias que são totalmente verdadeiras ou totalmente falsas”, pondera o professor. “No entanto, as pessoas que propagam fake news costumam embasar suas mentiras em fatos verdadeiros. Nossa plataforma ainda não tem a capacidade de separar as informações com esse nível de refinamento, mas estamos trabalhando para isso”, completa Thiago.

Para ver como a ferramenta funciona no WhatsApp, por exemplo, pegue seu smartphone e acesse este link: https://otwoo.app/nilc-fakenews. Automaticamente, uma janela de troca de mensagens do aplicativo se abrirá e você vai ler “Nilc-FakeNews” na tela. Basta apertar a tecla enviar e, imediatamente, você receberá outra mensagem: “Olá! Seja bem-vindo ao detector de fake news do NILC-USP – Detecção Automática de Notícias Falsas para o Português! O sistema irá utilizar o modelo de detecção para avaliar se a notícia é falsa ou verdadeira. Insira o corpo de uma notícia.” Pronto, você acabou de acessar o sistema de verificação! Agora, é só colar a notícia que deseja checar. Se forem verificados indícios de fake news, o sistema alertará: “Essa notícia pode ser falsa. Por favor, procure outras fontes confiáveis antes de divulgá-la”.

Após cerca de 20 minutos sem uso, é necessário reativar o acesso ao sistema. Para isso, basta digitar a palavra “Fake” e apertar enviar. Você receberá novamente a mensagem “Olá! Seja bem-vindo…”. Em seguida, pode colar outra notícia e enviar para checagem.

Ensinando o computador – Mas como os pesquisadores conseguiram ensinar o computador a identificar o que é mentira e o que é verdade, se essa tarefa é difícil até mesmo para nós, seres humanos inteligentes? É aí que entram as técnicas da área de inteligência artificial. Para tornar a máquina capaz de reconhecer as características dos textos mentirosos e a dos textos verdadeiros, bem como diferenciá-los, uma série de passos precisa ser realizada.

O primeiro desafio é construir um conjunto de notícias falsas e verdadeiras em português. É a partir do reconhecimento das características desse conjunto de dados que o computador poderá ser treinado para avaliar futuros textos. São as informações que os humanos inserem nas máquinas e os padrões criados para analisar cada conjunto de dados que modelam os sistemas computacionais para que realizem futuras tarefas. Essa é a mesma tecnologia que possibilita ao Facebook, por exemplo, reconhecer faces. Mas por que, então, quando o Facebook começou a fazer reconhecimento facial o índice de acerto era maior quando aparecia o rosto de alguém branco e ocidental? Ora, por causa do viés que havia no conjunto de faces utilizado para treinar a plataforma: a maioria eram imagens de rostos de seres humanos brancos e ocidentais. A questão gerou uma série de críticas à empresa e demandou um aprimoramento da ferramenta.

No caso da plataforma criada para detectar fake news, o conjunto de notícias utilizado é composto por 3,6 mil textos falsos e 3,6 mil verdadeiros, que foram publicados na web entre janeiro de 2016 e janeiro de 2018. Esses textos foram coletados manualmente e analisados para garantir que apenas os que fossem totalmente falsos ou totalmente verdadeiros compusessem o conjunto, que está disponível para utilização em outras pesquisas (veja neste link: icmc.usp.br/e/f9049).

Os conhecimentos da área de inteligência artificial entram em campo na sequência: os cientistas usam técnicas computacionais para processar os textos coletados automaticamente, fazer a classificação gramatical de todas as palavras, separar cada sentença e cada termo (incluindo pontuações e números). Depois, é hora de identificar as características presentes nesses textos que poderiam ser empregadas para classificá-los em falsos ou verdadeiros. Como os textos verdadeiros costumam ser mais extensos que os falsos, a quantidade de palavras e sentenças não é um fator adequado para diferenciá-los. “Se usássemos esse critério, o sistema teria a tendência de classificar todos os textos curtos como falsos e os extensos como verdadeiros”, explica o doutorando Roney Lira, do ICMC. Para evitar isso, os pesquisadores utilizaram outros parâmetros como o número médio de verbos, substantivos, adjetivos, advérbios e pronomes presentes nos textos (veja a tabela a seguir).

“Das 3,6 mil notícias falsas que coletamos, 36% possuíam algum erro ortográfico, enquanto apenas 3% das verdadeiras apresentavam esse problema”, pondera Roney. Por isso, a presença de um erro ortográfico passou a se tornar um parâmetro relevante para a verificação da veracidade dos textos. Afinal de contas, a probabilidade de uma notícia ser falsa é muito maior se houver um erro ortográfico.

Na penúltima etapa, os pesquisadores lançam mão de outra técnica de inteligência artificial: “Empregamos métodos clássicos de aprendizagem de máquina, que estão entre os mais utilizados atualmente, e conseguimos treinar o sistema com um índice de 90% de acerto na classificação das notícias”, diz Thiago. O professor explica que o índice de acerto é alto porque o sistema avalia, simultaneamente, diversas propriedades presentes nos textos.

Aprendendo e avançando – Cursando Ciências de Computação no ICMC, o estudante Rafael Augusto Monteiro é um dos colaboradores do projeto, do qual participou por meio de uma iniciação científica. Ele já sonha com os desafios futuros: “Nosso intuito inicial foi trabalhar com textos escritos, pois são uma unidade fundamental para análise em linguística computacional. Mas queremos expandir o projeto e passar a avaliar imagens, vídeos, áudios, abarcando outras mídias”.

Já Roney pretende, durante o doutorado, eliminar uma das principais limitações do detector de notícias: avaliar textos que contém partes falsas e verdadeiras, separando o joio do trigo. “O próximo passo é tentarmos fazer checagem de conteúdo automaticamente, algo que as agências de notícias e os jornalistas fazem hoje manualmente”, conta Thiago. O professor também quer avançar na detecção de outros tipos de conteúdos enganosos (do inglês, deception) como as revisões falsas de produtos e os textos satíricos. “A mesma tecnologia da detecção de fake news pode ser usada nesses outros casos mediante adaptações. Nas notícias falsas, o grau de emoção do texto faz diferença. Em textos satíricos, como há sempre exagero, humor, espera-se encontrar alto teor emocional. Então, talvez essa característica deixe de se tornar relevante. Por outro lado, na revisão de produtos, é necessário checar as informações técnicas, por exemplo”.

Financiado pelo Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (PIBIC) do CNPq e por outras duas agências de fomento brasileiras (CAPES e FAPESP), o projeto Detecção Automática de Notícias Falsas para o Português conta com a participação de mais três pesquisadores: Evandro Ruiz, que é ex-aluno do ICMC e professor da Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto da USP; Tiago de Almeida, professor do departamento de Computação da UFSCar no campus Sorocaba; e de Oto Araújo Vale, professor do departamento de Letras da UFSCar no campus São Carlos. A equipe teve, ainda, o apoio do doutorando Murilo Gazzola, do ICMC, que foi responsável por disponibilizar a plataforma no WhatsApp. Todo esse trabalho tem sido realizado no âmbito de um projeto maior chamado Opinando (Opinion Mining for Portuguese: Concept-based Approaches and Beyond), que visa fornecer subsídios para a área de mineração de opinião para a língua portuguesa.

Com aproximadamente um ano e meio de vida, o projeto já produziu resultados relevantes e os avanços que poderão ser alcançados no futuro são ainda mais promissores. Mas o professor Thiago ressalta que, por mais que a tecnologia nos ajude na difícil tarefa de identificar as fake news, continuará sendo fundamental a obtenção de informações por meio de fontes confiáveis: “Nenhum sistema será 100% eficiente. Cada vez que se cria algo para detectar um problema, alguém vai descobrir um jeito de burlar”.

Se você acredita que os computadores podem nos salvar das fake news, informamos que essa notícia possivelmente é verdadeira. Mas não exagere: se você escrever que os computadores serão os salvadores da pátria no WhatsApp e enviar para o detector, vai descobrir que essa notícia pode ser falsa. Até o computador reconhece que os sistemas computacionais, tal como os seres humanos, são sujeitos a falhas e que não basta a tecnologia ou um salvador da pátria para solucionar os complexos problemas da humanidade.

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