Cientistas da Computação Criam Novos Sistemas de Pesquisa para Restringir a Desinformação do COVID-19
Os cientistas criaram um sistema totalmente novo que aumenta a precisão e integridade das pesquisas relacionadas à saúde em 80 por cento para ajudar os indivíduos a fazerem melhores escolhas em relação a tópicos como COVID.
Os mecanismos de busca são as ferramentas mais específicas que o público em geral usa para encontrar verdades sobre o COVID-19 e seus resultados sobre a sua saúde e bem-estar. A divulgação de informações incorretas pode ter consequências reais, portanto, uma equipe do College of Waterloo criou um meio de tornar essas pesquisas muito mais confiáveis.
“Com tantas informações novas saindo regularmente, pode ser um desafio para as pessoas entender o que é verdade e o que não é”, afirmou Ronak Pradeep, um Ph.D. estudante do Cheriton College of Computer Technology em Waterloo e redator principal de um estudo sobre o programa. “Mas as repercussões da desinformação podem ser bastante negativas, como indivíduos saindo e recebendo medicamentos ou usando um remédio caseiro natural que pode prejudicá-los.”
Mesmo o considerável mecanismo de busca online que hospeda bilhões de buscas diariamente não consegue acompanhar, afirmou ele, porque houve uma grande quantidade de dados clínicos e estudos sobre o COVID-19 em tão pouco tempo.
“Muitos dos sistemas são treinados em dados bem selecionados, então eles nem sempre sabem como separar um artigo que promove o consumo de água sanitária para interromper o COVID-19 em vez de detalhes reais de bem-estar”, afirmou Pradeep. “Nosso objetivo é ajudar os indivíduos a ver as melhores postagens e também obter os detalhes ideais, para que possam fazer melhores escolhas em geral com coisas como o COVID.”
Pradeep diz que o projeto pretende refinar os programas de busca para promover os melhores detalhes de saúde para os clientes. Ele e sua equipe de pesquisa alavancaram seu estilo de remarcação neural de dois estágios chamado mono-duo-T5 para pesquisa. Eles o impulsionaram com o Vera, um sistema de previsão de tags educado para determinar as informações adequadas a partir de informações duvidosas e incorretas. O sistema está relacionado a um protocolo de pesquisa que se baseia nos dados da Organização Mundial de Bem-Estar e valida as informações como base para classificação, publicidade e, muitas vezes, até mesmo omitindo artigos curtos online.
Um artigo recente resultante da triagem inicial do sistema, “Vera: estratégias de previsão para diminuir informações falsas inseguras na busca de bem-estar do consumidor”, com os coautores Pradeep, Xueguang Ma, Rodrigo Nogueira e também Jimmy Lin, foi publicado posteriormente no SIGIR ’21: Processo da 44ª Conferência Internacional ACM SIGIR sobre P&D em Recuperação de Informação.
Leia o artigo original no Techxplore.
