Monitor de Anúncios no Facebook

A eleição de dos EUA de 2016 ficaram marcadas pelo uso abusivo de propagandas impulsionadas por grupos russos contendo notícias falsas sobre candidatos. Visando monitorar as propagandas (posts que aparecem como patrocinados na timeline) vistas por eleitores brasileiros no Facebook, nós desenvolvemos um plugin para o navegador Google Chrome e Mozilla Firefox. Este plugin envia para o nosso servidor as propagandas vistas pelos usuários que o instalam.

Nosso plugin é uma versão adaptada do adanalyst, recentemente desenvolvido por um grupo de pesquisadores com os quais colaboramos frequentemente. Uma explicação técnica de seu funcionamento pode ser encontrada no seguinte artigo científico.

Nosso plugin ainda provê um sistema para monitorar para exibir as principais propagandas impulsionadas através do Facebook de todos os usuários que utilizam o plugin. Nós provemos um sistema de busca que permite a identificação de termos associados à política. Para que nosso sistema seja abrangente precisamos que muitos voluntários instalem o plugin. Fazendo isso você estará ajudando nosso grupo a prover mais transparência para as eleições de 2018.

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Bot ou Humano?

Muito conteúdo nas redes sociais são postados por bots ou perfis falsos visando dar a impressão de que há muita gente engajada em alguma causa ou defendendo uma ideia. Nosso sistema identifica se os usuários que promovem hashtags nos trending topics Brasil no Twitter são bots ou humanos. Isso ajuda a identificar se movimentos populares nas redes sociais surgiram espontaneamente ou foram artificialmente providos. 

Os resultados são divididos em dois momentos, antes da hashtag entrar para os trending topics e depois dela entrar para os Trending Topics, permitindo a identificação do uso de automação para tornar uma hashtag popular de forma artificial. Para identificar os bots, nós utilizamos o sistema Botometer e consideramos como bots todos os usuários com score superior a 0.5, como sugerido no artigo científico. Ainda, o nosso sistema utiliza como base para a realização da coleta dos tweets e das Trending Topics um trabalho realizado pelo nosso grupo recentemente, descrito no artigo científico. Nosso sistema considera apenas uma amostra dos usuários que postaram uma hashtag nos trending topics, obtida a partir da API de streaming (1%) do Twitter.

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Notícias Lado a Lado

Como existem muitos sites de notícias atualmente, é importante entendermos qual o conteúdo abordado por cada jornal de forma a podermos comparar a cobertura que diferentes veículos de notícias dão para um mesmo assunto. Nós desenvolvemos um sistema que permite uma pessoa comparar o conteúdo postado por dois jornais brasileiros em relação a um determinado tema. Com nosso sistema é possível comparar, por exemplo, quantas e quais notícias dois jornais postaram mencionando um determinado político ou tema político.

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Audiência dos Políticos no Facebook

Muitos políticos realizam suas campanhas através de redes sociais. Nós desenvolvemos um sistema que identifica aspectos demográficos e comportamentais dos seguidores de cada político no Facebook. Nosso sistema permite, por exemplo, identificar quais os políticos preferidos ou preteridos por homens, mulheres, ou por pessoas com diferentes faixas de idade, nível escolar, renda, etc.

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Audiência dos Sites de Notícias

Atualmente, qualquer um pode se tornar um produtor de notícias, o que torna as redes sociais um grande vetor da liberdade de expressão. Nosso grupo identificou centenas de sites de notícias no Brasil e desenvolvemos um sistema que exibe dados demográficos da audiência de vários desses sites de notícias no Facebook. Isso permite entender quais grupos demográficos cada jornal atrai e quais grupos cada jornal pode influenciar. Nosso grupo de pesquisa desenvolveu primeiramente uma versão do sistema voltado para jornais internacionais, visando validar nossa metodologia que em breve divulgaremos aqui através de um artigo científico. Estamos atualmente desenvolvendo uma versão voltada para os sites de notícias brasileiros

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Coordenador do Projeto Eleições Sem Fake

Fabrício Benevenuto
Coordenador do Projeto Eleições Sem Fake, Doutor em Ciência da Computação, Professor Associado no Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).

Desenvolvimento do Monitor de Anúncios no Facebook

Márcio Silva
Aluno de Doutorado no Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Professor da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS).
Oana Goga
Doutora pela Pierre et Marie Curie University em Paris, Pesquisadora do SLIDE - LIG na Europa.

Desenvolvimento do Bot ou Humano?

Johnnatan Messias
Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).
Manoel Júnior
Aluno de Graduação no Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).

Desenvolvimento do Notícias Lado a Lado

Júlio Reis
Aluno de Doutorado no Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).
Diego Barros
Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).

Desenvolvimento do Audiência dos Políticos no Facebook

Filipe Ribeiro
Aluno de Doutorado no Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Professor da Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP), campus João Monlevade.

Desenvolvimento do Audiência dos Sites de Notícias

Filipe Ribeiro
Aluno de Doutorado no Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Professor da Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP), campus João Monlevade.
Lucas Lima
Aluno de Mestrado no Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Ajude-nos a tornar as eleições Brasileiras mais transparentes!

Instale nosso plugin no navegador Google Chrome e nos ajude a monitorar as propagandas políticas no Facebook.

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