Estamos em fase de elaboração do MVP
AntiFa é um projeto dedicado a analisar e quantificar a porcentagem de notícias falsas (fake news) disseminadas por políticos e personalidades brasileiras em suas redes sociais. Nosso objetivo é promover a transparência e a responsabilidade nas mídias sociais, ajudando o público a discernir entre fatos e desinformação. A ideia desse projeto tem como base esse outro projeto aqui: https://queridodiario.ok.org.br/, onde é possível explorar diários oficiais dos municípios. Nossa ideia é que seja possível explorar todas as notícias falsas e verdadeiras que os políticos e algumas personalidades postam para que o público consiga ter ferramentas para cobrar de seus representantes.
A disseminação de fake news por figuras públicas prejudica a integridade das informações e pode influenciar negativamente a opinião pública e as decisões políticas. Com o aumento da polarização e a rapidez com que informações falsas se espalham nas redes sociais, torna-se crucial identificar e quantificar essas ocorrências.
Nosso projeto utiliza tecnologia de ponta em análise de dados, inteligência artificial e verificação de fatos para monitorar as postagens de políticos e personalidades nas redes sociais. Através de algoritmos de machine learning e parcerias com agências de fact-checking, podemos detectar, classificar e quantificar a desinformação presente nas postagens.
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Coleta de Dados: Utilização de APIs e web scraping para coletar postagens de redes sociais (Twitter, Facebook, Instagram) de uma lista predefinida de políticos e personalidades.
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Análise de Conteúdo: Aplicação de algoritmos de processamento de linguagem natural (NLP) para analisar o texto das postagens.
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Verificação de Fatos: Colaboração com agências de fact-checking e uso de bancos de dados de fact-checks para verificar a veracidade das postagens.
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Classificação e Quantificação: Classificação das postagens em categorias como verdadeiras, parcialmente verdadeiras, falsas ou enganosas, e cálculo da porcentagem de fake news disseminadas por cada figura pública.
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Relatórios e Transparência: Publicação de relatórios periódicos e criação de um dashboard interativo onde o público pode visualizar as estatísticas e análises. Além disso, ter a possibilidade de vincular o teor das notícias falsas com os projetos de lei propostos por esses políticos e algumas informações extras sobre a vida pública dessas pessoas com base em projetos semelhantes a esse aqui: https://perfilpolitico.serenata.ai/
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Transparência: Aumentar a responsabilidade de políticos e personalidades na disseminação de informações.
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Educação: Informar e educar o público sobre a prevalência de fake news e a importância da verificação de fatos.
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Confiança: Promover uma cultura de integridade e confiança nas redes sociais e na mídia digital.
- Agências de fact-checking
- Universidades e centros de pesquisa
- Plataformas de redes sociais
- ONGs e organizações de mídia
- Comunidade de desenvolvedores e especialistas em IA
- Python 3.11 - pré-requisito
- Docker - pré-requisito
- Docker Compose - pré-requisito
- Poetry - pré-requisito
- Ruff
Por favor, preste atenção nos pré-requisitos que você deverá instalar/configurar.
| Variable | Description | Available Values | Default Value | Required |
|---|---|---|---|---|
| ENV | O ambiente da aplicacão | dev / test / qa / prod |
dev |
Sim |
| PYTHONPATH | Guia para o python interpretar os pacotes da aplicação e dependências | ref | . |
Sim |
Nota: Quando você rodar o comando install (usando docker ou localmente), um arquivo .env será criado automaticamente baseado no arquivo env.template
| Command | Docker | Locally | Description |
|---|---|---|---|
| install | make docker/install |
make local/install |
Para instalar o projeto |
| tests | make docker/tests |
make local/tests |
Para rodar os testes da aplicação (com coverage) |
| lint | make docker/lint |
make local/lint |
Para rodar análises estáticas do código usando ruff |
| lint/fix | make docker/lint/fix |
make local/lint/fix |
Para corrigir os arquivos após a análise estática |
| run | make docker/run |
make local/run |
Para rodar a aplicação |
Confira todos os comandos disponíveis no arquivo Makefile.
Esse projeto usa uma maneira muito simples para configurar os logs com o arquivo logging.conf.
É possível gerenciar as configurações estáticas do projeto com o arquivo settings.conf através da classe de configuração com recursos do ConfigParser.