Investigadores do Porto querem prever a popularidade das notícias

(dr) JPN

Kelwin Fernandes, Paulo Cortez e Pedro Vinagre, investigadores do INESC TEC

Kelwin Fernandes, Paulo Cortez e Pedro Vinagre, investigadores do INESC TEC

Calcular a probabilidade de uma notícia ser popular antes de ser publicada. É esta a finalidade do sistema criado por uma equipa de investigadores da Universidade do Porto e do Minho.

Saber antecipadamente o impacto que uma notícia vai gerar junto do público. Foi com esta ideia que Paulo Cortez, Pedro Vinagre e Kelwin Fernandes construíram um sistema inteligente de previsão de popularidade que pretende ser um contributo nesta matéria.

Através deste sistema será possível identificar quais as notícias que podem vir a ser populares. A equipa aponta, de momento, para uma taxa de precisão a rondar os 70% e para um aumento de 15% na probabilidade de uma notícia ser popular.

A ideia surgiu numa “unidade curricular do programa doutoral em Informática MAPi”, refere Kelwin Fernandes, investigador do INESC TEC, ao JPN.

O sistema é composto por três módulos: recolha de dados, módulo de previsão e módulo de otimização.

No primeiro passo, Kelwin Fernandes explica que se procede a “uma limpeza e a um processamento dos dados de modo a construir uma base”.

Nesta parte, entram indicadores como as palavras-chave, menções a notícias anteriores, partilhas e uso de imagens e vídeos.

No segundo módulo são construídos modelos de previsão, que são aplicados às notícias antes da publicação online.

Os modelos podem dar duas respostas: “popular” ou “não popular”. Também calculam a probabilidade de quão popular pode ser o artigo.

O módulo de otimização é o que tem mais utilidade. “Usa o modelo de previsão e sugere alterações para aumentar a popularidade da notícia antes mesmo de ser publicada”, explica Kelwin Fernandes.

O investigador do INESC TEC aponta o que distingue a ferramenta das restantes: “A novidade é que consegue medir a popularidade das notícias antes de serem publicadas.

“A maior parte dos sistemas precisa de um certo número de horas ou dias para ver o comportamento inicial da audiência relativamente às notícias”, explica o investigador.

O trabalho venceu o Best Paper Award da 17.ª Conferência Portuguesa em Inteligência Artificial, entre 81 artigos de autores de 18 países, e foi publicado pela editora Springer.

O sistema está agora numa fase experimental e uma das hipóteses é procurar parceiros, como um site de notícias, para que a equipa possa aplicar o sistema e dar mais projeção ao trabalho desenvolvido.

ZAP / JPN

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